Если верить исследованию, проведенному в 2008 году в области FMCG, поведение покупателей при отсутствии товара распределяется вот так:

• 45% купят другой товар,
• 15% отложат покупку,
• 40% покупателей купят в другом месте или откажутся от покупки.

(Источник: «A Comprehensive Guide To Retail Out of Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry» by Thomas W. Gruen and Dr. Daniel Corsten, 2008).

Даже если в вашей нише соотношение будет несколько иное, общая тенденция сохранится — не найдя у вас желаемого товара, покупатель с большой вероятностью пойдет искать его в другом месте или вообще передумает. Тридцать-сорок человек из ста не станут слушать, когда ваш продавец скажет «вот неплохой аналог, даже чуть дешевле» или «это просто другая марка, функции те же».

Получается, что даже 10% дефицита товаров на полке/складе — небольшой, в сущности, процент OOS — означают не менее 4% неудовлетворенных покупателей.

Мало того, не для всех товаров будет одинаковый процент.

В ассортиментной матрице, по которой вы планируете закупки, есть две группы товаров:

• те, за которыми едут специально,
• товары, которые покупают импульсивно, увидев в магазине.

И даже один и тот же товар глазами разных клиентов может быть в разных группах. Для одной хозяйки в магазине «нет молока», если это не «Доронинский продукт», другому важна только жирность (и то не очень). Один разбирается в газонокосилках и едет за конкретной маркой, другой надо «посоветовать что-нибудь в подарок мужу».

Но факт, с которым не поспоришь — даже в пределах одной ассортиментной группы одни товары продаются быстрее, чем другие. Что это за товары? Хиты продаж, товары группы, А из ABC-анализа, TOП-муверы… называют их по-разному, но суть одна — клиенты предпочитают их другим. Очень предпочитают. Спрос на такие товары оказывается выше прогнозов.

Вы уверены, что 60% клиентов все равно совершат покупку у вас сейчас или позже, если такого товара не будет?

Если спрос на такие товары выше, чем спрос на остальные категории товаров, то, на наш взгляд, 10% дефицита таких товаров означает упущенные продажи более чем на 10%.

Запросите отчет — сколько наименований из ассортиментной матрицы отсутствует на вашем складе или в магазине. Подставьте данные в калькулятор и оцените потерянную прибыль. В калькуляторе указаны данные из нашего кейса, подставьте ваши значения, выберите один из складов/магазинов или посчитайте упущенные продажи и упущенную прибыль по всей компании в целом.

Очевидно, что для исправления ситуации c OOS и получения упущенной прибыли нужно менять алгоритмы пополнения запасов.

Считается, что этот метод более достоверен, т.к. фиксируются все обращения клиентов и если клиенту пришлось отказать, фиксируются упущенные продажи. В учетных системах можно настроить все факты корректировки заказов клиентов («вычерки») или фиксировать такие отказы вручную. Но и этот метод может дать искаженные результаты, особенно в дистрибуции. Может обращаться один и тот же клиент, а факт неудовлетворенного спроса зафиксируют несколько раз. Данные могут быть неполны, не всегда получается получить выборку именно по нужным ассортиментным группам.

Бывают в ритейле и курьезные истории.

Рассказ клиента:

К нам в один из магазинов инструмента регулярно заходил один клиент и спрашивал дорогую модель перфоратора. Узнав, что нет, бурчал: «Что ж за магазин такой…».

И так несколько раз. Оформить заказ отказывался. Рискнули. Привезли. Клиент пришел, увидел, воскликнул: «Ну наконец-то!»

Развернулся и ушел без покупки. Больше не приходил.

Этот способ реализовать проще — смотрим на динамику продаж в дни присутствия товара на складе / в магазине, считаем, сколько дней товар отсутствовал и экстраполируем, сколько бы мы продали бы за дни отсутствия, если бы продавали с такой же скоростью. Именно этот подход использует StockM, и он реализован в предложенном выше калькуляторе.

Да, возможно, у вас были товары-аналоги, клиент купил другой товар и упущенные продажи по факту были ниже. Но цель не в том, чтобы предельно точно рассчитать сколько мы недополучили выручки. Важно видеть динамику на длительном периоде.

Как сказал один из наших клиентов:

Если мы видим динамику как на этом рисунке, мы понимаем, что ситуация улучшалась, а за счет автоматического формирования таких отчетов мы не пропустим момент, когда опять появилась тенденция к росту упущенных продаж, чтобы разобраться в причинах и устранить их.

Для понимания причин Out of Stock и их устранения мы договариваемся с клиентами о следующей процедуре:

• StockM присылает еженедельно отчет со списком товаров на всех складах и магазинах, по которым были зафиксированы упущенные продажи на прошлой неделе. Список отсортирован по убыванию упущенных продаж и содержит дополнительную информацию по OOS по этим товарам на позапрошлой неделе, о количестве дней отсутствия товара, ответственном менеджере и т. п.
• Менеджер проверяет в StockM причины по нескольким верхним товарам из списка. На первоначальной стадии внедрения мы это делаем вместе с клиентом. На этой стадии мы устраняем все причины OOS, связанные с «человеческим фактором». В StockM прозрачно видно все случаи, когда человек уменьшил заказ, не согласился на рост буфера или принудительно его понизил, не отправил заказ вовремя и другие. Все такие факты вмешательства человека в работу системы можно запретить по согласованию с руководством клиента, но не все клиенты на это сразу решаются. Работа с отчетами позволяет увидеть, что часто страхи и эмоции людей ухудшает уровень наличия, но мы делаем такие встречи по процедуре внедрения 12 раз еженедельно для снижения страхов и повышения доверия системе.
• Даже если мы исключили ручные вмешательства включением автозаказа (расчета и отправки заказов), автоматического изменения буфера или уменьшили их, оставив возможности ручного вмешательства, но глубоко обучив сотрудников клиента, упущенные продажи все-равно будут случаться. Например, по причине ненадежности поставщиков. Для работы с этим фактором надежность поставщиков необходимо измерять. Например, мы даем возможность сформировать в StockM в любой момент времени индивидуальный отчет о надежности поставщика и использовать его в переговорах с поставщиками. В нем будет ряд показателей. Например, процент выполнения заказов по срокам, по количеству и интегральный показатель надежности, упущенные продажи в ценах закупки, чтобы поставщик прочувствовал, какие суммы он мог получить бы от вас, если бы вовремя поставил свою продукцию на ваш склад, оборачиваемость запасов и ряд других. «Как людей оцениваешь, так они и поступают» и во многих проектах поставщики становятся более внимательными к проблемам наших клиентов.

Прочитать о том, как сократить запасы с помощью буфера запасов можно здесь.

В наших проектах мы видим, что наибольший эффект от перемен клиенты получают в неожиданном росте продаж, а не в ожидаемом сокращении запасов (хотя и он существенный). Такой эффект мы наблюдали в разных отраслях: FMCG, инструменты, садовая техника, мебельная фурнитура и даже в аптеках.

Например, в кейсе с магазинами садовой техники при сокращении запасов на 48% продажи выросли на 52%.

Мы считаем, что с упущенными продажами нужно работать. Не поддаваться на аргументы «мы же просто быстрее сделали план!», искать, где вы упускаете прибыль, мониторить спрос, отслеживать динамику продаж и остатков на складе.

Мы описали, как реализованы механизмы управления запасами из статьи в программном продукте StockM. Вы можете заказать презентацию продукта в форме обратной связи ниже и мы расскажем Вам все подробнее.

Почитайте, что наши клиенты рассказывают о внедрении решений теории ограничений для управления запасами

Ниже ссылка на две статьи в продолжение темы.