|
|
|
Какая аналитика нужна российской торговлеТорговля как сегмент динамичный требует особого подхода к своему информационному обеспечению: ежедневно этот вид деятельности сопровождают огромные объемы данных, которые необходимо собрать, обработать, систематизировать. Это учет. Но для движения вперед нужно понимать, куда и как следует продвигаться. А для этого не обойтись без анализа собранной информации. Какие аналитические возможности сегодня реализованы в информационных системах для торговли? Собственно говоря, любая современная информационная система (ИС) в той или иной мере обладает аналитическими возможностями: даже текстовый редактор сравнивает слова с имеющимися в словаре, а предложения исследует на предмет соответствия правилам построения, а также другим условиям, записанным в программном коде. Разумеется, торговые ИС сегодня обладают развитыми средствами для анализа данных и с каждым годом эти средства совершенствуются, расширяя возможности ИТ-решенийй и делая более простым их использование и более наглядным представление результатов. Анализируй это! И это! И это… Что же сегодня требуется торговым компаниям и что позволяют анализировать ИС, применяемые в торговле? Чтобы понять это, рассмотрим разные виды и аспекты торговой деятельности: сбыт, оптовая торговля, розница и управление складом. В сфере управления сбытом ИС должна помогать анализировать объемы продаж по всей номенклатуре товаров, по всем сбытовым подразделениям компании (дочерним предприятиям) или отдельным менеджерам, регионам, исследовать тенденции спроса на группы или отдельные товары, динамику продаж с учетом сезонности и других факторов. Для оптовых продавцов, по мнению президента корпорации «Галактика» Николая Красилова, ИС дополнительно должна предоставлять возможности анализа взаимоотношений с клиентами: например, проводить сегментацию клиентов на группы в зависимости от объемов приносимого ими дохода и задолженности, закупаемого ассортимента продукции и пр. Функция получения динамических отчетов позволяет отслеживать тенденции во взаимоотношениях с клиентами, оценить степень стабильности отношений, предотвратить возможные кризисы в отношениях и потерю важных клиентов. Не менее важной задачей является анализ случаев возврата продукции из-за ненадлежащего качества. «К числу значимых задач можно также отнести необходимость анализа финансовых результатов по каждой поставке — ее рентабельность, прибыльность и т.д., — считает г-н Красилов. — Кроме того, у дистрибьютора должны быть в распоряжении инструменты для планирования и оптимизации цепочек поставок». Розничной торговле, в первую очередь, интересен анализ продаж по самым разным показателям: по товарным группам и товарным категориям (как по количеству проданного товара, так и по прибыли), по брендам и направлениям, по менеджерам, по группам клиентов, по способам продаж и т.д. «С развитием розничных сетей для них становятся актуальными возможности анализа по расположению розничного магазина (точки продаж) в городе, а также изучение ситуации по регионам», — отмечает коммерческий директор компании «Консультационная группа АТК» Андрей Краснопольский, Важным применением ИС является и поддержка маркетинговых мероприятий. Руководитель отдела маркетинга компании «БУХта» Андрей Ефремов считает, что для реализации, например, дисконтных программ необходим целый комплекс, позволяющий в автоматическом режиме систематизировать данные по предоставленным скидкам, рассчитывать показатели эффективности программ лояльности, их стоимость и многое другое. В оптовой торговле, по мнению Андрея Путилова из группы компаний Ansoft, в качестве программ лояльности востребованы такие формы, как многообразие схем работы с контрагентами, что также невозможно без аналитической ИТ-поддержки. В сети розничных предприятий вопрос об аналитических возможностях системы встает особенно остро, когда компании необходимо решать задачи ценообразования, т.е. управлять ценовой политикой как на локальном так и на глобальном уровне (установка уровня цен исходя из региона или централизованно, выявление ценовых злоупотреблений, контроль исполнения ценовой политики, возможности для сводного анализа цен и пр.). Что касается складов, которые, как правило, являются неотъемлемым компонентом торгового бизнеса, то здесь нужны отчеты по оборачиваемости складских запасов, наличию товаров на складе, необходим анализ размещения товаров в случае ячеистого склада. Аналитика должна позволять оптимизировать складские запасы. «Сегодня в складских системах востребованы такие возможности как технологии адресного хранения, оптимизация размещения грузов по методу ABC-анализа, графическая топология склада, — рассказал г-н Ефремов. — В любой момент времени должны быть доступны отчеты по расположению и движению товара, по загрузке складских мощностей». Не менее важно, по его мнению, иметь возможность оперативно и точно оценить прибыльность бизнеса. Поэтому кроме технических отчетов необходимы бизнес-отчеты по доходности предприятия, прибыли на метр площади, на единицу объема склада или на одного клиента. Важными параметрами ИС в этом отношении являются наличие быстрых механизмов анализа, а также возможность добавления новых полей настройки в отчетах силами пользователя (а не программиста), особенно в справочниках товаров и справочнике ячеек склада. В этом случае возможен дальнейший анализ по этим специфическим для пользователя полям. «Несмотря на наличие стандартных подходов к анализу, каждый менеджер высшего звена, как правило, придумывает свое решение, — возможно, тем самым удовлетворяя свое стремление к творчеству в бизнесе, Иногда получается несколько «завирально», но зачастую именно для него такое решение оказывается более понятным и эффективным — пояснил ситуацию директор компании «Фолио» Евгений Валкин. — Некоторые клиенты спрашивают модные OLAP-кубы с красивыми картинками, но необходимо помнить, что без должной кастомизации для конкретной компании они ничего не покажут». А зачем нам, собственно, анализ? На этот вопрос ответ прост: чтобы грамотно управлять деятельностью компании, принимать правильные решения, развивать бизнес, адекватно планировать дальнейшие шаги. И это самое сложное. Особенно непросто дело обстоит в рознице. «Здесь, в отличие, например, от дистрибуции, мы почти ничего не знаем о конкретном клиенте, о его предпочтениях, — пояснил технический директор компании FIT Владимир Новиков. — Но самое ужасное состоит в том, что мы не знаем, когда именно он придет и что купит. Мы также не можем спросить его о планах по приобретению товаров — а это то, с чего начинается планирование поставок. По результатам анализа продаж мы можем лишь судить о клиентах как об общей массе потребителей. Немного нам помогает персональный маркетинг, который позволяет охватить незначительную часть покупателей. Поэтому напрашивается вывод: в розничной торговле формирование планов продаж может быть построено только на основе прогноза спроса». По оценкам экспертов, только прогнозирование спроса может повысить эффективность управления логистикой поставок в розничной торговле на 15% и выше. Для качественного прогноза нужны, как минимум, исторические данные. Они обычно накапливаются в ИС и служат материалом для анализа (продаж, работы сотрудников, экономических параметров предприятия и пр.). В розничной торговле (особенно это характерно для товаров массового спроса) оценки продаж товара основываются на информации, поступающей с кассовых терминалов. Вот только вопрос — насколько эти оценки отражают реальный спрос? Думается, что далеко не на 100%. Ведь реальные продажи — это удовлетворенный спрос. А сколько покупателей ушли, ничего (или чего-то) не купив, причем вовсе не из нежелания это сделать, а из-за невозможности? Причин возникновения такой ситуации, как считает г-н Новиков, может быть несколько. Например, покупатель не смог найти нужный ему товар или получить необходимую для принятия решения о покупке информацию о нем. Или товара «физически» не было на полке; при этом он есть на остатках в ИС. Либо он есть в магазине, но не выложен на прилавок. Или, присутствуя в магазине, товар еще не внесен в ИС, и его нельзя продать. Именно поэтому качественный прогноз, способный повлиять на эффективность бизнеса, должен учитывать не только реальные исторические данные о продажах, но и делать поправку на «неудовлетворенный спрос» (в частности, на те ситуации, когда товара нет на полке). К этому г-н Новиков добавляет и такие факторы, как изменчивость предпочтений (короткий жизненный цикл товара) и ассортимента, сезонные колебания, а также наличие в одном магазине товаров с различной интенсивностью продаж (товары массового потребления и длительного пользования), что требует использования различных методов построения прогностических моделей. Другой задачей, также способствующей повышению эффективности розницы, является оперативное выявление отсутствия товара на полке в торговом зале. Это особенно актуально для быстро оборачиваемых товаров, когда отсутствие покупок в течение нескольких часов с большой вероятностью связано именно с недостатками выкладки. «Для быстрого обнаружения такой ситуации на помощь приходят мощные аналитические системы, позволяющие осуществлять планирование всей деятельности розничного предприятия оптимальным образом, — отмечает исполнительный директор компании FIT Елена Кудрина. — Подобные решения опираются на самые продвинутые методы прогнозирования, построенные на применении фундаментальных математических теорий, в частности — математической статистики. Так, получая информацию с кассовых терминалов, они могут оперативно указать менеджеру на вероятное отсутствие товаров на полке (выполняя таким образом роль своеобразной «тревожной кнопки»). Кроме того, выявив периоды или даже часы отсутствия товаров на полке, мы можем скорректировать прогноз спроса, приблизив его к реальному потребительскому (каким бы был спрос, если бы товар всегда присутствовал на полке). Эта коррекция существенно улучшает качество прогноза спроса, следовательно — позволяет лучше организовать логистику поставок и увеличить прибыльность бизнеса». Как отмечают эксперты, в последнее время наблюдается не только тенденция к увеличению аналитических возможностей торговых и управленческих ИС, но и появление вертикальных розничных решений — например, у таких компаний как SAS, ведущего мирового поставщика аналитических решений. Аналитики объясняют это ростом интереса разработчиков к ритейлу, связанному с хорошими предпосылками для применения мощного математического инструментария (громадные массивы данных — террабайты информации, большое разнообразие оптимизационных задач и т.п.). Встроенные или отдельно стоящие? Ответ на вопрос о том, нужны ли торговле специализированные, отдельные аналитические системы или вполне достаточно аналитического инструментария, имеющегося в торговых и управленческих системах, зависит от ряда обстоятельств. В первую очередь — от масштабов бизнеса: понятно, что для небольшой торговой компании или склада может хватить и тех аналитических отчетов, что имеются в стандартном наборе соответствующей ИС. Кроме того, по мнению некоторых экспертов, при использовании отдельной аналитической системы возникает необходимость настройки обмена данными, что может привести к дополнительным проблемам. «Именно по этой причине мы считаем более правильным использовать единую ИС, где все аналитические возможности оперируют с единой базой данных, снижая число транзакций и вероятность возникновения ошибок», — отмечает г-н Ефремов. Однако для крупных торговых предприятий (в частности, сетевой розницы) обращение к специализированным аналитическим системам представляется оправданным. «Такие решения архитектурно созданы для быстрой обработки больших объемов информации и представления результатов в удобном для менеджеров виде, без необходимости программирования, — считает управляющий директор практики ИС компании Columbus IT Russia Сергей Карпуничев. — Учетные же системы с успехом решают вопрос проведения большого объема транзакций в единицу времени, а это совершенно другая архитектура». Предложения, тенденции и перспективы Именно поэтому тенденцией последнего времени является использование в дополнение к комплексной управленческой системе отдельного решения класса Business Intelligence (BI), которое получает информацию из ERP-системы и анализирует ее. Как правило, такие решения обладают более развитыми аналитическими возможностями, чем штатные средства соответствующих модулей ERP-системы. Кроме того, они позволяют в комплексе анализировать деятельность всей компании, а не только отдельные направления. Тем самым у руководителя появляется возможность видеть не отдельные задачи своей компании, а весь бизнес в целом. Г-н Красилов привел в качестве примера новое решение «Галактика BI Сбыт», ориентированное на компании, чья деятельность так или иначе связана со сбытом продукции (в том числе — на торговые компании). «Развитые средства анализа, входящие в состав решения, позволяют не только отслеживать платежи и прочие взаимодействия с клиентами, но и оценивать эффективность работы подразделений, ответственных за продажи, отдельных менеджеров, выявлять тенденции спроса на определенные виды продукции, анализировать случаи возврата продукции из-за ненадлежащего качества», — пояснил г-н Красилов. За рубежом уже давно используется специальный класс систем, основанных на принципе оперативной обработки данных, или OLAP-технологиях (OLAP — On-Line Analytical Processing). Основная идея подобных решений состоит в том, что данные хранятся в отдельной базе данных, по своей структуре специально предназначенной для анализа информации. В России такие пакеты начали пользоваться спросом сравнительно недавно. И это дает возможность не только адаптировать для местного пользователя зарубежные продукты, но и создавать свои. Так, компания FIT недавно начала продвигать аналитический программный комплекс DiAna (Digital Analytics). Это приложение построено на OLAP-технологии многомерного анализа данных; оно позволяет анализировать продажи, причем делает это максимально быстро и наглядно. Например, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает 3-4 секунды. Пользователь может получить аналитику по определенному товару (одному или нескольким из многотысячного ассортимента), задать свои параметры, сформировать свою группу для анализа базы чеков любого множества магазинов и многое другое. Уже заметны на отечественном рынке аналитические пакеты семейства Cognos. Так, компания Columbus IT Russia предлагает торговым предприятиям решение Cognos Now — аппаратно-программный комплекс, настроенный на on-line отчетность и анализ. Это инновационное решение, включающее самонастраиваемые инструментальные панели, консолидированные данные, отчетность и аналитику в качестве преднастроенного BI-приложения или услуги доступа. По словам г-на Карпуничева, в настоящее время на рынке растет актуальность аналитики, доступной мобильным пользователям. Такой разработкой стала система Cognos Go Mobile (входит в новую линейку Cognos Go), позволяющая просматривать все аналитики через мобильный телефон. По мнению г-на Краснопольского, крупный бизнес сегодня все больше интересуется достаточно непривычными пока для нашего рынка APS-системами, которые организуют единую среду для взаимодействия всех участников цепочек поставок. Системы этого класса позволяют ускорить прохождение информации и более качественно прогнозировать спрос, кроме того — дают возможность оптимизировать логистические цепи с максимальной прибылью. Одним из примеров таких систем, продвигаемых в России, является пакет ADEXA, предназначенный для крупных дистрибьюторов и производственников. Все вышесказанное позволяет сделать однозначный вывод: для российской торговли пришло время обратить особое внимание на аналитические свойства ИС и специализированные пакеты для аналитики. «К сожалению, пока среди российских ритейлеров это понимают лишь единицы, — посетовала г-жа Кудрина. — Нет той жесткой конкуренции, которая сложилась на Западе. Есть привычка полагаться больше на собственный опыт и интуицию». Но времена меняются, появляется новое поколение собственников розничного бизнеса (зачастую в их роли выступают финансовые корпорации), чьим оружием на рынке ритейла становится трезвый расчет. По мнению г-жи Кудриной, именно для них специализированные розничные аналитические решения должны представлять наибольший интерес. Татьяна Богатова |