Прогнозирование спроса и оптимизация ассортимента вендинговой компании. Кейс ВЕНДА ГРУПП

ВЕНДА ГРУПП с 1997 года занимается установкой и обслуживанием вендинговых аппаратов. Сеть насчитывает более 1200 торговых автоматов, установленных на вокзалах, в аэропортах, торговых центрах, офисных зданиях.

Ситуация до старта проекта

Концепция торговли с помощью автоматов выдвигает определенные требования к ведению бизнеса:

• оперативное пополнение товаров;
• гибкое управление ассортиментом и его постоянная ротация;
• учет технических особенностей аппаратов (ограничения в количестве полок, ячеек или их размере);
• учет физических ограничений товаров (их размер, тип упаковки, срок годности, требования к условиям хранения).

Эволюция вендинга стремится в сторону микромаркетов — небольших магазинов самообслуживания с открытым доступом. В этом случае торговля продуктами питания ближе к HoReCa-бизнесу, чем к традиционному ритейлу.

Проблема

Специфическая концепция вендинговой торговли логически формирует комплекс проблем отрасли:

1. Ограничения товаров и торговых автоматов требуют оптимального формирования ассортиментной матрицы. Формирование ассортимента затруднено из-за отсутствия обобщенных аналитических данных о динамике спроса.
2. Развитая сеть небольших торговых точек предполагает отлаженный процесс ежедневного пополнения и логистики. Планирование пополнения ассортимента затруднено из-за отсутствия оперативных данных по продажам в каждой торговой точке.
3. Торговля продуктами питания и напитками создает потребность постоянной ротации ассортимента. Пересмотр ассортимента не всегда возможен из-за технических ограничений торговых автоматов и физических особенностей товаров.
4. Работа со скоропортящимися товарами требует точности в прогнозировании спроса. Оптимальное прогнозирование спроса с учетом срока годности товаров невозможно без накопления и анализа исторических данных о продажах.
5. Торговля продуктами предполагает оперативное изъятие товара с истекающим сроком годности. Быстрое удаление просроченных товаров выдвигает повышенные требования к оперативной отчетности по продажам.
6. Продуктовый ритейл требует гибкого отклика на события и сезонный спрос. Например, рост потребности в вегетарианских блюдах в теплое время года или увеличение спроса на постные продукты в период религиозных событий. Временная ограниченность событийного и сезонного спроса на продукты питания требует максимально точного прогнозирования продаж и подбора ассортимента на данный период.

Помимо общеотраслевой проблематики, в компании ВЕНДА ГРУПП присутствовали внутренние ограничения:

• трудность ручного управления ассортиментом и логистикой 1200 торговых точек в условиях ограниченной численности команды;
• отсутствие компетенций в автоматизации и аналитике в условиях недостатка релевантного опыта;
• решение не развивать самостоятельные навыки в аналитике в условиях высокой загруженности команды и нежелании раздувать штат.

  Решение

  Задачу управления ассортиментом вендинговой компании реализовали с помощью разработки решения по прогнозированию спроса и оптимизации торговой матрицы на основе low-code платформы Loginom. При этом были сформулированы определенные бизнес- и соответствующие им функциональные требования:

  Бизнес-требования	Функциональные требования
  Несколько типов точек продаж, разнообразие ассортимента, учет сезонности и прочих паттернов спроса	Использование прогнозов и предобработанных исторических данных
  Частая ротация ассортимента и ассортиментных групп	Анализ на уровне ассортиментных групп и позиций
  Большое количество точек продаж – более 1200 и постоянный рост их числа	Кластеризация точек продаж по параметрам и профилю потребления
  Прозрачность и понятность вычислений	Использование в основе решения ABC-анализа
  Автоматизация	Формирование готовых рекомендаций: ввод и вывод позиций, изменение цен, промо

  В общем виде архитектура решения представлена на схеме:

  

  Принцип функционирования решения предполагает установку 2-х категорий входных параметров:

  1. Период исследования: глубина истории, горизонт прогноза.
  2. Период для группировки.

  Алгоритм работы решения управлению ассортиментом следующий:

  • подготовка данных: осуществляется обогащение восстановленного спроса выручкой, маржей, производится группировка периодов;
  • динамическая ABC-классификация: производится для каждой точки продаж и сгруппированного периода по выручке, марже, количеству товаров, количеству товаров в группе, частоте продаж;
     

    

  • кластеризация торговых точек по профилю потребления предполагает 2 этапа: кластеризация транзакций с ABC-классами и входящим в них ассортиментом; кластеризация методом k-средних по итогам предыдущей операции. Далее производится кластеризация точек по их параметрам с помощью обработчика Loginom «Самоорганизующиеся сети»;
     

    

  • построение рейтингов: производятся вычисления с применением формул с компонентами в виде распределения сгруппированных периодов по различным ABC-классам;
     

    

  • формирование рекомендаций: производится ранжированием по рейтингам в пределах торговых точек и кластеров; осуществляется фильтрация рекомендаций по заданным пороговым значениям.

    

    Результаты

  1. Построение автоматизированного решения по прогнозированию спроса сети из 1200 торговых точек с учетом специфики и ограничений вендингового бизнеса.
  2. Разработка алгоритма выдачи конкретных рекомендаций по управлению ассортиментом в разрезе каждой торговой точки с учетом как пополнения товаров, так и изъятия позиций с истекающим сроком годности.
  3. Прогнозирование спроса с учетом сезонных и событийных колебаний.
  4. Разработка алгоритма по выдаче предложений и ротации спроса.
  5. Работа решения с минимальным количеством входных параметров.
  6. Выстраивание понятной логики работы решения благодаря low-code-архитектуре.

Подробнее о разработанном решении в выступлении Саида Кардашова, исполнительного директора ВЕНДА ГРУПП и Мансура Кадимова, управляющего партнера Reshape Analytics:

Другие материалы по теме:

 Оптимизация товарных запасов. Кейс мебельной компании ДЭФО

Управление товарными запасами розничной сети. Кейс Estée Lauder Companie