Szansa dla sieci handlowych: automatyzacja procesów i lepsze decyzje dzięki wykorzystaniu danych

W ostatnim czasie, przy rosnącej inflacji i coraz wyższych kosztach życia, konsumenci w stopniu jeszcze większym niż do tej pory stali się wrażliwi na cenę. Dla sieci handlowych stan ten może być dobrym impulsem, żeby zmienić dotychczasowy sposób zarządzania sprzedażą i promocjami i wykorzystać rozwiązania, które pozwalają na zmaksymalizowanie efektów zainwestowanych budżetów trade marketingowych i promocyjnych.

Dlaczego optymalizacja procesu promocyjnego ma w firmie tak duże znaczenie?

Z naszego doświadczenia wynika, że na wysoko konkurencyjnych rynkach w handlu nowoczesnym, znaczenie sprzedaży promocyjnej jest coraz wyższe i niekiedy może ona przekroczyć 30% całości obrotów. W oczywisty sposób, każda z takich sprzedaży wsparta jest inwestycją ze strony sieci handlowej. Z drugiej strony widzimy, że nawet do 60% akcji promocyjnych i marketingowych nie przynosi oczekiwanych rezultatów i prowadzi do ujemnego ROI. Poprawa działań w tym obszarze, przekłada się zazwyczaj na 1-1,5 punktu procentowego generowanej marży, co wpływa bezpośrednio wynik.

Jakie wyzwania powodują, że zarządzanie promocjami nie jest łatwe?

W przypadku wielu sieci handlowych widzimy duży potencjał optymalizacji w obszarze planowania i zarządzania promocjami. Bazując na zrealizowanych przez nas projektach, kluczowymi wyzwaniami, które w praktyce uniemożliwiają efektywne wykorzystywanie budżetów trade marketingowych i osiągnięcie zadowalającego ROI promocyjnego są:

Decyzje promocyjne podejmowane w oparciu o ”przeczucie” bez odpowiedniego wsparcia liczbowego i analitycznego oraz dostępu do spójnej bazy podsumowującej historyczne promocje.

Złożoność procesu promocyjnego wymagającego wielu iteracji i kroków akceptacyjnych, w którym każdy z zespołów pracuje na swoich plikach przesyłanych mailowo pomiędzy działami.

Częsty wybór nieoptymalnych mechanizmów promocyjnych, zestawu produktów lub poziomów zniżek, które już na starcie uniemożliwiają uzyskanie oczekiwanego zwrotu z inwestycji.

Bardzo ograniczony proces uczenia się i budowania wiedzy w oparciu o historyczne promocje ze względu na brak efektywnie działającego procesu analiz ex-post.

Brak dostępu do narzędzi i analityki pozwalających na różnicowanie podejścia promocyjnego w zależności od segmentów sklepu, lokalizacji lub roli produktów.

Brak narzędzi pozwalających na wysokopoziomowe spojrzenie na pełne ROI akcji promocyjnych uwzględniające efekt zachowań zakupowych klientów.

Dlaczego warto dobrze zbierać dane?

Sieci handlowe zbierają codziennie niezliczone ilości danych. Praktyka pokazuje jednak, że znaczna część z nich nie jest nigdy wykorzystywana do podejmowania decyzji. Wynika to m.in. z braku odpowiednich narzędzi analitycznych, niespójności danych pomiędzy różnymi źródłami lub braku podstawowych znaczników jak np. informacja o promocji w danych sprzedażowych. Planując wdrożenie narzędzia analitycznego należy określić jakie dane są niezbędne do jego prawidłowego działania oraz zidentyfikować jakie dodatkowe informacje spowodują, że narzędzie będzie prawdziwym wsparciem w podejmowaniu decyzji.

Bazą analityczną powinny być historyczne dane sprzedażowe z przypisanymi promocjami na poziomie pojedynczego produktu, sklepu i dnia. Z kolei bieżące dane sprzedażowe powinny być uzupełniane w trybie dziennym ze wszystkich sklepów w danej sieci.

Dlaczego warto pracować nad optymalizacją procesu zarządzania i planowania promocji?

Nasze doświadczenie projektowe pokazuje, że wykorzystanie rozwiązań big data jako wsparcie podejmowania decyzji w obszarze planowania promocji może pozwolić na oszczędność nawet do 15% budżetów trade marketingowych. Ponadto, wykorzystanie zintegrowanych narzędzi do analiz, akceptacji promocji i komunikacji między zespołami, pozwala skrócić czas w tym procesie o 60%, co z kolei pozwala na skuteczniejsze działanie strategiczne i taktyczne.

Co powinno oferować kompleksowe narzędzie wspierające proces zarządzania i planowania promocji?

Wspólną przestrzeń do pracy i analiz dla całego zespołu komercyjnego od Category Managerów i Revenue Managerów po zespół Demand Planningu lub Dyrektorów Sprzedaży.

Moduł „workflow” umożliwiający Category Managerom nie tylko szczegółowe zaplanowanie promocji, ale także przeprowadzenie całej ścieżki akceptacji, zebranie wszystkich uwag i uruchomienie promocji.

Logika narzędzia i sposób prezentacji danych/informacji powinien adresować wyzwania związane z nową unijną dyrektywą OMNIBUS, która w najbliższym czasie będzie głosowana w polskim parlamencie.

Spójną bazę danych, analiz i wiedzy na temat sprzedaży, historycznych promocji, trendów oraz zachowań konsumentów i konkurencji. Dane sprzedażowe powinny być dostępne na tak granularnym poziomie jak pojedynczy produkt, dzień i sklep.

Moduł do monitorowania promocji pozwalający na łatwe i szybkie analizowanie bieżącej sprzedaży, wyciąganie wniosków z zakończonych promocji oraz budowanie wiedzy, dostępnej dla całego zespołu.

Intuicyjny w obsłudze moduł prognostyczny pozwalający na analizę wielu scenariuszy promocyjnych i umożliwiający łatwy wybór optymalnego poziomu ceny i wsparcia promocyjnego. Prognozy powinny być budowane bottom-up czyli od poziomu pojedynczego produktu, sklepu i dnia sprzedaży.

Infrastruktura technologiczna narzędzia powinna zapewniać wysoką skalowalność (przykładami są produkty oferowane w formie SaaS (Software as a Serice) gdzie na infrastrukturze chmurowej umieszczone są aplikacje z których korzysta Klient).

Budowa rozwiązania dedykowanego do zarządzania i planowania promocji - Retail Growth Toolkit

"Bazując na naszym wieloletnim doświadczeniu w pracy z sieciami handlowymi i widząc z jakimi wyzwaniami w obszarze analitycznym i procesowym muszą się mierzyć, zdecydowaliśmy się w ramach zespołów PwC Polska i Strategy& Polska na rozwój własnej platformy wspierającej najważniejsze procesy komercyjne - Retail Growth Toolkit. Było to naturalnym, kolejnym krokiem na drodze do dostarczania naszym Klientom analitycznych i procesowych rozwiązań na najwyższym poziomie.

Wyzwaniem w takich zadaniach jest umożliwienie pełnego wykorzystania potencjału jaki daje praca na wielu dużych zbiorach danych (big data) przy jednoczesnym zapewnieniu szybkiego dostępu do danych historycznych, analiz, prognoz i wszystkich kroków procesu.

Narzędzie powstało w sposób iteracyjny, a wiele pomysłów konsultowanych było z działami komercyjnymi wiodących sieci handlowych. Dzięki temu możliwe było sprawne zbudowanie platformy w pełni adresującej początkowo zdefiniowane cele.

Aktualnie, narzędzie koncentruje się na wsparciu pełnego procesu zarządzania promocjami, a w najbliższych miesiącach planujemy poszerzenie funkcjonalności o moduły związane z zarządzaniem asortymentem, efektywnością operacyjną sklepów czy też zarządzaniem stratami.

Sercem Retail Growth Toolkit jest Machine Learningowy (ML) moduł prognostyczny. W zależności od wprowadzonej zniżki oraz dedykowanego wsparcia promocyjnego jak plakat lub dodatkowe miejsce w sklepie, prognozuje on wolumeny sprzedaży promocyjnej i regularnej. Modele ML trenowane są często nawet na ponad 1 mld pojedynczych linii paragonowych. Pozwala to w możliwie pełny sposób określić zachowania konsumentów, zidentyfikować sezonowość i określić linie bazowe. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie wysokiej dokładności prognoz a co za tym idzie, maksymalizowania ROI promocyjnego."

Marek Kotulski
Wicedyrektor, Doradztwo strategiczne
PwC Polska

PwC Retail Platform

Wróć na stronę główną