Но слепо нажать кнопку и отправить всё по рекомендации любого сервиса нельзя. Если на одной точке случайно продались три штуки, программа может посчитать её лучшим получателем. Это ещё не повод везти туда двадцать одинаковых SKU.
Из БрайтБорда брали расчёты и смотрели, где у товара был спрос. Команда проверяла результат, убирала лишние строки и только потом проводила перемещения в МойСклад. Алгоритм сильно сокращает путь до решения, но голову владельца сети не отменяет.
Для мёртвого остатка устроили отдельную распродажуТо, что не удалось разумно распределить, вынесли в отдельную зону около кассы. Часть товара продавали с небольшой наценкой, часть — по себестоимости, отдельные позиции даже ниже. Продавцам назначили дополнительную мотивацию, а самой распродаже дали месяц.
Результат оказался лучше ожиданий: большая часть выделенного товара ушла. Оборот не просел.
Тут два разных случая. Если товар нормальный и ему просто не уделяли внимания, хватало красной точки и места впереди. Снижать цену не требовалось. Меняли цену только там, где спроса действительно не было и деньги нужно было высвободить.
Сотрудники сами нанесли метки и прислали фотоотчёты. Руководитель проехал по магазинам со списком и точечно проверил выкладку. Для сети в нескольких городах такой контроль можно провести удалённо, но задачу всё равно придётся проверить. Иначе она с большой вероятностью останется красивым планом в чате.
Оборачиваемость ускорилась в два раза за два месяцаНа одной из самых слабых точек оборачиваемость была около 140 дней. Её сократили на 66 дней, примерно до 74. На лучшей точке показатель снизился с 80 до 39 дней. На момент интервью значения по сети находились примерно в диапазоне от 39 до 74 дней. Следующая цель команды — выйти в среднем на 55.
Обычный товарный запас сети составлял около 8–8,4 млн рублей. В момент замера он опустился до 6,2 млн, после новой поставки ожидался на уровне около 7 млн. Из запаса высвободили 1,5–2 млн рублей — примерно 20%.
Выручка не снизилась, GMROI по всей сети прибавил 13,5%. GMROI показывает, сколько валовой прибыли приносит каждый рубль, вложенный в средний товарный запас.
Цена у расчистки тоже была: маржинальность временно просела примерно на 1,5%, потому что часть товара распродавали с минимальной наценкой или без неё. Но валовая прибыль в абсолютных рублях выросла. Высвободившиеся деньги вернулись в оборот, и часть из них направили на закупку ликвидных, популярных товаров. Они продаются быстрее и приносят новую валовую прибыль.
На временное снижение маржинальности пошли осознанно. Деньги в товаре, который лежит около 430 дней, на бумаге всё ещё выглядят запасом. Для бизнеса они почти не работают.
Как не накопить тот же хвост сноваРазовая распродажа освобождает полку, но не лечит закупочный процесс. Поэтому теперь перед закупками команда использует ABC-анализ. Он показывает, какие SKU формируют основную валовую прибыль, а какие дают слабый вклад. Это помогает выбирать внутри товарной линейки конкретные вкусы, а не закупать всю линейку по привычке.
Параллельно «Пых-Пых» внедряет товарную матрицу по каждому магазину. Работа ещё не закончена, и команда этого не скрывает. Логика простая: если конкретный вкус вывели из матрицы точки, он не должен снова попасть в автозаказ только потому, что раньше его распродавали со скидкой.
Новый процесс выглядит так:
- Регулярно находить товары без движения по каждой точке.
- Проверять, можно ли продать их в другом магазине.
- По каждому оставшемуся SKU принимать решение: вернуть на видное место, переместить, уценить, вернуть поставщику или вывести.
- Фиксировать ассортиментное решение в матрице, чтобы слабая позиция не приехала снова.
- Следить за оборачиваемостью и GMROI, не допуская провала продаж из-за слишком сильного сокращения запаса.