מדידת זמינות מוצרים בנקודות המכירה

מבוא
מה קורה כאשר מוצר אינו זמין על המדף או כאשר הלקוחות לא מוצאים את המוצר שחיפשו על המדף ?

מחקרים מראים ש 9% מהלקוחות לא מבצעים רכישה כלל, אפילו לא של מוצר חליפי. באירופה מתורגמים תשעת האחוזים הללו ל 4 מיליארד יורו, כאשר גם נתון זה הינו למעשה רק קצה הקרחון: לקוחות שנתקלים באירועים חוזרים של חוסרים נוטים להחליף את הסניף שבו הם מבצעים את רכישותיהם.

התנהגות הצרכן כאשר הוא נתקל בחוסר במלאי (לפי ECR):

התנהגות צרכנים לאירועים חוזרים של חוסרים במלאי (לפי ECR):

לפי המחקר של ארגון ECR ממוצע חוסרי מלאי (Out of Stock - OOS) באירופה עומד על 7-10% מהמגוון הכולל. פעמים רבות נתון זה איננו נמדד בשל  מורכבות ואמינות המדידה למרות המשמעות העסקית הרבה.

 מאמר זה מציג מתודולוגיה לשימוש בנתוני המכר מהקופות (POS) ליצירת מדד אחיד  לאירועי OOS לפי קטגוריות שונות ולפי ערוצי הפצה. המתודולוגיה מותאמת הן לקמעונאים והן ליצרנים (בהנתן זמינות נתוני POS).

זמינות מוצרים על המדף – גורמים משפיעים

קיימים חמישה גורמים מרכזיים המשפיעים על זמינות המוצרים במדף:

·        רענון המלאי במדף – האם הכמויות הנכונות זמינות בזמן הנכון ?

·        מקום במדף – האם המקום המוקצה בפלנוגרמות תואם לקצב המכירות ?

·        הילום מלאי – האם נתוני המלאי מתאימים למלאי בפועל ?

·        ניהול מבצעים – עד כמה התחזיות מדויקות? האם התחזיות נלקחות בחשבון בהיערכות הלוגיסטית ?

·        מערכת הזמנות – האם הכמויות הנכונות מוזמנות בזמן הנכון ?

ניהול נכון של גורמים אלו יתרום לצמצום תופעות החוסר.

קיימות שתי גישות עיקריות למדידת חוסר:

א.    ידנית - העובדים מתעדים מקרים של OOS. היתרון בשיטה זו הוא היכולת לתעד גם את סיבת החוסר

ב.     אוטומטית - בעזרת נתוני קופות (POS) – כפי שנפרט להלן.

עקרונות חישוב מדד OOS ע"ב נתוני קופות

על מנת לקבוע אינדקס שמחשב OOS יש להתחשב בשני עקרונות מרכזיים:

·        זיהוי תבנית מכירות ביחידות

·        ניתוח הנתונים וקביעת סף זיהוי של OOS

ניתוח נתוני המכירות מסייע להבחין בין תבנית מכירות צפויה לבין התנהגות שאינה צפויה. קיימים חמישה גורמים שיש להתחשב בהם כאשר מנתחים את תבנית התנהגות המכירות:

1.     סבב מלאי – נמדד ביחידות שנמכרו למוצר, ליחידת זמן לחנות. סבב המלאי בודק האם הפריט נמכר מהר או לאט.

2.     תנודתיות – מקדם שבודק עד כמה המכר הוא יציב. ככל שהמקדמים נמוכים יותר כך השימוש בנתוני ה POS יתאימו יותר.ישנן שתי שיטות עיקריות לחישוב מדד התנודתיות:

a.     חילוק של סטיית התקן בממוצע המכירות (ביחידות) X 100.

b.     מספר ימים בהם לא היו מכירות חלקי סה"כ ימי המכירות בתקופה X 100

3.     איכות הנתונים – לאיכות הנתונים השפעה רבה על היכולת להסתמך עליהם לצורך ניתוח סבבי מלאי ותנודתיות.

4.     רמת האגרגציה – ככל שנתוני הבסיס קיימים ברמה נמוכה יותר, כך ניתן יהיה להסתכל עליהם ברמות ארגרגציה וחיתוך שיתאימו לנו.

5.     תקופת החישוב – ככל שיש לנו יותר נתוני היסטוריה, כך ישנה גמישות רבה יותר ביכולת לנתח את הנתונים ולזהות מגמות ועונתיות.

מדידת  OOS ע"ב נתוני POS מתאימה בעיקר לפרטים בהם סבב המלאי הוא גבוה והתנודתיות של המכירות היא נמוכה יחסית. ניתן למקום את הפרטים בארגון במטריצה הנ"ל:

יצירת מדד אינדקס של OOS

להלן השלבים הנחוצים לבניית מדד ה- OOS:

1.     הגדרת 20 עד 30 קטגוריות רגישות

2.     זיהוי 10 המוצרים החשובים בכל קטגוריה

3.     הגדרת ערוצי המכירה הנמדדים

4.     בחינת היסטוריית המכירות וזיהוי תבנית המכר

5.     קביעת הסף/ הגבול שמכירות מתחתיו מהוות אינדיקציה ל OOS. כלל אצבע קובע את הגבול בשתי סטיות תקן כך שמכירות בתוך הטווח משקפות מכר צפוי בהסתברות של 95%.

6.     חישוב אינדקס של OOS : 
אובדן מכירות (הפער בין תחזית המכירות למכירות בפועל) חלקי תחזית מכירות  X 100

7.     מדד זה יכול לשמש כ benchmark להשוואה בין קטגוריות שונות, ערוצי מכירה, אזורים גיאוגרפיים ועוד.

סיכום

קמעונאים ויצרנים מכירים בחשיבות של מדד זמינות המוצרים במדף ופעמים רבות נעזרים בחברות אשר מבצעות סקירה פיזית של הזמינות במדף.

המתודולוגיה שתוארה להלן מאפשרת שיתוף פעולה בין היצרן לקמעונאי אשר באמצעות אינדקס אחיד שמחושב באופן אוטומטי מאפשר לאתר  אירועי חוסר ולהשוות את רמת זמינות המוצרים בין הקטגוריות השונות ע"ב נתוני הקופות הזמינים.

 ירון נחמנה – סמנכ"ל פיתוח עסקי בחברת ISCS המתמחה בפתרונות לניהול המדף למגזר הקמעונאות והתעשייה.

Yaronn@iscs.co.il; 0544-894283