Современные информационные технологии в розничной торговле

Результат применения:
• Устранение ошибок в исходных данных
• Возможность получения быстрого доступа к достоверной информации
• Снижение затрат связанных с хранением исторических данных в учетной системе

Результат применения:
• Быстрая генерация необходимых руководству отчетов без затрат на программирование

1.3. Решение - автоматизированная система закупок (Подробнее)

Исследования показывают, что затраты связанные с закупками в среднем составляют более 17% от объема продаж. Следовательно минимизация закупочных затрат является одной из наиболее актуальных задач розничной торговли. В основе работы системы лежит критерий минимизации общих закупочных затрат т.е. система формирует план закупок на определенный период так, чтобы минимизировать функционал затрат, который представляет из себя сумму следующих выражений по каждому товару:

(Затраты)= (Потери от дефицита)+(Общая себестоимость запаса)

Где общая себестоимость запаса = плата поставщику + стоимость пополнения запаса + стоимость хранения.

Из приведенных формул видно, что чем точнее мы спрогнозируем спрос, тем точнее сможем оценить наш функционал затрат на ближайший период и следовательно точнее подобрать оптимальные параметры закупки. Для прогнозирования спроса в системе используются самые современные методы. В основу системы положены нейросетевые модели, применяемые как ведущими российскими, так и западными компаниями. Крупнейшая сеть розничной торговли американская компания "Wal-Mart" использует нейросетевые модели для того, чтобы предсказывать сбыт каждого товара по каждому из трех тысяч магазинов со сверхъестественной точностью. Более подробнее о прогностическом блоке можно прочитать по ссылке .

• Сокращение закупочных издержек (от 5 до 15%)
• Уменьшение складских запасов (от 20 до 40%)
• Увеличение прибыли (от 5 до 15%)
• Улучшение планирования
• Снижение трудоемкости
• Увеличение уровня обслуживания клиентов

Результат применения:
• Прогноз прибыли и выручки
• План - факторный анализ
• Сценарное моделирование по принципу “что - если”
• Снижение затрат финансового отдела на составление плана
• Повышение качества планирования

2. Увеличение маржи

Система производит автоматический расчет оптимальных розничных цен для каждой торговой точки с целью максимизации целевых показателей продаж:

• Выручка
• Валовая Прибыль
• Маржа
• Количество Покупок (Чеков)

Использование системы дает следующий Эффект относительно стандартных методов ценообразования:
• Выручка: + 4-10%
• Прибыль: + 9-15%

3. Стимулирование спроса

(Подробнее )

Для принятия решения о проведении рекламной кампании и подведения итогов необходимо правильно оценить эффект от проведения кампаний, воздействующих на спрос. Истинным эффектом от кампании является разница между достигнутым уровнем продаж и тем уровнем продаж, который был бы получен без проведения кампании.

Результаты применения:
Решение по оценке эффективности рекламной кампании дает рекомендации относительно времени проведении кампании, ее длительности, а также бюджета на ее проведение. Причем параметры кампании автоматически подбираются так, чтобы воздействие на спрос оказалось максимальным.

Следует отметить, что западные компании уже давно используют описанные технологии для увеличения своих прибылей (см. ссылку ). По мере увеличения уровня конкуренции данными технологиями стали интересоваться и российские компании, поскольку именно внедрение современных технологий позволяет добиться существенного преимущества перед конкурентами.

За более подробной информацией обращайтесь в BIGroup Labs.

e-mail: Artyom.Klimov@bi-grouplabs.ru
Тел.: (831) 297-04-36.
Климов Артем.

Компания BIGroup Labs оказывает полный спектр консалтинговых и внедренческих услуг в области анализа бизнес - информации для различных секторов бизнеса. В качестве приоритетных направлений мы рассматриваем также внедрение CRM-систем и ERP-систем.