7.2. Контроль процесса продаж

Отслеживать динамику продаж, несомненно, необходимо, однако возникает закономерный вопрос, как это правильно делать правильно. Специалисты рекомендуют в качестве самого простейшего и между тем самого действенного способа вести мониторинг процесса реализации продукции посредством изучения первичных бухгалтерских документов, которыми отражается перемещение товара.

В первую очередь к таким документам относятся кассовые и товарные чеки, которые хранятся в памяти компьютера на кассе. Ежедневно после закрытия магазина нужно собирать информацию обо всех кассовых и товарных чеках, выданных за день. Данные о чеках за несколько недель или даже, лучше всего, за несколько месяцев исследуются с применением статистических методов. Для этого информация с торгового компьютера переводится в новые электронные формы, пригодные для математической обработки, в частности в базы данных или таблицы (ради чего допустимо применять, например, хорошо всем знакомую программу Excel).

Наряду с чеками в бухгалтерском хозяйстве применяются и другие документы, которые могут показаться менее информативными, однако на самом деле ничуть не менее полезные и столь же удобные в работе. Эти документы иногда уже содержат обобщенные данные, называются такие бумаги кассовыми книгами и журналами регистрации приходных кассовых ордеров. Информацию из этих документов (сегодня – почти в каждой фирме электронную и хранящуюся в формах какой-нибудь бухгалтерской программы, скажем, знаменитой «1С») проще обрабатывать методами математики, поскольку здесь уже налицо первичная группировка сведений.

Ничуть не меньше внимания следует уделять складским документам, в первую очередь накладным на отпуск товара со склада, а также сопутствующим им счетам-фактурам, карточкам учета, книгам сортового учета, акты инвентаризации и сличительные ведомости. На основании этих документов делается вывод о том, насколько часто производятся заявки на получение товаров со склада и в какой мере величина запрошенного количества соответствует реальному спросу. Иными словами, выявляется баланс между тем объемом товаров, которые, как предполагается, магазин реализует в ближайшее время (запрошены со склада), и тем объемом товаров, которые были реально отпущены потребителям. На основании таких сопоставлений маркетолог находит некий коэффициент ошибки и устанавливает, в какие дни и в отношении каких товаров подобная ошибка наиболее вероятна.

Помимо данного коэффициента, очень важного для нужд коммерческого прогнозирования, маркетолог ищет ответ на следующие вопросы:

– Как изменяется активность покупателей в течение контрольного периода (суток, недели, месяца)?

– В какие моменты времени (часы, дни) она наиболее высока?

– Как реализуется товар ранним утром, до начала рабочего дня и часов пик?

– Как реализуется товар в обеденный перерыв?

– Как реализуется товар в конце рабочего дня?

– Как реализуется товар в часы непосредственно перед закрытием магазина?

– Какие товары пользуются наибольшим спросом в том или ином месяце, в то или иное время года?

– Какие товары пользуются наибольшим спросом в специфические временные интервалы: в начале недели, накануне выходных, в выходные дни, в начале и в конце месяца (с учетом календарных праздников)?

Д.И. Менделеев утверждал, что наука начинается там, где начинают измерять. Именно поэтому те науки, которые теснее всего взаимодействуют с математикой, принято называть точными (физика, астрономия). Экономика не совсем точная наука, поскольку в ней велика роль человеческого фактора, и маркетолог знает об этом факторе больше, чем все остальные экономисты вместе взятые. К примеру, маркетолог твердо знает, что в одну и ту же реку нельзя войти дважды. Строго говоря, данный подход к управлению порочен по своей сути, и сам Гераклит, автор этой максимы, утверждал, что река меняется, но остается все той же. И маркетолог, применяя данный подход грамотно, утверждает лишь то, что эффекты от использования некой технологии никогда не будут одинаковыми во времени. И тем не менее даже маркетологу необходима математика, в чем мы только что и убедились.

В наши дни применение сверхсложных математических инструментов доступно для людей, не обладающих достаточными познаниями в области математики. Выше уже упоминалась программа Excel для построения электронных таблиц. Она не нуждается в представлении, поскольку широко разрекламирована, ей посвящены тонны литературы. Поэтому хочется обратиться к менее известным, зато гораздо более продвинутым программным продуктам, которые превращают анализ продаж и статистическую обработку экономических данных в некое подобие виртуальной игры.

В этом плане наиболее выгодны программы семейства Data Mining (дословно: «глубокая разработка данных»), как называется группа аналитических продуктов, созданных специально для управленцев, которым необходимо изучать большие объемы информации и быстро получать полную цепочку промежуточных решений к своим вопросам. На российском рынке семейство Data Mining представлено продуктами С.М.А.Р.Т. (Системы мгновенного анализа реляционных таблиц), которые содержат такие элементы, как:

– Многомерные OLAP-кубы

– Правила сочетаний

– Деревья принятия решений

– Нейросети

– Карты продаж

– Генетические алгоритмы

– Эконометрика

– Среда разработки

Назовем те элементы, которые особенно полезны для маркетолога. Технология OLAP (On-line Analytical Processing) необходима для анализа данных во всех возможных разрезах с последующим составлением отчетов без привлечения программистов. Эта технология полезна при всестороннем изучении потребительской корзины. Например, на основании данных о приобретении клиентом товаров А, Б и В технология OLAP предсказывает, какой товар окажется следующим по очередности и с какой вероятностью будет совершена эта покупка. OLAP-куб – это «гиперкуб», где каждый массив данных раскладывается на множество измерений, являющихся независимыми. Независимость всех размерностей позволяет проанализировать, скажем, данные о продажах за определенный период можно анализировать как в разрезе товарных групп, так и единиц времени (в днях, неделях, месяцах, годах).

Карты продаж С.М.А.Р.Т. используются в целях мониторинга обширной торговой сети, что особенно удобно при анализе успехов и неудач в филиалах (включая иногородние), в секциях торгового зала, у представителей в пределах города. Карты продаж также удобны для проведения исследований маршрутов товарных поставок.

Эконометрика полезна в плане прогнозирования результатов тех или иных маркетинговых мероприятий. Например, на основании эконометрического анализа истории продаж за некий срок нетрудно предсказать уровень продаж в обозримом будущем.

Отслеживать динамику продаж, несомненно, необходимо, однако возникает закономерный вопрос, как это правильно делать правильно. Специалисты рекомендуют в качестве самого простейшего и между тем самого действенного способа вести мониторинг процесса реализации продукции посредством изучения первичных бухгалтерских документов, которыми отражается перемещение товара.

В первую очередь к таким документам относятся кассовые и товарные чеки, которые хранятся в памяти компьютера на кассе. Ежедневно после закрытия магазина нужно собирать информацию обо всех кассовых и товарных чеках, выданных за день. Данные о чеках за несколько недель или даже, лучше всего, за несколько месяцев исследуются с применением статистических методов. Для этого информация с торгового компьютера переводится в новые электронные формы, пригодные для математической обработки, в частности в базы данных или таблицы (ради чего допустимо применять, например, хорошо всем знакомую программу Excel).

Наряду с чеками в бухгалтерском хозяйстве применяются и другие документы, которые могут показаться менее информативными, однако на самом деле ничуть не менее полезные и столь же удобные в работе. Эти документы иногда уже содержат обобщенные данные, называются такие бумаги кассовыми книгами и журналами регистрации приходных кассовых ордеров. Информацию из этих документов (сегодня – почти в каждой фирме электронную и хранящуюся в формах какой-нибудь бухгалтерской программы, скажем, знаменитой «1С») проще обрабатывать методами математики, поскольку здесь уже налицо первичная группировка сведений.

Ничуть не меньше внимания следует уделять складским документам, в первую очередь накладным на отпуск товара со склада, а также сопутствующим им счетам-фактурам, карточкам учета, книгам сортового учета, акты инвентаризации и сличительные ведомости. На основании этих документов делается вывод о том, насколько часто производятся заявки на получение товаров со склада и в какой мере величина запрошенного количества соответствует реальному спросу. Иными словами, выявляется баланс между тем объемом товаров, которые, как предполагается, магазин реализует в ближайшее время (запрошены со склада), и тем объемом товаров, которые были реально отпущены потребителям. На основании таких сопоставлений маркетолог находит некий коэффициент ошибки и устанавливает, в какие дни и в отношении каких товаров подобная ошибка наиболее вероятна.

Помимо данного коэффициента, очень важного для нужд коммерческого прогнозирования, маркетолог ищет ответ на следующие вопросы:

– Как изменяется активность покупателей в течение контрольного периода (суток, недели, месяца)?

– В какие моменты времени (часы, дни) она наиболее высока?

– Как реализуется товар ранним утром, до начала рабочего дня и часов пик?

– Как реализуется товар в обеденный перерыв?

– Как реализуется товар в конце рабочего дня?

– Как реализуется товар в часы непосредственно перед закрытием магазина?

– Какие товары пользуются наибольшим спросом в том или ином месяце, в то или иное время года?

– Какие товары пользуются наибольшим спросом в специфические временные интервалы: в начале недели, накануне выходных, в выходные дни, в начале и в конце месяца (с учетом календарных праздников)?

Д.И. Менделеев утверждал, что наука начинается там, где начинают измерять. Именно поэтому те науки, которые теснее всего взаимодействуют с математикой, принято называть точными (физика, астрономия). Экономика не совсем точная наука, поскольку в ней велика роль человеческого фактора, и маркетолог знает об этом факторе больше, чем все остальные экономисты вместе взятые. К примеру, маркетолог твердо знает, что в одну и ту же реку нельзя войти дважды. Строго говоря, данный подход к управлению порочен по своей сути, и сам Гераклит, автор этой максимы, утверждал, что река меняется, но остается все той же. И маркетолог, применяя данный подход грамотно, утверждает лишь то, что эффекты от использования некой технологии никогда не будут одинаковыми во времени. И тем не менее даже маркетологу необходима математика, в чем мы только что и убедились.

В наши дни применение сверхсложных математических инструментов доступно для людей, не обладающих достаточными познаниями в области математики. Выше уже упоминалась программа Excel для построения электронных таблиц. Она не нуждается в представлении, поскольку широко разрекламирована, ей посвящены тонны литературы. Поэтому хочется обратиться к менее известным, зато гораздо более продвинутым программным продуктам, которые превращают анализ продаж и статистическую обработку экономических данных в некое подобие виртуальной игры.

В этом плане наиболее выгодны программы семейства Data Mining (дословно: «глубокая разработка данных»), как называется группа аналитических продуктов, созданных специально для управленцев, которым необходимо изучать большие объемы информации и быстро получать полную цепочку промежуточных решений к своим вопросам. На российском рынке семейство Data Mining представлено продуктами С.М.А.Р.Т. (Системы мгновенного анализа реляционных таблиц), которые содержат такие элементы, как:

– Многомерные OLAP-кубы

– Правила сочетаний

– Деревья принятия решений

– Нейросети

– Карты продаж

– Генетические алгоритмы

– Эконометрика

– Среда разработки

Назовем те элементы, которые особенно полезны для маркетолога. Технология OLAP (On-line Analytical Processing) необходима для анализа данных во всех возможных разрезах с последующим составлением отчетов без привлечения программистов. Эта технология полезна при всестороннем изучении потребительской корзины. Например, на основании данных о приобретении клиентом товаров А, Б и В технология OLAP предсказывает, какой товар окажется следующим по очередности и с какой вероятностью будет совершена эта покупка. OLAP-куб – это «гиперкуб», где каждый массив данных раскладывается на множество измерений, являющихся независимыми. Независимость всех размерностей позволяет проанализировать, скажем, данные о продажах за определенный период можно анализировать как в разрезе товарных групп, так и единиц времени (в днях, неделях, месяцах, годах).

Карты продаж С.М.А.Р.Т. используются в целях мониторинга обширной торговой сети, что особенно удобно при анализе успехов и неудач в филиалах (включая иногородние), в секциях торгового зала, у представителей в пределах города. Карты продаж также удобны для проведения исследований маршрутов товарных поставок.

Эконометрика полезна в плане прогнозирования результатов тех или иных маркетинговых мероприятий. Например, на основании эконометрического анализа истории продаж за некий срок нетрудно предсказать уровень продаж в обозримом будущем.