Сегодня компании используют информационно-аналитические технологии.
Первоочередно, это традиционная аналитика бизнеса. BI-системами называют программные инструменты. Они могут обрабатывать большие объемы данных так, чтобы их можно было использовать для принятия управленческих решений. Системы широко применяются во многих отраслях. В том числе в ритейле и производстве, где на основе большого количества информации требуется принимать стратегические и операционные решения. Торговые предприятия собирают информацию по клиентам, сделкам, товарной номенклатуре, определяют тенденцию и динамику продаж и т. д. Анализ данных помогает понять, какие позиции будут популярны в следующем месяце, как лучше разместить товары в магазине, чтобы вызвать интерес у покупателей. Анализ данных в производстве помогает определить оптимальные каналы сбыта, спрогнозировать продажи или износ оборудования. Компании, которые используют BI-аналитику, могут анализировать операционные расходы, прогнозировать доходы, сегментировать целевую аудиторию по разным признакам.
Система работы строится так:
Система получает информацию из разных источников. Данные строятся в модель и отправляются в хранилище для более легкого анализа.
С помощью алгоритмов и средств автоматизации обнаруживаются закономерности и расхождения, показываются тенденции и предлагаются рекомендации.
Итоговые отчёты оформляются в разных видах: графики, диаграммы, панели мониторинга, которые отражают текущее положение дел в бизнесе.
Чтобы использовать BI-систему пользователю не нужно обладать специальными навыками it. С помощью понятного интерфейса можно получить нужный отчёт за пару кликов. Отчеты могут быть простыми и предоставлять пользователю сводки по разным показателям. А могут быть достаточно сложными и многомерными.
Система формирует удобный дашборд — информационную панель, где представленные данные сгруппированы визуально по смыслу. Все данные на дашборде — интерактивные. Когда данные собраны в удобный дашборд (панель с ключевыми параметрами), проще вносить корректировки в текущие процессы и легче обдумывать стратегические решения. Графики можно увеличивать и перестраивать. Можно просматривать источники информации и детально изучать показатели бизнес-аналитики. Для отображения доступны разные форматы — отчёты, таблицы, диаграммы.
BI-система необходима, если компания хочет понимать, что происходит с бизнесом и какие зависимости между разными внешними и внутренними параметрами существуют.
Внедрение BI-системы актуально, если:
у компании много данных из разных источников и необходимо их систематизировать;
планируется расширение бизнеса или запуск нового продукта;
необходимо оценить несколько возможных бизнес-решений с точки зрения их влияния на ключевые показатели деятельности;
нужно прогнозировать развитие компании на основе имеющихся аналитических данных;
требуется всесторонне мониторить бизнес-систему и оптимизировать процессы.
Среди основных задач бизнес-аналитики:
Увеличение скорости доступа к информации;
Ответ на вопрос «Почему?»;
Единая версия правды для всех подразделений;
Оценка эффективности ключевых бизнес-процессов;
Единая методология;
Высокая детализация: до товаров/магазинов/и т. д.;
Наглядная визуализация;
Высокая скорость разработки.
Ключевая цель BI — предоставить бизнесу возможность принимать обоснованные решения с учётом полной аналитики. Компания, которая внедрит BI, будут полные и точные данные. Если в основу анализа ляжет информация из внешних и из внутренних источников, аналитика с помощью системы Business Intelligence будет более эффективна. Сочетание внешней и внутренней информации отражает более реалистичную картину мира с точки зрения ведения бизнеса.
Крупные корпорации стараются создавать собственные цифровые платформы для аналитики и всячески их улучшать — для них это важно стратегически. Для малого и среднего бизнеса готовые BI-решения в последние пару лет становятся актуальными. Сегодня представлено множество решений на рынке.
Бизнес-аналитика InfoVizion
InfoVizion является разработчиком и интегратором систем аналитики и инцидентного реагирования в ритейле и производстве. Компания it основана в 2013 году. За плечами многолетний практический опыт в создании Business Intelligence решений в крупных и средних проектах для различных сфер деятельности.
Системы построены на собственных решениях и opensource платформах, а также на платформах BI, являющихся мировыми лидерами.
Основная миссия компании - внедрение решений в области бизнес-анализа, которые служат реальными инструментами повышения эффективности бизнеса. Решение охватывает системы бизнес-аналитики данных для оценки эффективности в управлении:
Товарными запасами;
Ценовым позиционированием товарной категории;
Взаимоотношений с клиентами, систем лояльности;
Ценообразования;
Процессами в магазинах;
Поставщиками и закупками;
ПРОМО-активностями;
Производством.
InfoVizion завершено более 35 проектов, у клиентов от 10 до 1800 магазинов в России, Казахстане, Киргизии.
Основные отличия InfoVizion от внедрения интеграторами:
Собственная разработка с расширенным функционалом (сценарный анализ, роботизированные сервисы в аналитике, удобный интерфейс и лёгкое переключение между инструментами);
Единый глоссарий показателей - точное представление данных в любых инструментах и разрезах;
Сквозной аналитический инструментарий - продажи, наценка, остатки по дням, ООС и оборачиваемость в одном окне;
Построение отчётов в конструкторе - не требуются навыки BI-разработчика;
Сквозные фильтры по показателям и их изменению - детальный уровень и динамика любого показателя к прошлым периодам;
Интеграция с мобильным приложением - постановка задач и контроль исполнительской дисциплины;
Самостоятельная интеграция и сверка данных.
Процесс развития компании начинается с отчетов, которые строятся в ERР или в 1С. Затем компания понимает, что нужно ускориться, и вся информация начинает внедряться в промышленные системы бизнес-аналитики. Далее нужны дополнительные инструменты. Таким инструментом можно назвать паспорт поставщика, когда нужно буквально в 2-3 дня подготовиться к переговорной компании. На следующем этапе под контроль ставится процессная аналитика, т. е. процессы. Важно понимать, какие действия приводят к нужным результатам. Вершина развития бизнес-аналитики - Ситуационный центр.
Многие компании по-разному идут к этой истории – кто-то фрагментарно строит подобную систему, кто-то строит системно и цельно. Рассматриваем более подробно.
Первый этап внедрения – базовая коммерческая аналитика. На этом этапе компания должна решить для себя задачу увеличения скорости доступа к данным. Важно понимать, что современные системы бизнес-аналитики позволяют одним кликом получать информацию из условно 10-11 отчетов 1С. Также важно буквально в секунды отвечать на вопрос «Почему мы оказались в этой ситуации?». Поэтому необходимо, чтобы аналитика была наглядной и детальной. В одном аналитическом приложении InfoVizion содержатся все коммерческие показатели и их модификаторы. При этом конструкторы произвольной отчетности настраиваются без разработчиков.
Бизнес-аналитика строится на основе разнородных источников данных. Причем с разными форматами и интерфейсами. Это могут быть учетные, статистические, бухгалтерские и другие системы, а также внешние источники. Для консолидации информации в одном месте и уменьшения нагрузки базы данных для аналитических систем собираются в специализированном хранилище.
Базовая коммерческая аналитика позволяет:
оценивать упущенную прибыль по матричному ассортименту и динамику наличия товаров по магазинам;
анализировать обеспеченность запасами, понимать исполнение квоты категории;
контролировать неликвидные товары;
проводить факторный анализ (цена, доля промо, потери, активные товары и т.д.);
выявлять проблемные области, где не выполняются поставленные бизнесом планы.
Пользователь без навыков it может создавать произвольные отчёты в графическом и табличном представлении в разных измерениях, сопоставлять значения всех показателей, создавать закладки с настроенными отчётами, выбранными объектами и показателями анализа, а также «внешние» ссылки на отчеты для совместной работы. Кроме того, можно выгружать данные в «Excel» с возможностью форматирования.
Технически базовая аналитика реализуется за 2-3 месяца. Компания обычно осваивает функционал решения не менее 6 месяцев.
Второй этап внедрения – чековая аналитика. Для загрузки выполняется интеграция с чековой учетной системой. Все чеки дополнительно классифицируются, благодаря чему доступны дополнительные измерения для анализа: классификация по длине чека и классификация по сумме чека.
Чековая аналитика включает анализ динамики трафика, динамики среднего чека, пенетрации товара в чеки, кросс-сейлинга, комплексных продаж, производительности кассиров. Она позволяет изучить и учесть в будущем покупательские предпочтения, отклик на акции, реакцию покупателей на изменения в магазине и ассортименте.
Оптимально, когда аналитика становится инструментом коммерческого директора. Это значит, что он находит у себя 20-30 минут ежедневно, чтобы изучить данные, погрузиться в сценарии и ответить на вопрос: «Где дополнительные деньги компании?». Коммерческий директор организует планерки и совещания на основе информации, выстраивает свое взаимодействие с категорийными менеджерами, используя систему аналитики (подготовка решений в категории, товарах, поставщиках).
Цель внедрения базовой аналитики не достигнута, если:
Аналитика остается только инструментом отчётности;
Владелец отчётности – не коммерческий директор;
Аналитика не встраивается в процессы.
В данном случае после внедрения аналитики не происходит изменений процессов бизнеса внутри компании. Эффект от аналитики будет крайне низок. Важно замерять, как используют бизнес аналитику пользователи. При правильной работе с аналитикой можно достичь сокращения неликвидов на 40% и роста продаж на 5-15%, успешно конкурировать с федеральным игроками.
Прожив в базовой аналитике порядка 12 месяцев, компания понимает, что необходимо переходить к следующему этапу - продвинутой аналитике, которая затрагивает все области управления, производные календарные показатели, паспортизацию объектов управления (поставщик, клиент, промо).
Зачастую абсолютно не предусмотрительно управлять категорией промо, оценивать ценообразование, не учитывая гросс-маржу, т. е. не учитывая ретро-бонусы поставщиков, промо-компенсации, затраты на транспорт и логистику. Поэтому многие компании обязательно начинают на всех этапах внедрять и рассчитывать гросс-маржу, детализировать ее для каждого товара, чтобы понимать, есть ли еще резерв для более агрессивного ценообразования или более агрессивного промо, и какие товары с точки зрения ретро-бонусов и полной гросс-маржи более приоритетны. Обязательно нужно просчитывать GMROI, т. е. понимать, какую доходность на вложенный капитал в остатке компания имеет.
Ценовое позиционирование в динамике и структуре – инструмент, который позволяет точно подстраиваться под особенности спроса.
Ценовое позиционирование:
по категориям
по промо
по поставщикам
по клиентам
В свою очередь, паспорт поставщика – это инструмент, позволяющий детально подготовиться к переговорной кампании, в моменте понимать текущие операционные достижения в работе с поставщиком, его оборачиваемость, рентабельность и т. д. Паспорт должен давать возможность оценить, как меняются ключевые показатели во взаимодействии с поставщиком в динамике LFL. Эти инструменты помогают разгружать категорийных менеджеров и дают им более подробную информацию для принятия решений.
Внедряя продвинутые инструменты, компания с точки зрения построения аналитики выходит на новый уровень сложности. Уже возникают вопросы:
А где мы будем хранить все ретро-бонусы, логистические затраты, транспортные расходы?
Будем ли мы их распределять и учитывать непосредственно в учетной системе, либо будем моделировать в аналитике?
Мы будем вести партионный учет в IRP, либо будем моделировать, чтобы посчитать оборачиваемость поставщика?
Как мы будем классифицировать и нормировать потери?
Происходит определенная эволюция ролей и функций внутри компании. Базовую аналитику можно построить имея экспертное понимание, что ты хочешь. Например, объем продаж, выручка, остатки. В более продвинутой аналитике возникает задача, которая связана с архитектурой. Решение становится сложным, резко повышаются требования к разработке, возникает задача обучения категорийных менеджеров и всех участников процессов, как этой аналитикой пользоваться.
Новый этап – этап, когда бизнес понимает, что нужно сегодня контролировать процессы. Необходимо расставить контрольные точки регламентных действий, качества настроек штатных систем управления и качества и своевременности регулярных процедур, оценить причины отклонений в процессе и динамику эффективности процесса. Аналитика визуализирует протекание конкретного процесса и выявляет его узкие места: зацикливания, пропуски шагов, лишние операции, расхождения с регламентами, переброс задач с исполнителя на исполнителя и прочее.
Процессная аналитика также помогает:
выявлять повторяющиеся задачи, которые можно автоматизировать и тем самым сократить затраты;
предупреждать ошибки на более ранних стадиях;
отслеживать эффект от изменений на каком-то из этапов на всём бизнес-процессе.
Примером такой процессной аналитики является аналитика автозаказа. Важно смотреть, насколько заказ успешно лавирует между OOS и оборачиваемостью, и насколько он позволяет экономить деньги в запасах и зарабатывать их в продажах. Это позволяет зарабатывать дополнительные средства.
Высокая скорость бизнес-аналитики культивирует желание диагностировать и реагировать на проблемы заранее, появляются сотрудники, работающие в аналитике 4+ часов в день, а также новые процессы, попадающие в зависимость от таких сотрудников, актуальности и скорости аналитики. Это позволяет компании находить проблемы, о которых ранее не было известно.
Становится очевидным, что бизнес-аналитика решает множество задач. Однако, при работе с ней возникает ряд трудностей.
Первая проблема - нежелание людей работать с данными. Согласно исследованию Accenture и Qlik «Человеческий фактор в управлении данными», 79% людей не уверены, что грамотно их используют, 74% - чувствуют себя подавленными, работая с данными. Возникает проблема последней мили. Аналитика остается только на экране и не позволяет определить, какие решения принимаются на ее основе. Еще одна проблема - недостаточное количество временных ресурсов, чтобы обрабатывать большой объем данных. В среднем, человек может принимать 16 решений в день (1 решение в 30 минут). Фактически нужно мониторить тысячи ситуаций. На уровне товара и магазина происходит тысячи событий. Среди них нужно приоритизировать самые проблемные и по ним принять решение, чтобы не допустить потерь. Анализ ситуации в категории – специализированный навык, который сложно сформировать, даже имея быстрые отчеты.
Еще одна проблема заключается в том, что учетные системы несут очень короткий цифровой след, и он не отражает реальность.
Возьмем пример ввода товара в ассортиментную матрицу, где в процессе задействованы четыре департамента. Если коммерция ставит условно, что с 1 августа конкретная позиция должна быть в ассортименте, они понимают, что с 1 августа должны пойти продажи. Для магазина 1 августа обозначает, что он должен вывести дополнительную смену, чтобы провести ротацию на полках. Для отдела закупки и для отдела логистики зачастую эта дата обозначает что-то свое. Если мы считаем в прямой логике, что дата ввода в ассортимент – это тот момент, с которого мы начинаем контролировать остатки в магазине и рассчитывать OOS, то мы видим, что процент OOS может оцениваться в 30%- 40%. Бизнес с этим безусловно не согласен и начинается поиск компромиссов. Они говорят: «Давайте мы введем грин-период, и первые 14 дней от ввода в матрицу не будем считать OOS, потому что логистика еще будет развозить товар по магазинам». В результате не меняется процесс внутри компании. Нет договоренностей, что значит дата и что должен каждый сотрудник сделать к этой дате. Начинается адаптация аналитики, чтобы она показывала приятные цифры.
Если посмотреть промо, то процесс еще более сложный, более глобальный. В нем можно выделить порядка 50 контрольных точек, которые нужно расставить, чтобы им управлять эффективно. Договариваться здесь с бизнес аналитикой данных абсолютно бесполезно.
Роботизация бизнес-аналитики
Избежать таких трудностей позволяет только роботизация.
Набирают популярность системы, которые позволяют оперативно следить за изменениями внутри компании. Они повышают эффективность принятых управленческих решений. Роботы берут часть функционала человека на себя. Например, распознают бизнес-инциденты – критичные ситуации, требующие оперативного вмешательства, и предлагают сценарии реагирования. Человек уже на основе данных и опыта принимает решения. Но до сих пор нет возможности контролировать процессы, в которых отсутствует цифровой след: в магазине, в катмане, в закупках.
Для управления бизнес-инцидентами необходима целая экосистема.
В экосистеме возможно выполнение ряда задач:
Проверка гипотез и причин возникновения бизнес-инцидентов;
Диагностика и подготовка решений по бизнес-инцидентам;
Инцидентное взаимодействие служб, в том числе определение взаимосвязи проблем одной службы с другой, выстраивание кроссфункционального взаимодействия, оперативное реагирование на бизнес-инциденты;
Формирование цифрового следа в процессах магазина (запуск новых процессов в магазине и отслеживание качества их исполнения);
Ведение рейтинга качества магазина и событий в нем.
Получается, что для повышения эффективности работы компании необходимо организовать инцидентное взаимодействие служб, запускать цифровые процессы и оценивать их качество не только по бизнес аналитике. Необходимо предусмотреть, чтобы роботы не генерировали большое количество заданий, и соблюдался баланс между бюрократизмом и эффективностью.
Ситуационный центр InfoVizion
InfoVizion запущено такое решение - Ситуационный центр.
Ситуационный центр построен на базе аналитики. Он включает в себя:
3500+ показателей для диагностики инцидентов;
Low-code конструктор инцидентов;
Роботизированный сервис мониторинга инцидентов;
Блок оценки эффективности;
Рабочее место операционного директора.
Ситуационный центр представляет собой роботизированный сервис, осуществляющий поиск инцидентов в процессах (продажи, производство, логистика, промо и т.д.), где бизнес теряет деньги. Среди примеров инцидентов, остановка продаж ключевого товара, критическое снижение маржинальности в производстве, сбои в цепочке поставок.
К штатным системам автозаказа, учетной системе, ценообразованию должны добавиться еще три подсистемы:
Роботизированные сервисы, которые выявляют проблемы и ставят задачи;
BPMS-система, которая выстраивает процессы и оцифровывает их внутри офиса;
Мобильное приложение для организации процессов внутри магазина.
Ежедневно Ситуационный центр:
Мониторит данные компании, выявляет отклонения;
Отбирает критичные ситуации, в которых компания теряет деньги;
Отправляет задачи в task-менеджер или мобильное приложение;
Запускает процессы в CRM или BPM-системах;
Собирает обратную связь по задачам;
Оценивает исполнительскую дисциплину;
Оценивает эффект от работы в деньгах, в % РТО.
Если интегрировать Ситуационный центр с мобильным приложением, то магазины ежедневно до 08:00 будут получать в мобильное приложение 40–50 интеллектуальных подсказок по проблемным товарам из выбранных бизнес-инцидентов. Сотрудники используют личные мобильные телефоны. Они выполняют проверки данных товаров с контролем штрихкода товара, QR-кода с ценой товара, качества выкладки, фотографиями. Если сотрудники не могут исправить ситуацию на месте, они выбирают сценарии дальнейших действий. Например, выставить товар на полку, заменить ценник, списать остатки, оформить возврат и т. д.
Отдельно хочется отметить, что в результате внедрения решения операционный директор получает инструмент, который из любой точки позволяет оценить:
Готовность магазинов к пикам продаж;
Готовность магазинов к промо;
Нагрузку в виде инцидентов на магазин;
Объем «инцидентов» в магазинах.
Ситуационный центр может быть полезен и для катмана и логистики.
Он проведёт по процессам, напомнит о сроках, подсветит отклонения при:
Нехватке сырья на производстве;
Партиях с исходящим сроком годности;
Разработке и выводе новинок;
Просроченной задолженности;
Дисконтировании неликвидов;
Входе/выходе из сезона.
Он сообщит о необходимости:
Перенастройки автозаказа, товара не хватило до конца дня;
Аудита процесса ротации товара на полке, списания не соответствуют динамике продаж и остатков;
Общения с поставщиком при снижении уровня сервиса по ТОП-товарам.
Можно воспользоваться услугой консалтинга в настройке Ситуационного центра:
Составляется перечень ключевых бизнес-инцидентов;
Уточняются бизнес-инциденты: показатели, пороги срабатывания и т.д.;
Настраивается выгрузка задач в мобильное приложение или на сторонние системы;
Ищутся бизнес-инциденты с потенциалом потерь;
Оценивается эффект от работы Ситуационного центра.
Процесс промо
Рассмотрим выстраивание экосистемы на примере одного из ключевых процессов магазина – промо. В нём задействовано четыре департамента: коммерция, логистика, магазины и маркетинг. До 40% продаж зависят от его качества.
Первый шаг, которые делают компании на пути построения промо, вводят две контрольные точки. Одна из них – утверждение целей и задач и запуск промо, а вторая – подведение результатов промо. Промо оценивают по-разному: в штуках, в рублях, в приросте валовой прибыли, раскачке регулярных продаж.
По разным оценкам, готовность магазинов к промо по остаткам составляет примерно 85–95% SKU/магазин, готовность по остаткам, достаточным для старта, 70–85%, готовность выкладки магазинов к промо до 10:00 составляет менее 70%.
Промо — это сложный процесс, в котором периодически возникают сбои.
Что нужно для управления этим процессом?
Расставить контрольные точки по процессу, чтобы своевременно реагировать на сбои:
Подсветить бездействие, которое приведет к потерям промо;
Обеспечить детализацию до товара на каждом этапе процесса;
Сформулировать сценарии реагирования на отклонения;
Отразить итоговый результат по всем этапам в единой системе оценки качества промо.
Контрольные точки по процессу это и есть бизнес-инциденты. Если своевременно не реагировать на них, мы подвергаем компанию дополнительным рискам и потерям.
Для качественного построения промо, необходима определенная система аналитики. Она соберёт данные внутри компании из всех источников (чеки, ERP, автозаказ и др.), быстро найдет проблемы на каждом из этапов (например, не был вовремя сделан заказ, магазин не выставил своевременно промо и т. д.) и обеспечит сотрудников информацией для принятия решений. Далее бизнес аналитика будет вести сотрудников по цепочке процесса и контролировать исполнение задач.
Для этого есть три аналитических инструмента:
BPMS-система;
Роботизированная аналитика;
Мобильное приложение.
BPMS-система позволяет уйти от ручного контроля качества и сроков выполнения задач, запускать новые процессы и проверять гипотезы. Она имеет основное преимущество – даёт возможность заводить мастер-данные без привлечения службы it. Например, отдавать в магазин информацию о том, увеличивается или нет фейсинг, какая роль товара внутри промо и т. д.
Роботизированная аналитика без вмешательства человека диагностирует проблемы, расставляет приоритеты по объёму потерь, самые критичные проблемы превращает в действия, ставя задачи, и предлагая сценарии реагирования.
Рассмотрим несколько кейсов.
Первый кейс – контроль выкладки товара на полку в момент старта промо.
В то время как стартует промо, нужно обеспечить от 500 до 1000 товаров новыми ценниками и новой выкладкой. Те товары, которые ритмично продавались, должны быть на полке к 09:00, а те товары, которые продавались раз-два в неделю, к 12.00.
Роботизированная аналитика собирает все данные, ставит магазину автоматические задачи по приоритетности: выложить товар на полку, заменить ценник на акционный и т.д. Сотрудник магазина выполняет задачи и в мобильном приложении фиксирует время выкладки по каждому SKU: сканирует штрихкод товара, QR-код ценника, прикрепляет фото товара.
Организуя такой процесс, становится видна почасовая картина обо всех событиях промо, видны сбои и появляется возможность оперативно разобраться с причинами. Например, ритмичный товар был выставлен только к 18.00, когда уже прошёл основной трафик покупателей. Мы понимаем, что причина в нехватке сотрудников и подключаем WFM-систему, которая поможет спланировать количество персонала.
Следующий кейс – кросс-функциональное взаимодействие.
Категорийному менеджеру необходимо регулярно участвовать в решении различных проблем: невовремя размещен заказ, не подтвержден заказ, не поступил товар на РЦ в нужном объеме. Роботизированная аналитика диагностирует отклонения SCM и информирует о них категорийного менеджера (задачи/процессы в BPMS, уведомления и т. д.). Это позволяет предотвратить OOS на ранних стадиях, реагировать в моменте события, а не через неделю.
И третий кейс – генерация излишков промо.
Роботизированная аналитика определяет, какие позиции генерируют излишки, и предлагает разные сценарии автодисконтирования. Например, отдельные позиции дисконтировать внутри промо, а другие позиции за рамками промо. Некоторые товары дисконтировать в течение 15 дней, а некоторые в течение 60 дней. Благодаря этому все позиции попадают под контроль.
Роботизированная аналитика работает в режиме low-code без программирования, что даёт возможность в моменте получать необходимый результат. Сценарий можно разработать за пару часов.
Экосистема эффективна, когда она включает в себя:
Штатные системы (управление ценами, автозаказ, ERP);
BPMS-системы, которые ведут всех по заданному процессу;
Роботизированную бизнес аналитику, которая ищет бизнес-инциденты и предлагает сценарии реагирования;
Мобильное приложение, которое поддерживает процессы.
Построение экосистемы позволит сэкономить два-три года развития бизнеса и уже на старте получить от 0,1 до 0,5 % роста товарооборота. Чтобы начать меняться, нужно определить, какие бизнес-инциденты наиболее критичны для компании, включить их в отчёты и выстраивать процесс реагирования на них.
Планы развития
В настоящее время отмечается эпоха высокоскоростного ритейла. Скорость развития бизнеса определяется не только тем, как быстро открываются магазины или как растет выручка. Она определяется тем, как быстро компания успевает проверять гипотезы. Например, ценовые, продуктовые, поведенческие и сервисные гипотезы. Определить, по какой цене лучше продавать или какой ассортимент лучше развивать, какие процессы обеспечивают всего продажи. Получается, что Ситуационный центр в этом плане становится ключевым инструментом в развитии.
Относительно изменений. Все больше компаний будут повышать свои компетенции, будут уделять этому время и внедрять аналитические решения у себя.
Чтобы начать меняться прямо сейчас, нужно пройти достаточно простые шаги.
Первое - ввести помимо обычных отчетов, показывающих результаты за неделю, за месяц, за день, отчетность, связанную с бизнес-инцидентами. Необходимо понимать, какие бездействия сегодня могут привести к потерям завтра. Нужно научиться на них реагировать, и зачастую не всегда нужны сразу цифровые инструменты.
На каждом из этапов нужно провести границу – что будет в ERP, а что в аналитике. Потому что компания планирует кратно расти в бизнесе, то ERP будет узким местом, если оно будет выполнять несвойственные для себя задачи. Желательно на ней оставить только учетные операции. Аналогичная ситуация и в организации процессов. Необходимо определиться, где организовывать процессы – либо в ERP, либо в специализированных системах класса BPMS. Самое главное, чтобы система снимала необходимость ежедневного рутинного контроля за процессами и за поручениями.
И, конечно, определить готов ли бизнес к внедрению уже более сложного инструмента – Ситуационного центра. С помощью технологий роботизации Ситуационного центра можно превратить аналитику в конкретные действия, запустить процессы взаимодействия магазинов и служб, контролировать эффективность оцифрованных процессов. Тем самым, можно достичь:
Высокой актуальности остатков и как следствие заказов;
Уменьшения потерь от неликвидов и списаний;
Увеличение продаж.
Узнать более подробно об инструментах и системах InfoVizion или получить консультацию эксперта, можно на официальном сайте. Чтобы получить доступ к последним отраслевым кейсам, новостям и технологичным решениям – можно вступить в телеграм-канал.