Janvāra beigās slēguma inventarizācijas rezultāti nonāk galvenajā birojā, un daudzos tīklos cirkulē viena un tā pati tabula: veikalu kolonna, zudumu līmeņa kolonna, kārtojums no sliktākā līdz labākajam. Dažās sekundēs visi zina, kurš ir „pēdējais”. Taču šis reitings bieži atspoguļo tikpat daudz skaitīšanas veidu, cik pašus zudumus. Lai salīdzinātu zudumus starp veikaliem un netrāpītu garām mērķim, vispirms jāpanāk, ka visas atrašanās vietas skaita vienādi. Saucēju izvēle nāk pēc tam. Visbeidzot, tieši analīze pa zonām un laika joslām ļauj atšķirības izmantot veikalā.
Kāpēc neapstrādāts veikalu reitings maldina
Visbiežāk lietotais zudumu līmenis ir inventarizācijas starpību vērtības attiecība pret apgrozījumu. Tas ir labs vispārējā stāvokļa rādītājs, bet slikts kārtošanas rīks, jo vispirms ir atkarīgs no tā, ko katrs veikals iekļauj aprēķinā. Ziņojumā Beyond Shrinkage: Introducing Total Retail Loss profesors Adrian Beck (Lestera universitāte) norāda, ka vienotas definīcijas trūkums padara zudumu datus ļoti grūti salīdzināmus: dažos uzņēmumos ņem vērā tikai neizskaidrotās starpības, citos pievieno bojājumus, derīguma termiņa beigas vai procesu kļūdas.
Tas, kas attiecas uz atšķirīgiem mazumtirgotājiem, attiecas arī uz viena tīkla veikaliem. Tie paši aizspriedumi atkārtojas no gada uz gadu:
- Inventarizācijas kalendārs: veikals, kas skaitīts uzreiz pēc izpārdošanas, un cits, kas skaitīts pirms tās, nerunā par vienu un to pašu periodu.
- Slikti deklarēti zināmie zudumi: katra neievadītā bojāto preču kaste automātiski pāriet nezināmajos zudumos un palielina to līmeni.
- Kļūdas augšupējos posmos: nepilna piegāde, nepareizi pārbaudīta pieņemšana vai aizmirsts pārvietojums starp vietām veikalā parādās kā zudumi.
- Izmēra efekts: nelielā tirdzniecības vietā trīs vai četri dārgi artikuli ir pietiekami, lai zudumu līmenis gadu no gada strauji pieaugtu.
- Produktu miksējums: veikals, kas pārdod vairāk ļoti pieejamu preču, loģiski uzrāda augstāku līmeni.
Tāpēc reitinga pēdējais nav obligāti sliktāk vadīts veikals. Dažkārt tas ir mazākais. Vai tas, kas inventarizē visrūpīgāk, vai arī tas, kas manto problemātiskākās piegādes no noliktavas.
Saskaņot mērījumus pirms jebkāda salīdzinājuma
Normalizēt skaitļus, kas nemēra vienu un to pašu, nav jēgas. To atgādina pētījums Measuring Retail Shrink, ko publicējis ECR Retail Loss: lai salīdzinātu zudumu līmeņus, jāzina to aprēķina metode, jāpiemēro tā konsekventi un jāizturas piesardzīgi pret zudumiem, kas novērtēti atšķirīgi. Tā autori, balstoties uz 2004. gadā veiktu aptauju starp Eiropā strādājošiem mazumtirgotājiem, atzīmē arī to, ka piegādes ķēdes zudumi, kas tiek mērīti maz, visticamāk tiks piedēvēti veikaliem un palielinās tur uzrādītos zudumus. Lielākā daļa respondentu toreiz zudumus mērīja tikai divreiz gadā; pētījums iesaka skaitīt pēc iespējas biežāk, lai varētu reaģēt uz jaunām tendencēm.
Tīklā tas nozīmē rakstiskus spēles noteikumus, ko piemēro visur. Tie nosaka precīzu nezināmo zudumu apjomu un vērtēšanas veidu (pārdošanas cena vai iepirkuma cena, bet visās vietās vienāda, un ideālā gadījumā abas). Tie saskaņo inventarizācijas datumus un nosaka identisku pieejas veidu pieņemšanas starpībām. Ja šo pamatu vēl trūkst, mūsu ceļvedis kā izprast, aprēķināt un samazināt nezināmos zudumus atkārto aprēķina pamatprincipus. Darbs ir nepateicīgs, taču viss pārējais ir no tā atkarīgs.
Normalizēt pēc apgrozījuma, apmeklētības un platības
Kad mērījumi ir saskaņoti, atliek izvēlēties saucēju. Katrs izgaismo citu aspektu, un neviens vien nav pietiekams.
- Pēc apgrozījuma: tas ir klasiskais zudumu līmenis, ko salīdzina ar tirgus atsauces vērtībām. Saskaņā ar NRF National Retail Security Survey 2023 aptaujāto ASV mazumtirgotāju vidējais zudumu līmenis 2022. gadā pieauga līdz 1,6 %, salīdzinot ar 1,4 % iepriekšējā gadā, atgriežoties 2019. un 2020. gada līmenī. Tā ierobežojums ir zināms: veikals ar lielu apgrozījumu atšķaida savus zudumus, un liela akcija (vai pārdošanas cenu pieaugums, ja zudumi vērtēti pēc iepirkuma cenas) maina attiecību, lai gan veikala plauktos nekas nemainās.
- Pēc apmeklētības: zudumi uz tūkstoš apmeklētājiem. Šādi tiek neitralizētas vidējā groza atšķirības, lai salīdzinātu veikalus, kuru nodaļās plūsmas ir salīdzināmas. Tomēr nepieciešama uzticama un vienāda apmeklētāju skaitīšana visā tīklā.
- Pēc platības: zudumi uz kvadrātmetru vai labāk uz konkrētas preču grupas lineāro metru. Šis skatījums noder, lai salīdzinātu pakļautības blīvumu un izvietojuma kvalitāti, īpaši starp līdzīgiem formātiem.
Aplūkosim izdomātu, apzināti vienkāršotu gadījumu. A veikalā pilsētas centrā ir daudz cilvēku ar maziem groziem. B veikalā pilsētas nomalē ir mazāk apmeklētāju, bet grozi ir pietiekami lieli, lai apgrozījums būtu augstāks. Gada laikā abi zaudē vienādu preču vērtību. Attiecinot uz apgrozījumu, B šķiet labāks; attiecinot uz apmeklētību, A zaudē mazāk uz vienu apmeklētāju. Neviens no skaitļiem nav „pareizais”. Tieši to atšķirība virza analīzi: A gadījumā uz pakļautību plūsmai, B gadījumā uz augstas vērtības precēm.
Pēdējais paradums: salīdzināt katru veikalu ar tā līdzīgajiem (tas pats formāts, tāds pats atrašanās vietas veids, līdzīgs izmērs) un ar tā paša vēsturi vairākās inventarizācijās, nevis ar visa tīkla vidējo rādītāju.
Lasīt statistiku pa zonām un laika joslām
Gada līmenis, pat labi normalizēts, neliecina ne par to, kur, ne par to, kad zudumi rodas. Diviem veikaliem ar vienādu līmeni var būt pretēja situācija. Vienā starpības koncentrējas parfimērijas nodaļā no 17:00 līdz 19:00; citā tās ir izkliedētas pa visu platību sestdienās. Šīs divas situācijas nerisina ar vienu un to pašu rīcības plānu.
Šeit kameru dati pārņem inventarizācijas stafeti. Video analīzes informācijas paneļi, tādi kā Oxania, apvieno apmeklētāju skaitīšanu, siltumkartes un statistiku pa zonām un laika joslām. Tie neaizstāj inventarizāciju, kas joprojām ir reālo zudumu mērījums, taču dati nonāk nepārtraukti, nevis vienu vai divas reizes gadā. Riska žestu karte pa zonām sniedz pamatu līdzvērtīgu nodaļu salīdzināšanai starp veikaliem.
Tomēr uzmanību: brīdinājumu skaits ir atkarīgs arī no tā, ko kameras redz. Veikals, kura pakļautākās nodaļas ir labi nosegtas, uzrādīs vairāk notikumu nekā veikals ar daudziem akliem laukiem, taču tas nav vairāk cietis. Lai salīdzinātu, attiecināt brīdinājumus uz zonas apmeklētību un pārliecinieties, ka kameru nosegums ir līdzvērtīgs visās vietās. Pretējā gadījumā sodīts tiek tieši labāk aprīkotais veikals.
Aizstāt reitingu ar salīdzinājumu, kas palīdz pieņemt lēmumus
Reitings no 1 līdz N, kas tiek izplatīts visam tīklam, rada kontrolieriem labi zināmu negatīvu efektu: galu galā tiek kopts rādītājs, nevis realitāte. Bojājumi tiek deklarēti ar pēkšņu centību nedēļu pirms inventarizācijas, daži ieraksti pārslīd no viena perioda uz citu. Un struktūrāli pakļautāko veikalu komandas, kas gadu no gada atrodas tabulas apakšā, zaudē motivāciju.
Daudzu vietu vadībai noderīgs salīdzinājums drīzāk izskatās šādi:
- Salīdzināmu veikalu grupas, veidotas pēc formāta, atrašanās vietas un izmēra.
- Katram veikalam trīs rādītāji blakus (pēc apgrozījuma, pēc apmeklētāja, pēc platības), nevis tikai viens.
- Tendence vismaz trīs periodos, lai atšķirtu vienreizēju gadījumu no novirzes.
- Nolasīšanas joslas (grupas normas robežās, jāpārbauda, krietni virs normas), nevis vieta reitingā.
- Tuvinājums pa zonām un laika joslām veikaliem, kas iziet ārpus savas joslas, pirms jebkādiem secinājumiem.
- Saruna ar veikala vadību, lai izskaidrotu starpību: remontdarbi, komandas maiņa, preču pārvietošana, piegādes grūtības.
Šī pieeja turpina galvenos rādītājus zudumu prognozēšanai. Mērķis nav norādīt uz sliktāko skolnieku, bet gan pamanīt, kas darbojas veikalos, kuriem veicas vislabāk, lai to pārnestu citur.
Kad inventarizācijas skaitļi janvāra beigās ir klāt, kolonnas sakārtošana aizņem desmit sekundes. Mērījumu saskaņošana, apgrozījuma, apmeklētības un platības šķērsošana un pēc tam nokāpšana līdz zonas un laika joslas līmenim prasa vairāk, taču sanāksmei, kas seko, vairs nav tāds pats mērķis: mēs pārstājam meklēt, kurš ir pēdējais, un sākam jautāt, kur un kad mēs zaudējam un kāpēc. Tieši no šī jautājuma nezināmie zudumi ilgtspējīgi samazinās visā tīklā.
