Преодоление аналитической пропасти: SPAR Калининград

«SPAR Калининград» управляет 41 розничным магазином с общей торговой площадью около 40 тыс. кв м. SPAR в мире — одна из крупнейших франчайзинговых сетей розничной торговли. Включает более 13 000 магазинов в 48 странах. Более 370 000 сотрудников ежедневно обслуживают 14 млн. покупателей.

Предпосылки проекта

Проблемы процесса работы с данными:

1

У категорийных менеджеров отсутствовала информация из касс (из чеков). Для анализа и планирования ассортимента они выгружали агрегированные данные о продажах из учетной системы (1С).
2

Применяемая методология для планирования ассортимента не учитывала потребительское поведение. Использовались лишь “общие” показатели: объем продаж, частота продаж, маржа, оборачиваемость, и т.д.
3

Ценообразование не учитывало расходы на хранение и логистику. Для того, чтобы учитывать эти расходы, требовалось начать анализировать продажи с состоянием склада совместно.
4

Отсутствовала инфраструктура для сбора данных и повышения качества данных. Компания была лишена возможности развивать аналитическую культуру, потому что сотрудники фактически не имели доступа к данным, которые имеет смысл анализировать.

Цель и задачи проекта

Ключевой задачей проекта было создание инфраструктуры для развития аналитической функции в компании «SPAR Калининград». Эта инфраструктура должна была включать систему для объединения данных из разных источников, а также инструментарий для категорийных менеджеров и аналитиков.

Было принято решение запустить проект по загрузке данных продаж из 1С на базе Qlik Sense. По результатам проекта расширили функциональность аналитической системы, что привело к появлению полноценной BI платформы для решения аналитических задач компании.

Выбранное решение

Проект состоял из нескольких направлений, работа по которым происходила параллельно. Первое направление — это разработка и адаптация конечных приложений для анализа
ассортимента. Второе — это создание служебных приложений для объединения данных из разных источников — например, состояние складов в магазинах и в распределительных центрах.

Итоговая аналитическая система состоит из 8 аналитических приложений и около 50 вспомогательных, которые обеспечивают послойную трансформацию данных.

Ключевым решением проекта стало аналитическое приложение «Products», содержащее информацию о продажах, оборачиваемости и остатках за несколько лет. Приложение позволяет проводить план-фактный, категорийный и кросс-функциональный анализ ключевых показателей по сопоставимым торговым точкам в разрезе like-for-like периодов.

В рамках проекта было создано адаптированное для мобильных устройств приложение, а также система верификации данных, которая позволила в автоматическом режиме загружать изменённую в источнике данных информацию в аналитические приложения.

Полученные результаты

Аналитическими приложениями сегодня пользуется около 40 разных специалистов «SPAR Калининград» — это менеджеры товарных категорий, аналитики и руководители разного уровня.

Бизнес-результат:

За время с начала проекта средний чек вырос на 20%, а товарооборот на квадратный метр более чем на 10 тысяч рублей.
Значительно усовершенствована логистическая функция — за счет того, что появилась возможность учитывать стоимость транспортировки и хранения при планировании ассортимента.
Запуск программы лояльности покупателей
Создание в компании аналитической функции.

Источники и стек технологий

1С, SETRetail (Кассы), Manzana (система лояльности)

Функциональные области

Продажи, склад