Pianificazione delle promozioni nel settore del retail - Sfide dei dati

Joannes Vermorel

La previsione è quasi sempre un esercizio difficile, ma c’è un’area nel settore del retail di merci generali considerata un ordine di grandezza più complicato rispetto al resto: la pianificazione delle promozioni. Presso Lokad, la pianificazione delle promozioni è una delle sfide frequenti che affrontiamo per i nostri clienti più grandi, di solito attraverso missioni Big Data ad hoc.

Questo post è il primo di una serie sulla pianificazione delle promozioni. Affronteremo le varie sfide che i rivenditori affrontano nella previsione della domanda promozionale e forniremo alcune soluzioni che proponiamo.

La prima sfida che i rivenditori affrontano affrontando le promozioni è la qualità dei dati. Questo problema di solito viene ampiamente sottovalutato, sia dai rivenditori di medie dimensioni che da quelli di grandi dimensioni. Tuttavia, senza dati altamente qualificati sulle promozioni passate, l’intera iniziativa di pianificazione si trova di fronte a un problema di Garbage In Garbage Out.

Problemi di qualità dei dati tra i record delle promozioni

La qualità dei dati delle promozioni è tipicamente scarsa - o almeno molto peggiore della qualità dei dati di vendita regolari. Un record promozionale, al livello più disaggregato, rappresenta un identificatore dell’articolo, un identificatore del negozio, una data di inizio (una data di fine) più tutte le dimensioni che descrivono la promozione stessa.

Questi record promozionali presentano numerosi problemi:

• I record esistono, ma il negozio non ha completamente implementato il piano promozionale, soprattutto per quanto riguarda l’esposizione.
• I record esistono, ma la promozione non è mai avvenuta in nessuna parte della rete. Infatti, gli accordi promozionali vengono di solito negoziati da 3 a 6 mesi in anticipo con i fornitori. A volte un accordo viene annullato con solo poche settimane di preavviso, ma i dati promozionali corrispondenti non vengono mai ripuliti.
• Le iniziative “fuori registro” dei negozi, come spostare un articolo in sovrastock su uno scaffale di fine corsia, non vengono registrate. L’esposizione è uno dei fattori più importanti che determinano l’aumento delle vendite promozionali e non deve essere sottovalutata.
• I dettagli dei meccanismi promozionali non vengono registrati accuratamente. Ad esempio, la presenza di un packaging personalizzato e la descrizione strutturata del packaging vengono raramente conservate.

Dopo aver osservato problemi simili su molti set di dati dei rivenditori, riteniamo che la spiegazione sia semplice: ci sono poche o nessuna imperativo operativo per correggere i record promozionali. Infatti, se i dati di vendita sono errati, si creano così tanti problemi operativi e contabili che risolvere il problema diventa rapidamente la priorità numero uno.

Al contrario, i record promozionali possono rimanere estremamente imprecisi per anni. Finché nessuno tenta di produrre un qualche tipo di modello di previsione basato su quei record, i record imprecisi hanno un impatto negativo trascurabile sulle operazioni del rivenditore.

La soluzione principale a questi problemi di qualità dei dati sono i processi di qualità dei dati, e verificare empiricamente quanto resistenti sono tali processi di fronte alle condizioni dei negozi dal vivo.

Tuttavia, il miglior processo non può correggere i dati passati errati. Poiché di solito sono necessari 2 anni di buoni dati promozionali per ottenere risultati decenti, è importante investire in modo tempestivo e aggressivo nella storicizzazione dei record promozionali.

Problemi strutturali dei dati

Oltre ai problemi con i record promozionali, la pianificazione accurata delle promozioni soffre anche di problemi più ampi e insidiosi legati al modo in cui le informazioni vengono raccolte nel settore del retail.

Troncamento della storia: La maggior parte dei rivenditori non conserva indefinitamente la loro storia delle vendite. Di solito i “vecchi” dati vengono eliminati seguendo due regole:

• se il record è più vecchio di 3 anni, allora eliminare il record.
• se l’articolo non è stato venduto per 1 anno, allora eliminare l’articolo e cancellare tutti i record di vendita associati.

Ovviamente, a seconda del rivenditore, le soglie potrebbero differire, ma mentre la maggior parte dei grandi rivenditori esiste da decenni, è eccezionale trovare una storia delle vendite non troncata di 5 anni. Questi troncamenti si basano tipicamente su due false supposizioni:

• conservare vecchi dati è costoso: Conservare l’intera storia delle vendite di 10 anni (fino al livello dello scontrino) di Walmart - e la tua azienda è sicuramente più piccola di Walmart - può essere fatto con meno di 1000 USD di spazio di archiviazione al mese. L’archiviazione dei dati non è solo ridicolmente economica ora, era già ridicolmente economica 10 anni fa, per quanto riguarda le reti di vendita al dettaglio.
• vecchi dati non servono a nulla: Mentre i dati di 10 anni fa certamente non servono a scopi operativi, da un punto di vista statistico, anche i dati di 10 anni fa possono essere utili per affinare l’analisi su molti problemi. In parole semplici, una lunga storia offre una gamma molto più ampia di possibilità per convalidare le prestazioni dei modelli di previsione e per evitare problemi di sovradattamento.

Sostituzione dei GTIN con codici prodotto interni: Molti rivenditori conservano la loro storia delle vendite codificata con identificatori di articoli alternativi invece dei GTIN nativi (aka UPC o EAN13 a seconda se ti trovi in Nord America o in Europa). Sostituendo il GTIN con codici di identificazione ad hoc, spesso si ritiene che diventi più facile tracciare le sostituzioni GTIN e che aiuti a evitare una storia segmentata.

Tuttavia, le sostituzioni GTIN non sono sempre accurate e le voci errate diventano quasi impossibili da rintracciare. Peggio ancora, una volta che due GTIN sono stati fusi, i dati precedenti vengono persi: non è più possibile ricostruire i due set originali di record di vendita.

Invece, è una pratica molto migliore conservare le voci GTIN, perché i GTIN rappresentano la realtà fisica delle informazioni raccolte dal POS (punto vendita). Quindi, gli indizi per le sostituzioni GTIN dovrebbero essere conservati separatamente, rendendo possibile rivedere le associazioni in seguito - se necessario.

Non conservare le informazioni sul packaging: Nel settore del retail alimentare, molti prodotti sono declinati in una varietà di formati distinti: dalle porzioni individuali alle porzioni familiari, dalle bottiglie singole ai pacchetti, dal formato normale ai formati promozionali +25%, ecc.

Conservare le informazioni su questi formati è importante perché per molti clienti, un formato alternativo dello stesso prodotto è spesso un buon sostituto del prodotto quando manca l’altro formato.

Eppure, mentre potrebbe essere tentante fondere le vendite in una sorta di meta-GTIN in cui sono stati fusi tutti i varianti di dimensioni, potrebbero esserci eccezioni e non tutte le dimensioni sono sostituti equivalenti (es: 18g di Nutella vs 5kg di Nutella). Pertanto, le informazioni sul packaging dovrebbero essere conservate, ma tenute separate dalle vendite grezze.

Qualità dei dati, un investimento estremamente redditizio

La qualità dei dati è una delle poche aree in cui gli investimenti sono tipicamente ripagati dieci volte nel settore del retail. Dati migliori migliorano tutti i risultati successivi, dai metodi più ingenui ai metodi più avanzati. In teoria, la qualità dei dati dovrebbe soffrire del principio dei rendimenti decrescenti, tuttavia, le nostre osservazioni indicano che, ad eccezione di alcune stelle nascenti del commercio online, la maggior parte dei rivenditori è molto lontana dal punto in cui investire di più nella qualità dei dati non sarebbe estremamente redditizio.

Quindi, a differenza della costruzione di modelli predittivi avanzati, la qualità dei dati non richiede tecnologie complicate, ma molto buon senso e un forte senso di semplicità.

Restate sintonizzati, la prossima volta parleremo delle sfide di processo per la pianificazione delle promozioni.