С одной стороны, модели страдали от того, что не были достаточно простыми для использования на практике. С другой – интерес к ним никогда не иссякал. Исследователи не прекращали попыток создать эффективные алгоритмы для оптимизации полочного пространства, которые могли бы конкурировать с эмпирическими правилами, предусматривающими выделение количества фейсингов в зависимости от доли в общем объеме продаж или валовой прибыли. В 1988 г. француз Ален Бултес и бельгиец Филипп Наэрт представили модель под названием SH.A.R.P. (Shelf Allocation for Retailers’ Profit – распределение полочного пространства для прибыли ритейлеров). Они утверждали, что она намного превосходит эмпирический принцип «площадь выкладки / доля продаж». Однако уже через год А. Бултесу пришлось проглотить горькую пилюлю. Оказалось, что после включения в модель эффекта каннибализации (SH.A.R.P. II) бóльшая часть ее преимуществ перед данным эмпирическим правилом исчезла (А. Бултес и др., 1989). Тем не менее, по расчетам А. Бултеса, магазин будет терять приблизительно 2,7 % валовой прибыли, если не оптимизирует полочное пространство с помощью SH.A.R.P. II. В итоге, благодаря своей способности обеспечивать уровень рентабельности, сопоставимый со всей чистой прибылью, получаемой ритейлером, модели оптимизации продолжают вызывать живой интерес у исследователей.
Отдача от усилий по обеспечению эффективного использования торгового пространства
До настоящего момента я представлял вам ученых, которые были пионерами внедрения нового подхода к разработке планограмм. Среди их современных последователей мне бы хотелось назвать талантливого исследователя Мин-Хсиен Янга из Тайваня. Он разработал модели, позволяющие сократить потребность в вычислительной мощности при расчетах оптимизационных алгоритмов, и провел исследования рентабельности работы с планограммами.
Вместе со своим коллегой (М.-Х. Янг и В.-Ч. Чень, 1999) он провел исследование, целью которого было изучить, как ритейлеры работают над эффективностью использования торгового пространства. Владельцев магазинов попросили ответить на вопросы о том, сколько времени и сил они тратят на (1) стратегическую и (2) оперативную работу. Каждый пункт (стратегическая/оперативная работа) содержал по пять вопросов. Затем исследователи соотнесли ответы с экономическими показателями деятельности ритейлеров: общим объемом продаж, продажами на квадратный метр, прибылью на квадратный метр.
Была обнаружена четкая закономерность: качество оперативной работы по обеспечению эффективного использования торгового пространства отражалось в наибольшей степени на показателе продаж на квадратный метр, тогда как качество стратегической работы влияло на размер валовой прибыли на квадратный метр торговой площади.
Таблица 3.13. В таблице приведены результаты исследования ANOVA с использованием f-величин (и p-величин). Судя по всему, усилия ритейлеров как на стратегическом, так и на оперативном уровне, направленные на повышение эффективности использования торгового пространства, окупают себя
В недавнем исследовании Чейз Мюррей, Абхижит Талукдар и Дебу Госави (2010) разработали модель оптимизации, учитывающую такие факторы, как цены товаров, место расположения на полках, количество фейсингов (площадь выкладки) и ориентация упаковки. Ч. Мюррей и его коллеги сообщают, что их методики управления полочным пространством позволили улучшить продажи в тех же диапазонах, что и в ранее рассмотренных нами исследованиях. Однако они утверждают, что многие используемые сегодня модели представляют собой значительную абстракцию по сравнению с реальным контекстом, в котором ритейлер принимает решения. Развитие трехмерного моделирования для построения планограмм, безусловно, является важным шагом вперед, особенно для тех товарных категорий, где упаковка не имеет естественной лицевой стороны.
Несмотря на усилия исследователей, например, Ч. Мюррея и его коллег (2009), по созданию более реалистичных моделей, многие ритейлеры и производители используют планограммы всего лишь как предварительные эскизы того, как можно организовать полочное пространство, но никогда не полагаются на них полностью. Владельцы магазинов дорабатывают их путем включения таких факторов, как специфика хранения, тип торговой точки, коммуникативные цели (например, лучшее место и больше площади может выделяться тем товарам, которые ритейлеры хотят продать, а не тем, которые уже пользуются спросом), смежное расположение связанных товарных категорий и т. д. Все это в итоге оказывает большое влияние на окончательный вид планограмм. Равно как и эмпирический принцип распределения полочного пространства в зависимости от доли товара в объеме продаж (или валовой прибыли).
Заключение
Обзором исследования М.-Х. Янга и В.-Ч. Ченя я завершаю этот раздел, посвященный оптимизационным моделям. Исходя из всего вышесказанного, можно сделать следующий вывод: усилия по оптимизации торговых площадей, безусловно, окупают себя в виде увеличения прибыли и продаж, однако существует определенный предел в том, сколько времени и сил ритейлер может потратить на эту деятельность. Поэтому, несмотря на появление все более продвинутых коммерческих программных средств для планирования торгового пространства, проблемы остаются. В частности, они связаны с оценочными значениями, которые модель требует в качестве входных данных. Например, эти оценки касаются перекрестной эластичности или каких-либо стратегических решений, где маркетолог должен ввести субъективные данные. Любопытное исследование было проведено Нормом Борином и Полом Фаррисом в 1995 году. Ученые захотели проверить, насколько неправильные цифры могут быть введены в модель без заметного влияния на результат. Протестировав SH.A.R.P. II, они обнаружили, что входные значения, зависящие от субъективной оценки принимающих решение лиц, могут существенно отклоняться от реальных значений (до 50 %) без того, чтобы модель уступила методикам на основе эмпирических правил.
Другая, возможно, более важная проблема состоит в том, что оптимизационные модели не принимают во внимание стратегические решения. Алгоритмы основаны на исторических данных, однако ритейлер может захотеть повлиять на поведение своих покупателей, переориентировав их с тех товаров, которые они приобретают сегодня, на какие-то другие. Эту проблему мы обсудим в следующем разделе.
Стратегические решения, касающиеся собственных торговых марок магазинов
Исследования в области оптимизации полочного пространства приобретают все более прикладной характер. В качестве примера можно привести два из них, касающихся private label сетей и их размещения на полочном пространстве. Первое исследование провели Марсель Корстьенс и Раджив Лал (1994). Они описали разницу в подходе европейских и американских продовольственных магазинов к работе с собственными торговыми марками. Первые выделяют под private label наиболее выгодные места, часто превосходящие по площади долю этих товаров на местном рынке, тогда как вторые, в основном, сосредоточивают свои торговые марки в низкоценовых сегментах.
