Управление ценовыми скидками в торговых сетях

1.    Описание предложенного алгоритма

В работах [1-3] был предложен алгоритм, позволяющий путем введения скидок на. цену сезонного товара в торговых сетях ликвидировать отставание фактических продаж от плановых и тем самым обеспечить тот объем продаж, который был запланирован. Центральное место в предложенном алгоритме занимает следующая реккурентная формула:

,     ! щ ( "(W ^- й^) U ^- u(t_i+i) \ 1

^a,+i -1 — ⁽i — _u(t_+i) - _u(t_) • и - ^+і)> -                  ⁽¹⁾

полученная в [1, 2]. Здесь d,+i - скидка (в долях едини цы), вводимая в момент t,+i, a d, - скидка, введенная в момент t,, где промежуток времени от t, до t,+i - это, как правило, неделя; й(t^) и й(t^+1) - плановые объемы продаж на моменты t, и t,+i; й(^ ) и ^t,+i) - фактические объемы продаж на моменты t, и t,+i; U - плановый объем продаж на весь сезон; к - эмпирический коэффициент, зависящий от типа товара, места и времени (сезона) продаж и определяемый из анализа, статистических данных и экспертных оценок. Значения коэффициента к лежат в пределах от 2 до 3, а его физический смысл заключается в том, что он определяет интенсивность продаж: чем больше к, тем к более интенсивным продажам приводит введение одной и той же скидки.

Предложенный алгоритм состоит в следующем: в режиме реального времени происходит мониторинг процесса продаж, определяются фактические продажи й(1, ) и йЦі+i), после чего рекомендуется ввести скидку, определяемую формулой (1).

2.    Результаты внедрения алгоритма и их обсуждение

Алгоритм был программно реализован и фактически используется в крупной торговой сети, состоящей из нескольких сотен магазинов одежды. Алгоритм способствует реализации всего запланированного к продаже объема, товара, и, кроме того, замечателен тем, что, как показано в [2, 3], максимизирует выручку от продаж к концу сезона: выручка, от продажи большего объема, товара, по скидочным ценам оказывается больше выручки от продажи меньшего объема, товара, по более высоким первоначально запланированным ценам. Ниже приводятся результаты использования предложенного алгоритма, в упомянутой выше сети магазинов одежды.

На рис. 1 и 2 представлены результаты использования алгоритма, для двух товаров, артикулы и названия которых указаны в верхней части рисунков. На каждом из рисунков - два. графика: кривая плановых недельных продаж (голубого цвета.) и кривая фактических недельных продаж (бордового цвета). Кроме того, на. каждом рисунке присутствуют три типа, столбиков:

• -    столбики светло-зеленого цвета; они соответствуют фактическим скидкам, по которым продавался товар в ту или иную неделю; величина скидки определяется по высоте столбика, которую нужно спроектировать на проградуированную в % вертикальную ось справа от графика;

• -    столбики темно-зеленого цвета; соответствуют объявленным скидкам, которые декларируются на ценниках товара;

• -    столбики красного цвета; соответствуют скидкам, вычисленным по формуле (1).

Заметим, что высоты темно-зеленых и светло-зеленых столбиков могут отличаться: объявленная и фактическая скидки могут быть различны. Это объясняется следующим обстоятельством. Пусть, например, на ценнике товара объявлена скидка 20%. Но если товар покупается обладателем специальной дисконтной карты, к примеру, сотрудником этой же торговой сети, то скидка может составить 30% и выше. Или, скажем, действует акция: «При покупке двух футболок третью отдадим бесплатно». В этих случаях суммарная фактиче-кая скидка, по которой был продан товар, увеличится по сравнению с продекларированной. На рисунках это приводит к тому, что высоты светло-зеленых столбиков оказываются выше высот соответствующих тем же моментам времени темно-зеленых столбиков.

Рис. 1. Кривые плановых (plan one week) и фактических (prod one week) продаж, а. также продекларированные (discount), рекомендуемые (redis) и фактические (discount calc) скидки на. цепу товара.

Прокомментируем результаты, представленные на. рисунке 1. Рассмотрим сначала, первые шесть недель продаж - с 23.09.2012 по 04.11.2012. На протяжении первых полутора, месяцев товар, как правило, всегда, продается по ранее запланированным ценам независимо от того, насколько успешно идут фактические продажи. Рекомендуемые скидки в этот период тоже не вычисляются, так что столбики темно-зеленого и красного цветов на рисунке отсутствуют. Присутствуют лишь столбики светло-зеленого цвета, поскольку всегда. есть некоторое число привилегированных покупателей со специальными дисконтными картами, например, те же сотрудники данной торговой сети. Начиная с седьмой недели (с 04.11.2012) считаются рекомендуемые формулой (1) скидки и на рисунке появляются красные столбики: с 04.11.2012 рекомендуемая скидка, (высота, красного столбика) составляет 20% и обусловлена, она. тем, что фактические продажи (бордовая кривая) к этому моменту уже существенно отстают от плановых продаж (голубая кривая), причем, как видно из сравнения кривых, это отставание имеет место как в интегральном смысле, так и по темпу продаж, т. е. числу продаж штук товара, за. неделю, которое определяется по проградуированной в штуках вертикальной оси слева, от графика.

По мере дальнейшего продвижения по временной оси это отставание накапливается, что приводит к увеличению рекомендуемых скидок: до 30% начиная с 11.11.2012 и затем до 40% начиная с 09.12.2012. Наконец, начиная с 09.12.2012 принимается решение об объявлении 20%-й скидки на товар: на рисунке появляется соответствующий столбик темно-зеленого цвета. Введение этой скидки приводит к немедленному увеличению темпа фактических продаж: бордовая кривая на рисунке ползет вверх. Тем не менее интегральное отставание фактических продаж от плановых продолжает накапливаться, ибо бордовая кривая по-прежнему остается ниже голубой, что приводит к увеличению с 06.12.2013 рекомендуемой скидки до 50% - см. высоту соответствующего красного столбика на рисунке.

Момент построения графика - это 06.01.2013, так что после 06.01.2013 бордовая кривая на рисунке обрывается и исчезают светло-зеленые столбики, соответствующие фактическим скидкам. При этом из некоторых технологических соображений, которые здесь не обсуждаются, на несколько недель вперед еще прорисовываются темно-зеленые столбики, соответствующие продекларированным скидкам, а также столбики красного цвета, высоты которых после 06.01.2013 соответствуют гипотетической ситуации, как если бы фактические продажи с 06.01.2013 прекратились совсем.

Опишем теперь результаты, представленные на рис. 2. В этом случае на протяжении первых семи недель после момента 29.07.2012 начала продаж фактические продажи опережают плановые. Только с 16.09.2012 темп фактических продаж начинает уступать (за исключением недели, характеризуемой датой 30.09.2012) темпу плановых продаж, в результате чего постепенно накапливается интегральное отставание, которое лишь к 18.11.2012 выливается в первую рекомендуемую скидку в 10% - см. высоту соответствующего красного столбика. Со следующей недели (25.11.2012) на товар декларируется скидка 30% -см. высоту соответствующего темно-зеленого столбика, после чего у кривой фактических продаж появляется ярко выраженный возрастающий тренд. Тем не менее начиная с недели 16.12.2012 накопившееся интегральное отставание приводит к увеличению рекомендуемой скидки до 40% (красные столбики, соответствующие датам 16.12.2012, 23.12.2012 и 30.12.2012), которая, однако, с 06.01.2013 спадает до 30%, что в свою очередь вызвано всплеском фактических продаж в предшествующие три недели.

DWA302-Y2 42 Джемпер женский флисовый OUTVENTURE Women's fleece jumper светлый желто-оранжевый р.42

Рис. 2. Кривые плановых (plan one week) и фактических (prod one week) продаж, а. также продекларированные (discount), рекомендуемые (redis) и фактические (discount calc) скидки на. цепу товара.

3.    Выводы и перспектива дальнейших исследований

Аналогичные описания и комментарии к ним можно дать для многих других результатов, имеющихся в распоряжении авторов и характеризующих сравнительную динамику плановых и фактических продаж различных товаров и вводимые на основе этого сравнения скидки. Опираясь на эти результаты, можно сделать следующие выводы по оценке предложенного алгоритма.

Использование предложенного алгоритма в крупной торговой сети магазинов одежды оказалось успешным. Алгоритм понятным и адекватным образом реагирует на изменение рыночной ситуации: при отставании фактических продаж от плановых рекомендует вводить определенные скидки на цену сезонного товара с тем, чтобы обеспечить продажу всего запланированного к реализации объема товара к концу сезона и при этом максимизировать выручку от продаж. Для сотрудников торговой сети, принимающих решение о введении тех или иных скидок, рекомендуемые алгоритмом скидки являются важным аргументом при принятии решения. Решения, опирающиеся на рекомендации алгоритма, позволяют избежать возможных экспертных ошибок при назначении скидок и тем самым повысить прибыль торговой сети.

Говоря о перспективе дальнейших исследований в этом направлении, отметим еще следующее обстоятельство, на которое уже указывалось в работах [2, 3]. Существенным моментом при использовании предложенного алгоритма является формирование кривых плановых продаж, определение которых во многом опирается на анализ кривых фактических продаж предыдущих лет. Перспективу дальнейших исследований авторы видят, в частности, в применении методов математической статистики и теории случайных процессов [4-6] к созданию методик и отработке практических приемов построения кривых плановых продаж.

Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований, проект 12-01-00906-а.