Списания у клиента – как их учесть при маркетинговом анализе?
Кейс: Торговая сеть вывела из ассортиментной матрицы продукт Х по причине высоких списаний.
Производитель потерял высокомаржинальный продукт с хорошими объемами реализации и
солидную долю прибыли.
Производитель потерял высокомаржинальный продукт с хорошими объемами реализации и
солидную долю прибыли.
Производитель молочной продукции располагает информацией от клиента о списаниях не
проданной продукции по производимому им ассортименту. Позиции с высокими процентами
списаний сетевой ритейл выводит из матрицы как нерентабельный.
Почему традиционный учет не работает?
Данные предоставляются в маркетинговый отдел в Excel. Размер файлов настолько огромен, количество клиентов настолько велико, что сопоставлять их с учетными данными о продажах, себестоимости и марже – отдельный квест, особенно учитывая, что названия продуктов, порядок написания адресов торговых точек и группировка номенклатуры радикально отличаются.
Отдел автоматизации отказывается «тащить гору мусора» в учетную систему. Вывод продукта из матрицы оказывается для коммерческой службы каждый раз «сюрпризом».
проданной продукции по производимому им ассортименту. Позиции с высокими процентами
списаний сетевой ритейл выводит из матрицы как нерентабельный.
Почему традиционный учет не работает?
Данные предоставляются в маркетинговый отдел в Excel. Размер файлов настолько огромен, количество клиентов настолько велико, что сопоставлять их с учетными данными о продажах, себестоимости и марже – отдельный квест, особенно учитывая, что названия продуктов, порядок написания адресов торговых точек и группировка номенклатуры радикально отличаются.
Отдел автоматизации отказывается «тащить гору мусора» в учетную систему. Вывод продукта из матрицы оказывается для коммерческой службы каждый раз «сюрпризом».
Решение:
Объединение данных, предоставленных сетями, полученными в сети Интернет, предоставленных маркетинговыми агентствами, с данными собственных учетных систем позволяет работать с ними как с собственными.
Что можно увидеть, когда данные объединены?
«Покажи корреляцию между процентом брака и долей списаний у покупателей»
«В каком развесе лучше всего продается продукт Х в Сибирском федеральном округе?»
«Связана ли динамика продаж с переносом производства в другой цех?»
Объединение данных, предоставленных сетями, полученными в сети Интернет, предоставленных маркетинговыми агентствами, с данными собственных учетных систем позволяет работать с ними как с собственными.
Что можно увидеть, когда данные объединены?
- Рост процента списаний происходит уже не первый месяц
- Объем списаний начал расти после повышения цены на продукцию
- Критические значения были достигнуты после перевода выпуска продукции на другую рецептуру
«Покажи корреляцию между процентом брака и долей списаний у покупателей»
«В каком развесе лучше всего продается продукт Х в Сибирском федеральном округе?»
«Связана ли динамика продаж с переносом производства в другой цех?»
14 Ноября 2025
Оставить заявку на демоверсию
Узнайте больше о возможностях сервиса CFOLM и его применении в вашей ситуации