Phức tạp nhỉ, mình cũng gặp vấn đề tương tự, nhưng phải tìm ra cách giải quyết rẻ tiền hơn Hàng hóa trong siêu thị được sắp xếp như thế nào? Những năm gần đây, song song với kênh phân phối hàng hóa truyền thống là chợ và cửa hàng bán lẻ còn có hệ thống các siêu thị ngày càng phát triển và khẳng định vị trí của mình. Vì sao người tiêu dùng (NTD) ngày càng có xu hướng lựa chọn siêu thị là nơi mua sắm? Có rất nhiều những yếu tố: tự do xem hàng, mát mẻ-rộng rãi-sạch sẽ, mức độ tập trung hàng hóa cao, giá cả rõ ràng…và không thể không kể đến 1 lý do là hình thức trưng bày khoa học, dễ tìm kiếm và bắt mắt. Vậy có khi nào bạn thắc mắc: với 1 số lượng hàng hóa khổng lồ và đa dạng về chủng loại như vậy, làm sao có thể trưng bày hợp lý, đẹp, đồng thời hỗ trợ tối đa cho công việc kinh doanh? Câu trả lời là “có thể”, và đó là 1 giải pháp tin học hóa. Trong khoảng 4 năm trở lại đây, đa số các siêu thị hệ thống (Co-op, Metro, Cờ bự - Big C…) đều áp dụng 1 giải pháp tin học cho việc sắp xếp kệ hàng. Điều hơi lạ là đơn vị trực tiếp triển khai không phải là siêu thị mà chính do các nhà cung cấp hàng hóa (supplier), một trong số đó tập đoàn Unilever (U). Quy trình như sau: (1) Dựng nên một cơ sở dữ liệu danh mục hàng hóa (bao gồm các thông số về hình ảnh, kích thước, màu sắc, bao bì, mã vạch, nhà cung cấp…). Để có được các thông tin này, Team sẽ cử người xuống kho hàng của siêu thị, tiến hành đo đạc và scan hình ảnh. Thế mới có chuyện những lúc sưu liệu cho các nhãn hàng như Pond, Hazeline, Lux, Clear…thì người ngợm thơm lừng, ít thơm hơn 1 chút là Omo, Comfort… còn khi làm cho nhãn nước mắm Knor thì cả team thúi từ trong siêu thị cho đến khi về lại office . (2) Định kỳ hàng tháng, siêu thị sẽ cung cấp data bán hàng trong tháng trước (so với tháng hiện tại) dưới dạng file text hoặc excel, sau đó import vào phần mềm Access. (3) Phần dữ liệu thô trên sẽ được thông qua các nghiệp vụ xử lý, để xuất ra 1 file dữ liệu sạch (chủ yếu tính ra được các giá trị volume và value của từng mã hàng). Volume là khối lượng hàng bán ra, Value là tổng giá trị bán ra tính bằng tiền. (4) Từ phần dữ liệu sạch này sẽ có 2 công việc: 1 là dựng nên các report báo cáo về doanh số, khối lượng bán, từ đó làm cơ sở phân tích và dự đoán tình hình kinh doanh. Ngoài ra số liệu này cũng dung để support cho các phòng ban khác . 2 là import tiếp tục vào 1 phần mềm gọi là Spaceman. Spaceman sẽ đưa ra các chiến lược (strategy) trưng bày hàng hóa dựa trên các thứ tự ưu tiên về volume hoặc value, về kích thước, màu sắc sản phẩm, về khả năng tăng trưởng của sản phẩm theo thời gian bán, etc… Kết quả do Spaceman hiển thị sẽ là hình ảnh giả lập kệ hàng trong thực tế (các số liệu về kích thước kệ, số tầng, số khung do người sử dụng nhập vào). Vào lúc này, căn cứ vào khung nhìn do Spaceman cung cấp, bạn đã có thể tính toán, thậm chí dự đoán trước tình hình kinh doanh trong tháng của hàng hóa. (5) Nếu chỉ dừng ở đây thì Unilever đã không tốn công sức build cả 1 team như vậy . Bắt đầu từ bước này mới bắt đầu hấp dẫn thể hiện trí óc và bản lĩnh cạnh tranh. Dựa trên các chiến lược do Spaceman hoạch định, người vẽ sẽ customize lại theo nhiều tiêu chí để tăng tính cạnh tranh so với sản phẩm của đối thủ. Chẳng hạn trên một kệ hàng gồm 5 tầng, sẽ có 2 tầng 3-4 được gọi là eye-level, đây là vị trí trưng bày đẹp nhất cho hàng hóa. Vì theo khảo sát, NTD theo thói quen sẽ tìm kiếm hàng trước tiên tại các vị trí ngang tầm mắt, ít khi để ý đến các tầng dưới hoặc trên cùng. Từ đó các sản phẩm của U sẽ được ưu tiên đặt tại các vị trí này. Một khía cạnh khác, giả sử trong tháng U tung ra đợt khuyến mãi mua 1 chai dầu gội Clear for man tặng thêm 1 dao cạo râu để mừng ngày thay đổi kiểu dáng chai mớià từ đó người vẽ sẽ đặt vị trí Clear kế dầu gội Head & Shoulder, đồng thời ưu tiên số space (là số không gian để trưng bày SP) nhằm tạo ấn tượng mạnh về kiểu dáng và khuyến mãi đối với NTD. Rõ ràng như vậy, khi dạo qua kệ hàng, NTD sẽ bị thu hút nhiều hơn bởi 1 sản phẩm của U với kiểu dáng mới, lạ mắt và khuyến mãi hấp dẫn . (6) Các proposal sau khi ẩn chứa đầy đủ các chiến lược kinh doanh, sẽ được in thành tài liệu. Lúc này các manager nhảy vào cuộc: hội ý, chuẩn vị presentation để sang các siêu thị thuyết phục họ apply vào thực tế (Siêu thị sẽ tiến hành check lại kết quả của các proposal phải chính xác theo số liệu input vào phần mềm, số liệu này họ sẽ đối chiếu với kết quả kinh doanh bên họ để đảm bảo tính cạnh tranh công bằng ). Đến đây, nếu mọi việc suôn sẽ thì team chỉ còn công việc theo dõi việc trưng bày thực tế cho khớp với bản vẽ. Theo nhận định của WIM thì dù đã được gọi là tin học hóa, nhưng xuyên suốt quá trình trên đều đòi hỏi sự can thiệp sâu của con người ở mỗi giai đoạn, nhất là bước 3 thì yếu tố phân tích dữ liệu thủ công lên đến khoảng 80% và thực tế phát sinh những nghiệp vụ vô cùng phức tạp do hệ thống cung cấp mã code của các siêu thị đều khác nhau và khá rối rắm. Tóm lại thì mức độ tự động hóa của toàn bộ process trên chỉ khoảng 40% (không biết bây giờ có cải thiện thêm được chút nào ko?) – đọc đến đây có anh em ngành IT nào dự định sẽ viết 1 quy trình khép kín hơn để cung cấp giải pháp cho lĩnh vực này không? Theo WIM được biết thì trị giá của phần mềm này là hoàn toàn không nhỏ (nếu cần thì liên hệ, WIM cung cấp nghiệp vụ và chúng ta ăn chia nhé ) . Tuy nhiên, dù ít hay nhiều cũng phải công nhận mức độ chuyên nghiệp cũng như khốc liệt trong việc cạnh tranh (dù chỉ là yếu tố trưng bày) của các đại gia trong lĩnh vực hàng gia dụng. Sau Unilever, P&G cũng đã nối bước và còn có 1 đại gia trong làng sữa bột và thức ăn dinh dưỡng cho trẻ em - cũng đầu tư phát triển hệ thống tương tự.
Posted on: Fri, 05 Jul 2013 04:01:05 +0000
Trending Topics
Recently Viewed Topics
© 2015