СУЧАСНІ ПІДХОДИ ДО ФОРМУВАННЯ АСОРТИМЕНТНИХ СТРАТЕГІЙ НА СПОЖИВЧОМУ РИНКУ

Автор(и)

Анотація

Сучасний споживчий ринок є динамічним та непередбачуваним, що ставить перед компаніями виклик формування ефективного товарного асортименту. Товарний асортимент є ключовим елементом маркетингу та стратегічного управління продажами, оскільки він визначається не лише видами продукції, а й їх характеристиками, брендами, цінами та іншими параметрами. Компаніям важливо враховувати різноманітність потреб споживачів та забезпечувати належний баланс у своєму товарному асортименті для задоволення різних сегментів ринку. Створення оптимального асортименту, спрямованого на оптимізацію прибутку та збереження стійкого фінансового успіху, є важливим завданням для підприємств, які прагнуть зберегти свою конкурентоспроможність.

Товарний асортимент ‒ це група товарів, тісно пов'язаних між собою схожістю принципів функціонування, продажем одним й тим самим групам покупців, реалізацією через аналогічні канали збуту або належністю до одного й того самого діапазону цін [1].

Товарний асортимент на підприємстві є важливим елементом стратегії маркетингу. Він описує групу товарів, які пропонуються споживачам і можуть бути розділені на категорії відповідно до їхніх особливостей і характеристик. Узагальнюючи, це асортимент товарів, що пропонується покупцям в межах однієї торгової марки або на певному ринку. Товари можуть бути схожими за функціональністю, ціною, каналами продажу і спрямовані на одну й ту саму цільову аудиторію. Грамотний підхід до формування товарного асортименту може допомогти підприємству залучати більше покупців і збільшувати прибуток.

Формування асортименту для підприємств є складним процесом, що вимагає уважного аналізу та урахування багатьох факторів. Успішне формування асортименту включає в себе перелік завдань, які допоможуть підприємству забезпечити конкурентоспроможність та задоволення потреб споживачів. Серед ключових завдань у формуванні асортименту є:

  • впровадження нововведень. Це дозволяє підприємству інновувати та виходити на нові ринки з продукцією, яка відповідає потребам споживачів;
  • гарантування конкурентоспроможності продукції шляхом аналізу ринкової конкуренції та вдосконалення якості та цінності виробів;
  • ефективне управління різноманітністю товарів, що допомагає оптимізувати асортимент, уникати зайвої продукції та забезпечувати споживачам широкий вибір;
  • розвиток бренду та приваблива упаковка, що відіграють важливу роль у привертанні уваги покупців та створенні унікального іміджу товару;
  • аналіз життєвого циклу товарів та визначення їх позицій на ринку, що дозволяє підприємству розуміти, як ефективно управляти асортиментом та вчасно реагувати на зміни у споживчому попиті;
  • врахування різниці між товарними позиціями з точки зору їх характеристик та властивостей, щоб відповідати потребам різних категорій споживачів.

Усі перелічені завдання вимагають системного підходу та постійного моніторингу ринкових тенденцій, щоб забезпечити успішне формування асортиментної стратегії та забезпечити стабільний розвиток підприємства.

У широкому сенсі асортиментна стратегія ‒ це план дій, що визначає, яким чином підприємство буде представляти свій асортимент товарів або послуг для задоволення потреб споживачів. Вона включає в себе вибір асортименту продукції, його кількість, види, бренди та цінові категорії, що пропонуються споживачам.

Сучасні асортиментні стратегії включають такі підходи, як диференціація продуктів, сегментація ринку, стратегія повного асортименту, стратегія обмеженого асортименту та стратегія сезонного асортименту. Ці стратегії дозволяють компаніям ефективно управляти своїм асортиментом товарів та послуг, задовольняти потреби різних сегментів споживачів і забезпечувати конкурентні переваги на ринку.

Для ефективного управління асортиментом компанії використовують різноманітні стратегії. Кожна з них має свої переваги та обмеження, і вибір конкретної залежить від специфіки бізнесу та ринкових умов.

Важливо знайти конкурентоспроможний баланс між різноманітністю пропозицій, глибиною та рівнем обслуговування. Пропонуючи занадто велику глибину, клієнти можуть відчути перевантаження, обираючи лише продукти, з якими вони вже знайомі або які купували раніше. Зменшення різноманітності може спонукати клієнтів перейти до конкурентів, які краще реагують на їхні потреби. Більше того, ефективна стратегія асортименту "яка підходить всім" відсутня, особливо на сьогоднішньому постійно змінюваному ринку. Наприклад, бренди можуть реалізувати стратегію широкого асортименту, пропонуючи набір продуктів декількох товарних ліній з обмеженою кількістю варіацій продуктів. Або вони можуть дотримуватися стратегії глибокого асортименту, яка наголошує на різноманітті продуктів над лініями продуктів. Великі роздрібні мережі, такі як Walmart, Target і Home Depot, традиційно пропонували асортимент для масового ринку, який наголошує як на широкий, так і на глибокий набір продуктів. Сьогодні багато хто експериментує з моделями асортименту, орієнтованими на споживача, де набір продуктів магазину варіюється залежно від його місцезнаходження, розміру та планування магазину та бази клієнтів.

У минулому роздрібні торговці покладалися на електронні таблиці Excel, історичні дані та навіть інтуїцію для планування асортименту. Але сьогодні одним з найактуальніших підходів формування асортиментних пропозицій являється можливість формування асортименту на основі інструментів аналітики. Штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML) представляють собою передові технології, здатні ефективно аналізувати великі обсяги даних, ідентифікувати закономірності та виконувати прогнозування або формулювати рекомендації. Ці технології відіграють ключову роль у вдосконаленні асортиментного менеджменту за допомогою різноманітних методик. Зокрема, AI та ML дозволяють точно прогнозувати попит і переваги споживачів, виходячи з аналізу історичних продажів, ринкових тенденцій та зовнішніх впливів, включно з метеорологічними умовами, суспільними подіями чи промоційними акціями. Також, вони сприяють глибшому сегментуванню клієнтів та ринків, базуючись на аналізі їхньої поведінки та потреб, що дозволяє ретельніше налаштовувати асортимент під конкретні сегменти.

Додатково, використання AI та ML допомагає оптимізувати портфель продукції, враховуючи різноманітні цілі та обмеження, такі як максимізація доходів і прибутків, ефективне управління запасами та оптимальне використання торгового простору. Важливим є і тестування потенційних асортиментних стратегій за допомогою моделювання або аналізу реальних даних, а також оцінка їх впливу на ключові показники бізнесу, зокрема на обсяги продажів, рентабельність та рівень задоволеності клієнтів [2]. Більше того, програми AI та ML надають [3]:

  • гіпердеталізацію: AI дозволяє плануванню асортименту виходити за рамки широких класифікацій магазинів та кластерів, надаючи налаштовані стратегії асортименту 1:1.
  • унікальні досвіди: машинне навчання може аналізувати зразки покупок клієнтів, надавати рекомендації щодо продуктів у магазині та навіть передбачати майбутню поведінку покупця.
  • інсайти: AI з'єднує крапки між історичними продажами, зміною поведінки клієнтів та продажами, спричиненими імпульсами.
  • екосистему: AI та машинне навчання вивчають як внутрішні, так і зовнішні джерела даних, щоб генерувати висновки, засновані на даних, які допомагають приймати кращі рішення.

Існуючі інструменти аналітики відкривають нові можливості для ефективного формування асортименту. Аналіз даних споживачів, використання Big Data, алгоритми машинного навчання дозволяють передбачити зміни в попиті та адаптувати асортимент під ці зміни. Також, аналітика допомагає в ідентифікації та оцінці ефективності різних асортиментних стратегій, що є важливим для постійного удосконалення бізнес-процесів. Аналітика у сучасному бізнесі стала невід'ємною частиною прийняття стратегічних рішень та визначенні нових стандартів управління асортиментом. Збір та аналіз даних дозволяє підприємствам більш точно визначити споживчі потреби, реалізувати персоналізовані стратегії та створювати конкурентоспроможний асортимент для досягнення успіху на ринку.

 

Посилання

Armstrong G., Kotler Ph. Marketing (an introduction, ninth edition). USA: Pearson Prentice Hall, 2009. 502 р.

What are the benefits and challenges of using AI or machine learning for product assortment optimization? URL: https://www.linkedin.com/advice/3/what-benefits-challenges-using-ai-machine-learning (дата звернення: 08.03.2024).

Effective Strategies for Assortment Planning in the Digital Age. URL: https://us.nttdata.com/en/blog/2023/may/assortment-planning-in-the-digital-age (дата звернення: 08.03.2024).

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-05-13