- OMX Baltic−0,28%321,84
- OMX Riga1,23%978,91
- OMX Tallinn−0,32%2 270,71
- OMX Vilnius−0,29%1 501,71
- S&P 500−0,52%7 623,68
- DOW 30−1,23%52 215,16
- Nasdaq −0,21%25 955,34
- FTSE 100−0,32%10 690,36
- Nikkei 225−0,34%62 693,16
- CMC Crypto 2000,00%0,00
- USD/EUR0,00%0,89
- GBP/EUR0,00%1,19
- EUR/RUB0,00%91,44
- OMX Baltic−0,28%321,84
- OMX Riga1,23%978,91
- OMX Tallinn−0,32%2 270,71
- OMX Vilnius−0,29%1 501,71
- S&P 500−0,52%7 623,68
- DOW 30−1,23%52 215,16
- Nasdaq −0,21%25 955,34
- FTSE 100−0,32%10 690,36
- Nikkei 225−0,34%62 693,16
- CMC Crypto 2000,00%0,00
- USD/EUR0,00%0,89
- GBP/EUR0,00%1,19
- EUR/RUB0,00%91,44
Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine
Kogu kaup -50%! Kas hea mõte?
Tavapärane moekaupade jaemüüja kaotab allahindluste tagajärjel keskmiselt 20% käibest ning lisaks 10% kaotatud müügi näol, kuna sobivat kaupa polnud poes saada. Need on väga suured numbrid, samas tänases „pideva lõpumüügi“ situatsioonis on numbrid suuremadki. Alljärgnevalt keskendun allahindlustele - mida teha, et tabada allahindlustega märki, millal alustada, mis tasemelt ning millal lõpetada?
Kirjutab Ernst & Young Baltic AS-i ärikonsultatsioonide osakonna juht Tarmo Toiger
Usun, et olete märganud, et riidekaupade müüjad on pakkunud ja pakkumas väga suuri allahindlusi: -50% ja isegi kuni -70%. Sageli juba hooaja alguses alustatakse tasemelt -20% ning seda kõigile toodetele! Kas see on parim lahendus? Kliendile jah, kuid ettevõtjale kindlasti mitte.
Allahindluste planeerimine hakkab info kogumisest ning seejärel selle analüüsist. Mida tuleks analüüsida? Esmalt tuleks analüüsi hulka lisada kõik tooted (inglise keeles SKU – stock keeping unit ehk laoühik), poed ning ajaline periood (näiteks nädalad). Täpsemalt tuleks vaadata hinna elastsust ehk kuidas on klient käitunud (loe: toode müünud) erinevatel hinnatasemetel. Teiseks, milline on olnud sesoonsus, seda jällegi toodete ja poodide lõikes. Kindlasti võtta arvesse tänased allahindlused ning muud kampaaniad. Lõpuks analüüsi lisada muud müügikeskkonda mõjutanud faktorid, näiteks konkurendi käitumine sh suured allahindlused, tavapäraselt soojem või külmem ilm jt.
Mida see, sageli väga detailne töö, meile annab? Mis vastuseid võime oodata? Näiteks võime avastada, et peale allahindlust (vt joonis 1) kasvas müük oluliselt. Tundub nagu hea otsus? Kuid missugune oli otsuse mõju kasumile? Vaatame lähemalt: järgi jäänud ladu vajab ära müümiseks veel kahte allahindlust. Kas oleksime viimast vältinud, kui esimene allahindlus ei oleks olnud nii agressiivne?
Võtame teise näite (vt joonis 2). Esmane müügitempo oli selle toote puhul kehvapoolne. Peale teist allahindlust müük kasvas, kuid vajas veel ühte olulist hinnakorrektsiooni. Kas oleksime võinud vältida viimast allahindlust alandades hindu varem kuid suuremal määral?
Kokkuvõttes, allahindluste juhtimine on peen mäng arvudega. Selle eelduseks on väga hea algne infobaas nägemaks toodete, hindade ning kaupluste vahelisi seoseid – jaekaubandus tulusus sõltub paljuski detailidest. Seejärel saab seoste baasilt teha kasumlikke allahindluse otsuseid.
Nii nagu kõiki haigusi ei ole võimalik arstida ühe ravimiga, ei saa kõigi toodete müügikasumit parandada ühe allahindlusega. Seega, enne kui riputada aknale silt „kõik -50%“, tasub investeerida aega, et arvutada, mis peaks juhtuma selle tulemusel erinevate toodete müügimahtude ja kasumiga.
Hetkel kuum
Hetkel kuum
- ST
Võlakirju saab märkida 11. novembrini
Podcastid
Kursuse maht 72 akadeemilist tundi (jaotatud 4-le päevale), millest 32 ak h on auditoorne õpe ja 40 ak h iseseisev õpe.
Enimloetud
Viimased uudised
Tagasi Äripäeva esilehele