Источники информации (что запросить)

POS/транзакции по SKU, магазину и дате (чтобы считать выручку, количество продаж, средний чек).Трафик/футфолл, конверсия (датчики дверей, счётчики, online → офлайн посещения).Запасы и стоки: уровни запасов, частота сток-аутов, сроки поставки.Ценообразование и акции: история цен, промоакций, скидок, условия поставщиков.Ассортимент/мерчандайзинг: присутствие SKU в магазине, полочные выкладки.Каналы продаж: онлайн, самовывоз, доставка — распределение продаж по каналам.Loyalty/CRM: сегменты покупателей, частота покупок, отток клиентов.Конкуренты: цены, акции, новые точки/форматы рядом.Макро и локальные факторы: локальная безработица, события, погода, строительство, транспорт.Отзывы/жалобы/служба поддержки и NPS.Маркетинговые кампании: расходы и таргетинг по региону.Финансовые и операционные KPI: маржа, SKU-level маржинальность, затраты на доставку.

Методы анализа (что применить и почему)

Быстрая диагностика: сравнение квартал‑к‑кварталу и год‑к‑году с декомпозицией
темп изменения: (\text{growth}=\frac{S{t}-S{t-1}}{S_{t-1}}) (здесь ожидаемая величина (\,( -18\% ))).декомпозиция: (\Delta S = P_0\Delta Q + Q_0\Delta P + \Delta P\Delta Q), где (S=PQ).Анализ причин (RCA):
SKU/категорийный разбор: кто генерирует падение — несколько SKU или широкая проблема.Анализ по каналам: смещение в онлайн/оффлайн.Анализ по клиентским когортам: удержание vs отток.Статистические тесты:
t‑тест / χ² для проверки значимости изменений конверсии/частоты покупок.Difference‑in‑Differences (контрольный регион): (\Delta{DiD}=(Y{post}^{T}-Y{pre}^{T})-(Y{post}^{C}-Y_{pre}^{C})).Эконометрические модели:
множественная регрессия с контролями (цены, промо, трафик, погода, события) и фиксированными эффектами по магазину.модель эластичности: (E_p=\frac{\%\Delta Q}{\%\Delta P}) для оценки чувствительности к цене.Анализ сток-аутов и срока поставки: корреляция между stockouts и потерянными продажами.Uplift/атрибуция для маркетинга: оценить, какие кампании дали прирост.Кластеризация магазинов/клиентов для таргетированных мер.А/В‑тесты при возможных интервенциях (локальные цены, акции, мерчандайзинг).Визуализация временных рядов и anomaly detection для обнаружения внезапных сбоев.

Возможные управленческие решения с оценкой рисков и последствий
1) Локальные промо/скидки на проблемные SKU

Ожидаемый эффект: быстрая коррекция спроса (краткосрочно).Риски: эрозия маржи, привыкание клиентов к скидкам, каннибализация.Последствия: рост трафика и объёма, но снижение средней маржи; требуется контроль ROI.

2) Устранение сток-аутов и ускорение поставок

Эффект: восстановление продаж при потерях из‑за отсутствия товара.Риски: повышенные логистические затраты, избыточные запасы.Последствия: улучшение доступности товара, рост NPS; инвестиции в оборотный капитал.

3) Коррекция ассортимента / ротация SKU

Эффект: убрать неработающие позиции, усилить востребованные.Риски: потеря ниши/уникальности магазина, ошибки в отборе SKU.Последствия: долгосрочное повышение конверсии и оборачиваемости, требуется аналитика SKU‑маржинальности.

4) Усиление локального маркетинга и CRM (таргетированные офферы лоялам)

Эффект: вернуть ушедших клиентов, повысить частоту покупок.Риски: расходы на маркетинг с неопределённым откликом, частичный эффект.Последствия: при качественной сегментации — положительный LTV/CPA.

5) Ценовая корректировка (повышение/понижение)

Эффект: изменить спрос; понижением — быстрый подъём, повышением — рост маржи.Риски: ценовая война, потеря части покупателей, изменение эластичности.Последствия: решения на основе оцененной эластичности (E_p).

6) Операционные меры (смены персонала, часы работы, мерчандайзинг)

Эффект: улучшение конверсии и кастомера.Риски: затраты на обучение/графики, эффект ограничен.Последствия: долгосрочное улучшение обслуживания и повторных покупок.

7) Канал‑сдвиг: усилить онлайн/самовывоз для региона

Эффект: компенсировать оффлайн‑падение.Риски: требуются IT/логистика, возможная каннибализация оффлайн.Последствия: диверсификация рисков, инвестиции в инфраструктуру.

8) Коррективы по конкурентной стратегии (реагирование на новую точку/акции конкурента)

Эффект: восстановление конкурентоспособности.Риски: эскалация ценовой конкуренции.Последствия: требует мониторинга эффективности и быстрых A/B‑решений.

Приоритизация и быстрые шаги (рекомендуемый план на ()первые ()2–4 недели)

1–3 дня: собрать данные, проверить корреляции (POS vs трафик, сток-ауты), сравнить с контрольным регионом.1–2 недели: провести декомпозицию по SKU/категориям, оценить сток‑ауты и промо‑эффект; запустить быстрый A/B‑тест промо в нескольких магазинах.2–4 недели: внедрить приоритетные меры (исправить сток‑аута, локальные промо, targeted CRM) и мониторить KPI ежедневно.1–3 месяца: масштабировать успешные меры, оптимизировать ассортимент и логистику, провести эконометрический анализ для долгосрочных решений.

Критерии успеха и метрики контроля

Восстановление выручки к уровню «до падения» или уменьшение отрыва: контроль по абсолютному и относительному изменению (\Delta S).Конверсия, трафик, средний чек, уровень стоков, маржа по категории.ROI промо и LTV изменения в CRM.

Краткое резюме
1) Сначала диагностировать: POS + трафик + стоки + акции + конкуренты.
2) Применить декомпозицию, регрессию с контрольными регионами и A/B‑тесты.
3) Быстрые меры: устранить сток‑аута, таргетированные промо, усилить CRM; среднесрочно — корректировка ассортимента и логистики.
4) Оценивать последствия по марже, LTV и риску каннибализации; масштабировать успешные действия.