Ниже — компактный набор KPI и система мониторинга для сети розницы, конкурирующей с онлайн‑каналами. Для каждого KPI — формула (в KaTeX), назначение, рекомендованные пороги/частота мониторинга и как он помогает балансировать затраты ⇄ сервис ⇄ запасы.
1) Продажи и трафик
- Conversion rate (CR): $\text{CR}=\frac{\text{транзакции}}{\text{посетители}}$. Цель: $2\%\text{–}6\%$. Частота: ежедневно. Влияние: повышая CR, можно снизить маркет‑затраты на привлечение и повысить эффективность имеющегося трафика (баланс затрат ↔ сервис).
- Basket value (ATV): $\text{ATV}=\frac{\text{выр. выручка}}{\text{транзакции}}$. Цель: рост на $3\%$ мес. Частота: ежедневно/по SKU. Помогает компенсировать низкую маржу и обосновать поддержание ассортимента.
2) Запасы и оборот капитала
- Inventory Turnover (ITO): $\text{ITO}=\frac{\text{COGS за период}}{\text{средний запас}}$. Цель: зависит от категории, обычно $4\text{–}12$ в год. Частота: еженедельно. Баланс: высокий ITO сокращает затраты на хранение, но слишком высокий — риск сток‑аутах.
- Days of Inventory (DOI): $\text{DOI}=\frac{365}{\text{ITO}}$. Следить ежедневно/еженедельно.
- On‑shelf Availability (OSA): $\text{OSA}=\frac{\text{время, когда товар в наличии}}{\text{время работы}}\times 100\%$. Цель: $\ge 95\%$. Частота: в реальном времени. OSA прямо коррелирует с уровнем сервиса; поддержание требует затрат на связь и ротацию запасов.
- Stockout rate (по SKU/по периоду): $\text{Stockout}=\frac{\text{число отказов из‑за отсутствия}}{\text{суммарный спрос}}$. Триггер alert при $>1\%$ для fast‑movers.
3) Выполнение заказа (включая omnichannel)
- Fill rate (локальный/онлайн): $\text{FillRate}=\frac{\text{единицы поставленные}}{\text{единицы заказанные}}$. Цель: $\ge 98\%$ для ключевых SKU. Частота: в реальном времени/ежедневно.
- Click‑&‑Collect lead time: медиана времени от заказа до выдачи; цель — сокращение на $<24$ ч для удобства клиента.
- Perfect Order Rate: доля заказов без ошибок/возвратов/задержек. Цель: $\ge 99\%$.
4) Клиентский сервис и удержание
- NPS или CSAT: числовая оценка удовлетворенности. Частота: пост‑покупка. Цель: рост NPS на $>5$ пунктов в год. Влияние: удержание снижает CAC и делает сокращение запасов менее рискованным.
- Repeat purchase rate: $\text{Repeat}=\frac{\text{повторные покупатели}}{\text{все покупатели}}$. Цель: увеличение на $>10\%$ год. Помогает решать дилемму — меньше запасов, но лучше сервис для лояльности.
5) Операционные затраты и производительность
- Labor productivity: $\text{Sales per labor hour}=\frac{\text{выручка}}{\text{рабочие часы}}$. Цель: улучшение на $5\%$ год. Частота: ежедневно/по сменам. Баланс: оптимизация персонала уменьшает OPEX, но нельзя ухудшить сервис.
- Shrinkage (потери): $\text{Shrink}\%=\frac{\text{потери}}{\text{выручка}}\times 100\%$. Триггер alert при превышении нормы (например $>1\%$).
6) Финансовые KPI
- Gross Margin Return on Inventory (GMROI): $\text{GMROI}=\frac{\text{валовая прибыль}}{\text{средняя стоимость запаса}}$. Цель: >$1.5$–$2.0$. Баланс: показатель указывает, какие категории оправдывают высокий запас.
- Operating cost ratio: $\frac{\text{операционные расходы}}{\text{выручка}}$. Цель: снижение без ущерба сервису.
7) Цифровая интеграция и маркетинг
- Online traffic → Store conversion (C&C uplift): показывает, сколько онлайн трафика конвертируется в офлайн покупки (важно для omnichannel). Частота: ежедневно.
- Cart abandonment rate: $\text{Abandon}=\frac{\text{брошенные корзины}}{\text{начатые корзины}}$. Цель: снижение на $>10\%$.
Система мониторинга — архитектура и процессы
- Источники данных: POS, ERP, WMS, CRM, e‑commerce, мобильные приложения, датчики on‑shelf, DMP для маркетинга, workforce management. Интеграция через ETL/streaming (Kafka/CDC).
- Хранилище: централизованный data lake + DW для KPI (обновление: реальное/почасовое для fulfillment; ежедневное — баланс/финансы).
- Dashboards: ролевые — HQ (стратегические), региональные (такт.), менеджеры магазинов (операционные). Визуализация: KPI‑summary + drilldown по SKU/магазину/каналу.
- Alerting & SLA: настроенные триггеры с приоритетами. Примеры: Stockout > $1\%$ для fast movers → автоматическое создание закупки; FillRate < $95\%$ → эскалация.
- Аналитика: прогнозирование спроса (ML), оптимизация пополнений (ROP/сервис‑ориентированное S&OP), сценарный анализ (цена, промо). Метрики качества прогноза: MAPE: MAPE=1n∑∣факт−прогнозфакт∣\text{MAPE}=\dfrac{1}{n}\sum\left|\dfrac{\text{факт}-\text{прогноз}}{\text{факт}}\right|MAPE=n1 ∑ фактфакт−прогноз .
- Эксперименты: A/B тесты промо/цен/выкладки, оцениваем по Lift в CR/ATV/GMROI.
- Отчётность и циклы: ежедневные операционные сводки, еженедельное S&OP (запасы/заказы), месячные финансовые ревью.
Как KPI помогают балансировать:
- Запасы ↔ сервис: KPI OSA, FillRate, Stockout и DOI дают ясную картину, где можно сократить запасы без увеличения отказов; GMROI и ITO показывают экономическую эффективность запасов.
- Затраты ↔ сервис: Labor productivity и Operating cost ratio позволяют снизить OPEX, одновременнo CR, NPS и Perfect Order Rate контролируют качество сервиса — управляйте уровнем персонала и автоматизацией по влиянию на эти KPI.
- Маркетинг/онлайн ↔ офлайн: Conversion, ATV и Repeat показывают отдачу от трафика; cart abandonment и C&C lead time помогают оптимизировать omnichannel, чтобы перевести онлайновый спрос в офлайн‑выручку с минимальными издержками.
Короткие рекомендации по внедрению
- Начать с 8–10 ключевых KPI (CR, ATV, ITO, OSA, FillRate, GMROI, Labor productivity, NPS). Еженедельный мониторинг + real‑time alerts для критичных показателей (stockouts, fill rate).
- Автоматизировать сбор данных и настроить сквозные метрики по SKU и каналу. Построить feedback‑loop: прогноз → пополнение → мониторинг отклонений → корректировка параметров заказа.
Если нужно, могу прислать компактный шаблон дашборда (перечень виджетов и их источники) или пример набора alert‑правил.