A dohányboltok többségében indulás óta ugyanaz a készletkezelő szoftver üzemel. Ez azt jelenti, hogy több mint 10 éve gyűjtjük az adatot olykor akaratlanul, és ha nem történt komolyabb adatveszteség az évek alatt, jó eséllyel meg is találjuk ezeket valahol a programban vagy a számítógépen. Miért lehet ez fontos számunkra? Például készíthetünk adatvizualizációs kimutatásokat, melyek segítségével döntéseket hozhatunk. De ne rohanjunk ennyire előre.

Gondoljanak bele, hogy az elmúlt tíz évben milyen mértékű és sebességű technológiai fejlődés tanúi lehettünk. Megjelentek és körülvesznek minket az elektromos autók. Itt van velünk a robotika és automatizálás, legfőképpen az ipari és logisztikai területen, de nem elképzelhetetlen, hogy otthon egy robotporszívó cirkál, amíg dolgozik vagy ezt a cikket olvassa. Kár lenne kihagyni a felsorolásból a felhőszolgáltatásokat, kiterjesztett és virtuális valóságot, kriptovalutákat, 5G-s internetet és nem utolsósorban a mesterséges intelligenciát. 2013 óta már 38 különböző iPhone-modellen vagyunk túl, és mára már sokak számára elképzelhetetlen az élet okostelefonok nélkül.

Ennyi technológiai fejlődés után teljesen természetes, hogy különböző cégek és vállalatok életében olyan technológiai és informatikai fejlesztések valósulnak meg, amelyekkel adatvezérelt működést tudnak véghez vinni. Mit jelent az adatvezérelt működés, és mi kell ehhez? Elsősorban az adatgyűjtés, majd az összegyűjtött adatok tárolása és rendszerezése, ezt követően adatelemzés és a rendelkezésre álló információkból a döntéstámogató riport készítése.

Hoznék egy konkrét példát. Található az üzletünkben egy termék, amelynek a készletét ránézésre soknak ítéljük meg. Megkérdezzük a kollégáinkat, akik az esetek túlnyomó többségében azt válaszolják, hogy „jaj, hát azt viszik”. Hetekkel később ugyanez az állapot fogad minket. Megint feltesszük ugyanezt a kérdést, és nagy valószínűséggel ugyanezt a választ kapjuk majd. A kollégáink valószínűleg intuíció alapján válaszolják meg a kérdésünket. Ugyanakkor, ha megfelelő rendszert működtetünk és adattudatosak vagyunk, mi magunk megnézhetjük az adott termék aktuális készletét, múltbéli fogyását és annak változását, majd mi magunk ítélhetjük meg a helyzetet és hozhatunk döntést anélkül, hogy megérzésekre vagy múltbéli tapasztalatokra hagyatkoznánk.

Kezdjük az elején, mire van ehhez szükség?

Az eszköz rendelkezésünkre áll, a kasszaszoftverünk biztosan sok adatot tud kezelni és ebből különféle döntéstámogató kimutatásokat tud készíteni. A munkát és az időt viszont nem tudjuk megspórolni. Ezeket az adatokat fel kell tölteni, létre kell hozni és naprakészen kell tartani. Mire gondolok? Az SZTFH-tól megkapott cikkeken túl is igyekezzünk minden egyéb terméket megfelelő logika mentén rögzíteni a rendszerünkbe. Rögzítsük a termék pontos és beazonosítható nevét és kiszerelését, például többféle ízesítésű üdítő esetén több cikket hozzunk létre, ahány íz, annyi cikkelem. Rendeljük hozzá a gyári vonalkódját a termékhez – mindez a mindennapi működésünket is megkönnyíti. Hozzunk létre logikus és átgondolt cikkcsoportokat, és ebbe soroljuk be a termékeinket. Létrehozhatunk jogosultsági szinteket és felhasználókat, minek köszönhetően nem mindenki számára lesz elérhető minden funkció, viszont mi pontosan fogjuk tudni, hogy adott műszak, adott változását ki hajtotta végre a rendszerben, mivel mindenki számára külön felhasználónevet és belépőkódot hozunk létre. (Ez egyébként hasznos lehet ahhoz is, ha egyéni teljesítményértékelést szeretnénk bevezetni motivációs céllal. Például megnézhetjük, hogy adott termékből melyik felhasználó mennyit adott el az elmúlt időszakban.) Amennyiben bizonyos funkciókat nem találunk, vegyük fel a kapcsolatot informatikai szolgáltatónkkal, és kérjünk segítséget. Vizsgáljuk felül, hogy mik azok a lehetőségek, amelyeket mi még nem használtunk ki. Esetleg kérdezzük meg, hogy készültek-e olyan újítások, amelyeket mindeddig nem vettünk igénybe.

Amennyiben ezeket végrehajtottuk – ami egyébként nem kis munka, de kifizetődő, főleg, ha nagyon az alapoktól kell kezdenünk –, kezdődhet az adatgyűjtés. Ez a legkellemesebb része a dolognak, csak tenni kell a dolgunkat úgy, ahogy eddig, s a szoftverünk elvégi a melót helyettünk.

Az adatok elemzése és felhasználása

Ezek után kezdhetjük az adatok elemzését. Ezt megtehetjük manuális módon, előre betáplált lekérdezések alapján, esetleg az adatbázisból kinyert információkat kimenthetjük egy táblázatba, amelyet egy táblázatkezelő szoftver segítségével kedvünkre formázhatunk, és manuálisan készíthetünk kimutatásokat is. Ha mindez nem lenne elég, ma már van olyan lehetőség is, hogy külsős adatvizualizációs rendszer segítségével automatikusan készítsünk kimutatásokat az általunk elvárt és felépített logika mentén. Lehet, hogy ez távolinak hangzik most, ám ma már ezek a funkciók teljesen elérhetők mindenki számára.

Mire használhatjuk konkrétan ezeket az adatokat? Nézzünk néhány példát. Készíthetünk különböző készletelemzéseket, mint például forgásisebesség-listát. Megnézhetjük azt, hogy – adott időszak fogyását alapul véve – egy kiválasztott termékből a meglévő készletünk mikorra fog elfogyni. Készíthetünk olyan kimutatást is, amelyből kiderül, hogy melyek azok a termékek, amelyeknek a beállított időszakban nem volt mozgásuk. Miért fontos ez? Könnyen lehet, hogy az említett termék ki se került az eladótérbe, vagy már fizikailag nincs is készleten, és leltárhiány keletkezett. Megnézhetjük továbbá, hogy a készletünk miből áll termékcsoportszinten, túlmutatóan a megszokott áfabesorolás szerinti bontáson. Nem utolsósorban pedig rendelési javaslatokat készíthetünk nemcsak a dohányáruhoz, hanem minden más termékcsoportban is.

Továbbá megvizsgálhatjuk a dolgokat forgalmi szempontból is. A napi forgalom óránkénti eloszlását vizsgálva (értékben és darabszámban) műszakokat alakíthatunk ki, és ezt figyelembe vehetjük a beosztás készítésekor. Megnézhetjük a nálunk lebonyolított készpénzes és bankkártyás fizetések eloszlásának arányát a kiválasztott időszaban. Készíthetünk olyan kimutatást, amelyből kiderül, hogy adott időszakban termékcsoportszinten hogyan oszlik meg a forgalom. Vizsgálhatjuk azt is, hogy üzletünkben hogyan alakul a hagyományos dohánytermékek és a füstmentes dohánytermékek fogyasztása. Megnézhetjük egy adott termék vagy termékcsoport fogyasztóinak vásárlási szokásait, akár órára pontosan. A fent felsorolt vagy ahhoz hasonló kimutatásokat összehasonlíthatjuk az előző évek adataival, majd döntéseket hozhatunk – csak rajtunk áll, hogy mit szeretnénk vizsgálni.

Felhasználhatjuk ezeket az adatokat egy üzletfelújítás vagy átrendezés előtt is. Ha tudjuk, hogy egy adott termékcsoport folyamatosan növekvő pályán van, tudatosan megtervezhetjük az új helyét a berendezésben. Megvizsgálhatjuk az üdítő- és sörfogyásunkat, s az adatok révén felkészülhetünk egy esetleges tárgyalásra. Megnézhetjük ezeknek a termékeknek az üzleten belüli eloszlását és ennek arányában alakíthatjuk ki a hűtött felületeket. Megvizsgálhatjuk, hogy egy adott termékből mennyit adunk el, az mennyi árrést termel, és ha nem vagyunk elégedettek, hely hiányában ezt a terméket kivezethetjük az üzletből, és annak helyén kipróbálhatunk valami mást.

Összefoglalva, ezernyi lehetőség áll rendelkezésünkre ahhoz, hogy tudatos és adatvezérelt döntéseket hozzunk. Úgy gondolom, hogy mindez a mi szakmánkban elengedhetetlen ahhoz, hogy hosszú távon is sikeresek és nyereségesek legyünk. Mindezt akár úgy, hogy az általunk elvárt formában, az előző napi adatokkal kiegészítve, egy erre kialakított platformon tegyük meg ezt.

Nyitóképünk illusztráció (Forrás: Ideogram.ai)