Товар может числиться на складе и при этом не попадать в корзину покупателя: он просто не появился на полке вовремя. Для ритейлера и производителя это упущенная выручка, которую сложно заметить в общей отчетности по продажам. В статье разбираем термин OSA, его отличие от OOS, формулу расчета и технологии, которые сегодня используют для контроля полки.
OSA в торговле: что это такое и как его считают
Что такое OSA (On-Shelf Availability)
OSA (On-Shelf Availability, доступность на полке) — это показатель, который отражает долю товаров из ассортиментной матрицы, фактически представленных на полке магазина в конкретный момент времени. Он показывает, может ли покупатель найти и купить нужный продукт именно там и тогда, когда планировал.
Показатель напрямую связан с логистикой и хранением: торговые сети в среднем тратят на эти статьи расходов до 5% прибыли, а значит грамотное управление товарными запасами в магазине — это вопрос рентабельности, а не только сервиса для покупателя.
OSA и OOS: в чем различие
OOS (Out-of-Stock) — это сама ситуация отсутствия товара на полке, когда покупатель не находит нужный продукт. OSA — это метрика, которая в процентах показывает, насколько часто такая ситуация не происходит. Проще говоря, OSA измеряет обратное к OOS: чем выше OSA, тем реже случается OOS, и наоборот.
Путаница часто возникает из-за фантомной инвентаризации: учетная система показывает, что товар в наличии, а по факту его нет на полке, потому что он поврежден, украден, отозван или лежит в чужой корзине. Формально OOS не зафиксирован, но покупатель все равно не может купить продукт, поэтому реальный OSA ниже, чем показывают отчеты склада.
Как считать OSA
Базовая формула расчета:
OSA (%) = (число SKU, доступных на полке ÷ общее число SKU в матрице) × 100
На практике расчет чаще ведут не по разовому снимку, а по SKU-дням: сколько раз за период конкретный товар должен был быть на полке и сколько раз он там действительно был. Тогда OSA и OOS становятся зеркальными показателями: OSA = 100% − OOS.
Точность расчета зависит от источника данных: ручной аудит мерчандайзера, кассовые данные, датчики и видеоаналитика дают разную погрешность, и об этом стоит помнить при сравнении показателей между сетями или категориями.
OSA в продажах: почему показатель влияет на товарооборот
Связь между OSA и выручкой измерима: рост OSA на 3 пункта в среднем дает около 1% прироста товарооборота. При среднем уровне OSA в районе 90% потенциал для роста продаж за счет закрытия пробелов на полке может исчисляться десятками миллионов рублей для крупной сети. Подробный пример такого расчета на реальных данных дистрибуции разбираем в кейсе «Черкизово», где компания выстроила отдельную отчетность по OSA для полевой службы.
Поведение покупателя при OOS тоже поддается измерению: часть аудитории уходит за нужным товаром в другой магазин или в интернет, часть берет продукт другого бренда, часть выбирает тот же бренд, но другой вкус или объем, и лишь небольшая доля вообще отказывается от покупки. По оценкам аналитиков российского ритейла, средний уровень OOS по ключевым категориям держится в районе 8-12%, а в пиковые дни (праздники, начало учебного года, плохую погоду) может доходить до 18-20%. Больше половины покупателей при этом уходят к конкуренту, а не берут аналог, поэтому OOS бьет не только по разовой продаже, но и по лояльности к бренду и сети.
Причины OOS
Если товар продан, а замены на полке не появилось, обычно срабатывает одна из трех причин.
- Ошибка инвентаризации: магазин не заказал товар, потому что запасы ошибочно считались существующими.
- Неточный прогноз спроса: продукт заказан, но в недостаточном объеме.
- Сбой поставки: у поставщика не хватило запаса или произошла логистическая задержка.
Отдельно стоит ситуация, когда товар физически есть в торговой точке, но не выложен на полку: он остался на складе магазина или в подсобке. По разным оценкам, на такие случаи приходится до четверти всех OOS, и это особенно обидный сценарий, ведь заказ, поставка и склад отработали правильно, а до покупателя товар все равно не дошел.
Технологии контроля OSA
Комплексные проекты по повышению OSA начинаются с договоренности ретейлера и поставщика: обе стороны должны быть готовы вкладывать ресурсы в поиск и устранение причин OOS. Дальше встает вопрос инструментов измерения.
RFID-метки
RFID-метка — это микросхема с антенной, которая позволяет отслеживать товар в реальном времени на всей цепочке поставки. Технология дает точную картину местоположения и количества товара без физического пересчета, но стоимость меток и вопросы конфиденциальности (риск отслеживания товара после покупки) сдерживают массовое внедрение в рознице.
Умные полки
Датчики веса на полке фиксируют, сколько товара осталось, и отправляют уведомление сотруднику, когда нужно пополнить запас. Слабое место технологии в том, что она не отличит товар конкурента от своего и плохо работает с очень легкими изделиями, которые датчик может не почувствовать. Установка при этом остается дорогой.
Big data
Решения на основе больших данных объединяют информацию из кассовых систем, цепочки поставок и торгового зала, а затем применяют алгоритмы машинного обучения, чтобы находить текущие или вероятные ситуации OOS раньше, чем они станут заметны в продажах.
Видеоаналитика и IR-распознавание
Стационарные и мобильные камеры с системой распознавания образов фиксируют пустые места на полке и отправляют сигнал сотруднику. Похожий принцип, но на уровне отдельного фото, а не потокового видео, лежит в основе IR-распознавания: мерчандайзер фотографирует полку на смартфон, а система вроде ST Magic Vision за секунды определяет SKU, ценники и промо-материалы и сверяет их с планограммой прямо в приложении. Точность распознавания у таких решений сегодня превышает 96%, включая товары одинакового дизайна, но разного объема.
Отдельная задача: контроль не только выкладки, но и торгового оборудования, холодильников, стоек и другого POSM, в которое производители вкладывают значительные бюджеты. О том, как выстроить такой аудит и оценивать окупаемость оборудования, подробнее рассказываем в статье про особенности аудита POS-оборудования.
Опыт Walmart — один из самых известных примеров: сеть перевела поставщиков на работу с RFID и использует метки в промышленных масштабах, получая экономию за счет сокращения ручного труда и снижения OOS. Для большинства российских сетей более реалистичный путь — это комбинация видеоаналитики или IR-распознавания с точечным использованием умных полок и big data там, где это оправдано экономически.
Частые вопросы про OSA
Что такое OSA простыми словами?
Это процент товаров из ассортимента магазина, которые реально стоят на полке и доступны для покупки, а не просто числятся на складе.
Чем OSA отличается от OOS?
OOS — это сама ситуация нехватки товара на полке, а OSA — это метрика, которая в процентах показывает, насколько редко такая ситуация случается.
Как посчитать OSA?
Разделить число SKU, фактически доступных на полке, на общее число SKU в ассортиментной матрице и умножить на 100. При расчете по периоду вместо разовых проверок используют SKU-дни.
