Come affrontare le rotture di stock? Qual è il loro impatto economico? Quali sono le categorie più a rischio? Qual è l’impatto sulle promozioni? Il Barometro ECR OSA aiuta a prendere coscienza di questo fenomeno in maniera condivisa, strategica e replicabile

10 dicembre 2019

Out-of-stock, vendite perse, availability. Sono le tre parole chiave che definiscono uno dei fenomeni di più immediata evidenza per un consumatore che entra in un supermercato e vuole acquistare un prodotto specifico (availability). Il prodotto che vuole acquistare non c’è. L’out-of-stock è uno dei peggiori mal di testa per un direttore di punto vendita, che si trasferisce, risalendo la supply chain, fino al quartier generale dell’insegna e al produttore. Sì, perché al povero consumatore non resta che decidere di non acquistare, scegliere un’altra marca della stessa categoria oppure cambiare addirittura negozio (vendite perse). Alla fine ci perdono sia il distributore, sia il produttore (di più), secondo un’indagine di qualche anno fa a cura di Iri per GS1 Italy.

Ma quanto pesa la rottura di stock in termini di mancati introiti per le imprese? «In un contesto positivo di vendite, che tra gennaio e ottobre è del +2% per il largo consumo confezionato, avere perdite di vendite per non disponibilità di prodotto diventa rilevante per i conti dell’azienda», sostiene Marco Colombo, direttore solutions & innovation Iri.

Tanto più in un contesto a inflazione quasi zero dove il ricorso alla leva prezzo per recuperare fatturato non è una strada percorribile

Figura 1 – andamento delle vendite in volume e valore nel largo consumo confezionato (2019: gennaio-ottobre)

Servizio al cliente ed efficienza

È il motivo per cui da quasi cinque anni il Barometro ECR OSA (Optimal shelf availability, disponibilità ottimale a scaffale) di GS1 Italy tiene sotto controllo i due indicatori principali, l’out-of-stock, appunto, e le vendite perse, due elementi essenziali per migliorare le performance di servizio al cliente e l’efficienza delle vendite.

Perché è importante avere indicatori di questo tipo, visto che, in un modo o nell’altro, tutti i retailer hanno i propri sistemi di misurazione? La motivazione che ha spinto GS1 Italy, in ambito ECR e in collaborazione con IRI

a dar vita al Barometro ECR OSA è essenzialmente quello di offrire alle una base dati comune, un metodo standard e condiviso che consentisse di avere un confronto tra i dati aziendali e quelli di sistema. Con tre obiettivi principali: aumentare la sensibilizzazione della business community a questo fenomeno, attraverso una misurazione adatta per la realtà italiana; utilizzare dati standardizzati e soprattutto continuativi; offrire un sistema di valutazione e di lettura univoca dell’out-of-stock. «Negli ultimi due anni, in particolare, vi è una sostanziale stabilità degli indicatori –nota Colombo – ed è assodato che è impossibile avere un livello di zero fuori stock. L’obiettivo è quello di mantenerlo entro valori attesi e di poter confrontare il dato aziendale con i dati medi di sistema, attraverso una misurazione comune. Il Barometro ECR OSA è un benchmark a disposizione».

Il risultato è che, dal 2015 al 2019 l’indice di out-of-stock è stato compreso tra il 4,8% e il 3,1% e le vendite hanno inciso tra il 6,7% e il 3,6%.

Figura 2 – Tasso di out-of-stock nel largo consumo confezionato (gennaio 2015-ottobre 2019)

Figura 3 – Incidenza vendite perse nel largo consumo confezionato (gennaio 2015-ottobre 2019)

Oggi le aziende ECR hanno a disposizione tre strumenti di lavoro con cadenza mensile: un executive summary, che raccoglie i dati di sintesi, per canali e reparti (a disposizione sul sito dedicato alla logistica collaborativa), il Barometro ECR OSA che approfondisce i dati precedenti a livello di settore, categoria, tipo secondo la classificazione merceologica ECR fino al livello 4 dell’albero delle categorie, un category overview che analizza 25 categorie selezionate per importanza in fatturato e presenza di player nazionali e multinazionali.

Come funziona il Barometro ECR OSA

Come si arriva all’elaborazione di questi strumenti? Qual è il metodo che permette di elaborare gli indici di out-of-stock e misurare le vendite perse?

«Premesso che nessuna metodologia per la misurazione dell’OOS è esaustiva e completamente affidabile – spiega Colombo – la soluzione migliore è una combinazione tra rilevazione fisica e informatica, la prima ragiona sulle cause e sulle azioni correttive, la seconda è indicata per il monitoraggio esteso e l’individuazione delle aree critiche».

Poiché il metodo di rilevazione deve essere condiviso, oggettivo, scalabile e ripetibile, l’approccio deve cercare di standardizzare i dati disponibili, con algoritmi comuni a tutti i prodotti, i calendari di rilevazione concordati il sistema di esposizione dei risultati.

La misurazione informatica si è rivelata quindi la più idonea perché consente la valutazione e il confronto con dati già disponibili, per calcolare le vendite perse, ma perché risale anche lungo la supply chain.

Individuato il metodo, si tratta di decidere quale dato utilizzare. «I dati giornalieri di sell-out in unità e valore, conferiti giornalmente o settimanalmente e sottoposti a controlli di qualità e validazione per garantire stabilità e solidità alle informazioni in ingresso. È stato individuato un panel selezionato di 2.500 punti vendita (ipermercati e supermercati) a garanzia dell’anonimità del campione, oggi cresciuti a 3 mila. Si tratta di una numerica che rendono il panel solido, anche se non selezionato secondo i criteri classici della rappresentatività statistica», spiega Colombo.

Il modello così costruito consente di identificare la presenza di situazioni di out-of-stock totali o parziali (le vendite eccezionalmente basse), segnalando anche le vendite eccezionalmente alte e stimando quelle regolari o attese in presenza o assenza di attività promozionali, nonché di calcolare le vendite perse o quelle incrementali rispetto alle vendite attese. Nel Barometro le vendite attese sono calcolate sulla base della mediana della distribuzione caratterizzante le vendite giornaliere per GTIN/negozio.

Alla base della metodologia vi è la constatazione, basata su dati osservati, che le vendite seguono un andamento differente per giorno della settimana e periodo dell’anno, identificando le opportune distribuzioni statistiche in un arco di 13 settimane, avendo depurate la componenti di stagionalità e di promozionalità.

Se le vendite osservate sono nella parte centrale della distribuzione, saranno considerate normali, se sono sulle code saranno ritenute anomale. Inoltre è necessario utilizzare modelli statistici diversi a secondo che un prodotto in un determinato giorno della settimana venda in modo consistente (“regular mover") o saltuario (“slow mover").

Gli indicatori del Barometro ECR OSA individuano, in percentuale, quante volte (le occorrenze) non si trova un prodotto. L’OOS può essere totale (vendite a zero con vendite attese superiori a zero nel periodo rilevato) o parziale (vendite superiori a zero ma inferiori alle attese per il giorno, GTIN negozio sotto analisi), in condizioni di vendita promozionale o regolare. Per le vendite perse, anch’esse espresse come incidenza percentuale del valore delle vendite attese non realizzate a causa della condizione di out-of-stock rilevata sul totale vendite del prodotto, anche in condizioni promozionali o non promozionali.

«In linea generale – spiega ancora Colombo – dai dati emersi in questi anni dal Barometro, vi sono alcuni punti fermi. Maggiore è la superficie, maggiore è la probabilità di fuori stock. È comprensibile infatti che, visto che gli ipermercati hanno raggiunto 19.592 referenze in media e i superstore 16.332, assortimenti più contenuti e meno complessi migliorano la gestione dello scaffale. Sarà anche per questo che sono in lieve contrazione nell’ultimo anno in entrambi.

Il secondo elemento è che vi è una relazione tra maggiore rotazioni e probabilità di finire fuori stock: in alcune categorie è molto forte, altre non risentono di questa correlazione, che risulta evidentissima nel caso delle promozioni. Il fuori stock in promo ha un effetto economico di due-tre volte superiore che in condizioni di vendita regolare. Generalmente, più è alta la promozione più elevato è il rischio in caso di rottura di stock.

Ancora, nei giorni con vendite più alte (tipicamente il sabato e la domenica) la percentuale di out-of-stock tende a essere superiore».

Il Barometro fornisce una lettura del fenomeno dell’Out-of-Stock a punto vendita e si ha un’evidenza quantitativa, grazie alla misurazione di indicatori secondo logiche standard. Questa modalità di analisi però non consente di risalire alle cause che hanno portato al verificarsi di quella precisa condizione. Manca la parte a monte, il CeDi e il deposito. Con il Monitor ECR OSA si  risponde alla necessità di fornire una soluzione operativa di sistema  per monitorare lo stato di disponibilità dei prodotti ed evidenziare le aree su cui porre maggiore attenzione per migliorare. Si vuole identificare un processo standardizzato e facilmente replicabile, basato sull’elaborazione del flusso continuativo  di dati di vendita e di stock a punto vendita.«Si tratta di individuare le cause che determinano il problema della rottura di stock – spiega Giuseppe Luscia, ECR project manager GS1 Italy – con uno strumento operativo facendo un lavoro puntuale, one to one. Stiamo ultimando un progetto pilota, con l’obiettivo non di indicare una cura valida per tutte le situazioni, ma di mettere a disposizione le informazioni per gestire protocolli, linee guida e soluzioni pratiche. Insomma perché si possa passare dal progetto a un processo di presidio dell’Optimal Shelf Availability che sia replicabile e di sistema».

Consulta il materiale dedicato all’Optimal Shelf Availability

A cura di Fabrizio Gomarasca @gomafab