Как оценить в деньгах пользу автоматизации? 

Смотрите в каталоге
Автоматизация интернет-торговли

На сегодняшний день в России проникновение автоматизации в ритейл не слишком глубокое. Более или менее продвинуты в этом плане крупные и средние сети — большинство из них уже достаточно «экипированы» различными ИТ системами и хорошо понимают свои выгоды от автоматизации. А малый бизнес еще зреет. Основных причин две: во-первых, предпринимателей пугает цена вопроса, во-вторых, они не очень хорошо понимают, что это может им дать кроме лишних расходов. Представления о выгодах — если и есть, то очень расплывчатые. Все поставщики ПО утверждают: наши решения дают инструментарий для сокращения издержек. А как? А на сколько? Как оценить масштаб бедствия и соотнести текущие расходы с будущими доходами? Какие именно действия принесут ожидаемый результат? И каков механизм получения материального эффекта?

Пример 1: экономия на штатном персонале

Давайте попробуем посчитать возможные выгоды на примере бухгалтерии. Основной эффект от внедрения любой автоматизированной системы — это сведение на нет количества рутинных операций и ручного труда. Часть функций, который раньше выполнялись вручную, берет на себя система. Простой пример: раньше у каждого бухгалтера в торговом секторе было две книги — кассовая и бухгалтерская. И в обеих нужно было хранить Z отчеты. Отчеты вручную включались в книги каждый день при закрытии смены. Чем больше заказов — тем больше времени отнимала эта операция, тем больше ошибок случалось из-за человеческого фактора.

Если у ритейл-точки есть система учета или онлайн касса с расширенным функционалом — никакие книги и отчеты ей не нужны. Все данные сразу же уходят ОФД, а потом в налоговую и автоматически формируются в отчет. Хозяин торговой точки может обратиться в ОФД с запросом о получении протокола обмена данными (API), что позволит подключиться к их серверу и «подтягивать» оттуда собственные показатели для анализа и формирования баланса. Все это означает, что количество дел у штатного бухгалтера резко сокращается, что позволяет перевести его на удаленную работу или же передать оставшиеся функции внешнему исполнителю (предоставив ему доступ в систему). Расходы на удаленного бухгалтера безусловно будут ощутимо меньше.

Чтобы подобные заявления не звучали голословно, давайте произведем расчет. Возьмем условные цифры. Допустим, своему штатному бухгалтеру вы платите 50 000 рублей в месяц. Если ваша система возьмет часть операций на себя, вы сможете заменить внутреннего специалиста на внешнего, который обойдется вам примерно в два раза меньше. То есть, за его услуги вы будете платить 25 000 в месяц. Оставшаяся величина в этой формуле — затраты на автоматизацию. Давайте обозначим их в 100 000 рублей.

Итак, вот исходные данные:

Х = оклад штатного бухгалтера (50)

Y = оклад бухгалтера на удаленке (25)

Z = затраты на автоматизацию (100)

А теперь произведем следующие действия:

  1. Вычислим разницу между окладом бухгалтера в штате и бухгалтера на удаленке.
  2. Расходы на автоматизацию разделим на полученную сумму и получим срок окупаемости затрат на автоматизацию: Z / (Х — Y) = 100 000/ (50 000 — 25 000) = 4 месяца.
  3. Умножим оставшиеся в году 8 месяцев на разницу окладов и получим сумму, на которую вы сокращается свои годовые расходы в целом: 8 х (Х-Y) = 8×25 000 = 200 000 рублей.

Расчет с учетом исходных данных конечно приблизительный, но в целом верный.

Пример 2: экономия на ассортименте

Сокращение издержек на персонал — необходимое, но не достаточное требование к системе автоматизации. Не менее важный критерий ее эффективности — это возможность влиять на бизнес, предоставлять инструменты для его развития, обеспечивать необходимые условия для роста продаж и повышения лояльности покупателей. За счет чего это происходит? Во-первых, — за счет ускорения бизнес-процессов и экономии времени на рутинные операции. Во-вторых, — за счет дополнительных аналитических инструментов, которые помогают гибко реагировать на изменения конъюнктуры рынка и более точно прогнозировать спрос. И конечно же — своевременно и качественно удовлетворять запросы потребителей.

По оценкам экспертов, средний продуктовый магазин может терять на просроченных товарах 100-150 тысяч в месяц. Есть ли возможность как-то уменьшить эту сумму? Безусловно, если у хозяина магазина есть инструмент контроля товарных запасов. Система учета, в которую внесены данные о сроках годности всех поступающих на склад продуктов, будет вовремя предупреждать о том, какие из них залежались и в скором времени окажутся непригодными. Для любой категории продуктов можно установить индивидуальный срок оповещения. Получая такого рода информацию автоматически (а не собирая данные, бродя часами вдоль полок магазина), владелец может оперативно реагировать на ситуацию — например, делать скидки, проводить акции, которые будут стимулировать продажи продуктов с подходящим к концу сроком годности. Это позволит сэкономить на списании просроченных товаров от 40 до 80% от стандартных потерь.

Аналогичные действия можно производить не только в продуктовой рознице. Аналитические возможности систем управления позволяют вовремя отслеживать динамику продаж и сравнивать показатели с аналогичным периодом прошлого года. Если продавец видит, что продаж мало, он может либо назначить распродажу, либо отложить товар до того сезона, когда спрос на него будет максимальный (это он тоже может спрогнозировать на основании имеющихся у него данных), либо постепенно вывести его из ассортимента, если прогноз по продажам пессимистичный (допустим, товар вышел из моды). В итоге отпадает необходимость затаривать склад, не будучи уверенным в том, что купленный впрок товар будет пользоваться спросом, — можно брать мелкими партиями под заказ и быстро реализовывать.

Пример 3: экономия на штрафах

Любая продажа в ритейле требует фиксации, без автоматизированной системы это обычно происходит вручную: кассир берет деньги, выбивает чек, вносит данные чека в журнал. На этом этапе обычно случается множество ошибок: сотрудник может перепутать сумму, название товара, количество проданных единиц товара или вообще забыть внести данные о покупке в список продаж. В итоге на кассе продажа есть, а в журнале — нет. Отчетность, как известно, проверяется по журналу и, если данные не сойдутся, нужно искать чеки и все сверять вручную. А это (возвращаемся к Примеру 1) — огромные трудозатраты, потеря времени плюс вероятность штрафа в случае а) внеплановых проверок, б) предоставление искаженных данных в налоговую (сейчас мы говорим о неумышленном искажении). Нарушения, как известно, относятся к грубым в том случае, если статья в бухучете искажена более чем на 10%, или же налоги занижаются больше, нежели на 10%. Согласно п. 3 ст. 120 НК РФ за занижение налоговой базы (базы для исчисления страховых взносов) взимается Штраф в размере 20% от неуплаченной суммы, но не менее 40000 руб. Согласно п.1 ст. 122 НК РФ неуплата или неполная уплата сумм налогов, сборов в результате занижения налоговой базы карается штрафом в размере 20% от неуплаченной суммы и т.д.

Весьма ощутимы штрафы и за просроченный товар (его, как известно запрещено выставлять на витрину). Магазин не имеет права реализовать товар по истечении срока годности, так как такие продукты несут угрозу здоровью. Статья 14.4 КоАП РФ за торговлю просроченными продуктами предусматривает ответственность в виде наложения штрафа:

  • для ИП — от 10 до 20 тыс. руб., повторно — от 15 до 30 тыс. руб. с возможной конфискацией предметов административного правонарушения;
  • для юридических лиц — от 20 до 30 тыс. руб., повторно — от 30 до 50 тыс. руб. с возможной конфискацией предметов административного правонарушения.

Автоматизированная система позволяет исключить ведения учета вручную и связанные с этим непреднамеренного искажения данных. Каждая продажа сразу же отображается в отчетности. Это сводит на нет риск ошибок и возможных штрафов за эти ошибки.

По большому счета владелец магазина может сэкономить еще до того, как приобретет и установит систему учета. Это возможно, если он предпочтет не внедрять коробочное решение, а воспользоваться облачной системой. Если у небольшого ритейлера нет предвзятого отношения к облаку (многие предпочитают хранить данные внутри, а не снаружи), безусловно, для него этот вариант намного целесообразнее, так как позволяет не изымать ощутимые для него средства из бюджета.

Автор: Иван Воробьев, руководитель дирекции по развитию бизнеса i-Retail
Компании и сервисы: i-Розница
Автор: Иван Воробьев

Подписаться на новости

Читайте также

22 февраля / Комментарии

Битва цветов, конфет и фанеры. Подарки к гендерным праздникам в зеркале поисковых запросов

С каждым праздником у наших подарков есть шансы становиться все оригинальнее и оригинальнее. Но не всегда это срабатывает.

далее →

15 февраля / Комментарии

Обсуждение с экспертами январских новостей в e-commerce

Наши эксперты: Алексей Прыгин, «МаксиПост»; Анна Саломатова, Payture; Максим Алексеев, «Точка-Точка»; Елена Букина, BoostE; Надежда Живора, финансист; Юрий Семашко, «Мегабонус»; Станислав Романов, OMNI Solutions; Михаил Барабаш, «Джинсовая симфония»; Татьяна Глазачева, Robokassa...

далее →

15 февраля / Комментарии

Исследование DPDgroup: предпочтения европейских онлайн-покупателей

DPDgroup совместно с Kantar TNS провела исследование, в ходе которого были определены основные тенденции и перспективы онлайн-шопинга в России. 

далее →

1 февраля / Комментарии

Топ-12 наиболее обсуждаемых новостей онлайн-ритейла за 2018 год

Наши эксперты: Антон Сухарев, кэшбэк-сервис «Мегабонус»; Денис Бочаров, Orange Business Services; Ксения Киянцева, IML; Юлия Носова, АТОЛ Онлайн; Камиль Калимуллин, CEO ADVANTSHOP; Павел Иванов, B2basket; Елена Букина, BoostE; Евгений Нумеров, Skladman USG; Лилия Алеева, ICL Services; Павел Родыгин, Accenture Digital; Дмитрий Ковалев, Profitator (Kokoc Group)...

далее →

31 января / Комментарии

Какой трафик реально продает в маленьких и средних интернет-магазинах в 2018 году. Исследование InSales

Компания InSales провела ежегодное исследование и составила карту источников и востребованных инструментов в разных категориях товаров. В исследовании приняло участие 1 300 маленьких/средних интернет-магазинов с ≥10 заказами в день, и был проведен анализ 1 000 000 заказов и их источников трафика.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook