Стандартизация товарных данных для рынков Европы и Азии в PLM-системе
Каждый рынок описывал товары по своим правилам. Единый справочник атрибутов, проверки при вводе в PLM и дашборд качества данных сделали так, что один и тот же товар одинаково выглядит в отчётах всех рынков.
Задача: единые товарные данные для рынков Европы и Азии
Каждый рынок со временем выработал свой способ описывать товар: цвет записывали четырьмя разными способами, коды сезонов по-разному определяли его начало, а состав вводили свободным текстом.
Из-за этого сводную отчётность каждый месяц собирали вручную, и итогам по категориям не доверяли настолько, чтобы быстро принимать по ним решения.
- Много локальных правил описания атрибутов в одной PLM-системе
- Около трёх дней ручной чистки данных перед каждым ежемесячным отчётом
- Итоги по категориям на рынках и в головном офисе не совпадали
Что сделано для стандартизации товарных данных в PLM
Аудит атрибутов товаров по рынкам
Каждое поле описано, посчитано и оценено по заполненности и противоречиям.
Единый справочник атрибутов, согласованный со всеми рынками
Цвет, сезон, состав и категория определены один раз, с переводами для рынков.
Правила миграции и проверка ввода в PLM
Исторические данные сопоставлены с новым справочником, а новый товар без ключевых полей не сохраняется.
Дашборд качества данных и ежемесячный разбор
Заполненность по атрибутам и рынкам, у каждого пробела — назначенный владелец.
Результаты стандартизации товарных данных в цифрах
заполненность атрибутов, на старте проекта — 71 %
времени на исправление товарных данных перед отчётами
справочник атрибутов вместо множества локальных правил
ежемесячной ручной чистки убраны из цикла отчётности
Инструменты проекта по стандартизации товарных данных в PLM
Настройка PLM-системы
Списки атрибутов, правила проверки и права доступа рынков.
Excel и Power Query для сопоставления
Повторяемое пересопоставление исторических атрибутов.
Дашборд качества данных в Power BI
Заполненность по атрибутам, рынкам и сезонам, разбор раз в месяц.
Связанная услуга: качество товарных данных и стандартизация атрибутов в PLM
Тот же метод, адаптированный под ваши системы: аудит, справочник, правила миграции, проверка при вводе и дашборд качества, который команда разбирает сама.
Составить справочник было просто — проектом было его согласовать.
Статьи об аналитике в ритейле по этой теме
Стандарты атрибутов товара в PLM, которые работают на разных рынках
Какие атрибуты товара нужны fashion-бренду в PLM и как описать правила для цвета, сезона и состава, общие для всех рынков.
PIM- и PLM-системы для fashion-бренда: чем отличаются и когда нужны
Что такое PIM-система и PLM-система, чем они отличаются от PDM и как сохранить качество товарных данных между ними.
Вопросы о стандартизации товарных данных в PLM
Проект занял девять недель: аудит атрибутов, согласование справочника с рынками, правила миграции и проверки в PLM, а затем дашборд качества данных. Больше всего времени ушло на согласование справочника, а не на его составление.
Понадобились выгрузки товарных карточек из PLM-системы по всем рынкам: цвет, сезон, состав, категория и другие атрибуты сезонной коллекции. Кроме того, мы собрали локальные правила описания товара, которыми пользовался каждый рынок.
Ежемесячную ручную чистку данных перед отчётом убрали из цикла отчётности, а итоги по категориям на рынках и в головном офисе стали совпадать. Пробелы в данных теперь видны на дашборде качества, и у каждого из них есть владелец.
Кейсы по аналитике в ритейле и моде
Перестройка ассортиментного плана женской одежды для европейского дистрибьютора
Моделей стало на пятую часть меньше, глубина перенесена в проверенные размеры и цвета. Sell-through вырос, уценка снизилась.
Ценовая линейка и отчёт о марже для fashion-интернет-магазина
Входные и верхние цены по категориям, единые правила для нескольких рынков и еженедельный контроль маржи в Power BI.
Еженедельный отчёт по продажам в Power BI для мультибрендовой сети
Один набор определений KPI и понедельничный отчёт вместо четырёх конкурирующих таблиц.