Není 500 různých zalistovacích karet moc?

Právě tolik formátů spravují někteří nadnárodní dodavatelé, aby mohli odběratelům poslat produktová data. Trpí tím kvalita dat i produktivita.

Retail potřebuje Globální datový model. Na tom se už v roce 2018 shodli vrcholní představitelé nejvýznamnějších světových hráčů retailu sdružení v Consumer Goods Forum (CGF).

Produktová kmenová data se konečně dostala do hledáčku generálních ředitelů nadnárodních dodavatelských společností a obchodních řetězců, z nichž řada podniká i na českém trhu.

V roce 2019 tak vznikl projekt Globálního datového modelu (GDM). Jeho řízení dostala za úkol organizace GS1. Základní myšlenka je jednoduchá: Mluvíme-li o produktech z určité kategorie zboží, zhruba 80 % informací, které obchodní řetězce potřebují, je identických, nehledě na trh, kde jsou řetězce aktivní. Je proto zbytečné situaci komplikovat tím, že produktová data každý řetězec vyžaduje v jiném formátu. Velkou část těchto problémů mají vyřešenou uživatelé Globální datové synchronizace (GDSN). Nicméně i zde se můžeme setkat s rozdíly v použití standardních atributů na různých trzích.

S čím zápasí dodavatelé?

Součástí projektu byla identifikace konkrétních problémů a odhad benefitů implementace Globálního datového modelu. Na tomto úkolu s GS1 pracovala poradenská společnost McKinsey & Company. Průzkum odhalil, že nadnárodní dodavatelé na trh uvádějí přes tisíc nových produktů ročně. Svá produktová data udržují v téměř dvaceti různých systémech s použitím až 700 atributů. To vše pak zasílají v již zmíněných 500 různých formátech. Zajištění dat k běžnému produktu proto trvá průměrně čtyři týdny a na větších trzích je k tomu potřeba tři až pět dedikovaných zaměstnanců.

A co obchodní řetězce?

Problémy však nemají pouze dodavatelé. Vysoká složitost procesu má samozřejmě negativní vliv na kvalitu dat a hladký průběh souvisejících procesů. Nadnárodní obchodní řetězce uvedly, že se u 15 tisíc produktů ročně potýkají s nepřesnými daty. U 12 tisíc produktů dokonce s neúplnými daty. Proto musejí investovat nemalé zdroje do manuální kontroly kvality dat. Samotné zalistování nového produktu pak vyžaduje 10 až 15 interakcí s dodavatelem. Potřeba zlepšit aktuální stav je naléhavá zejména pro obchodníky, kteří prodávají i online.

Benefity jednotného přístupu k produktovým datům

Podle odhadů GS1 a McKinsey & Company by implementace Globálního datového modelu v krátkém horizontu znamenala omezení časové náročnosti u výměny produktových dat o 30 až 60 %. V souvislosti se zvýšením provozní efektivity by se investice do implementace GDM měla dva – až pětkrát vrátit.

GDSN je jediný skutečně globální standard pro produktová data

Již během prvních workshopů, kde se Globální datový model začal tvořit, došlo k jednoznačné shodě. Všichni zástupci nadnárodních dodavatelů a obchodních řetězců označili GDSN za jediný globální standard, který pro výměnu produktových dat používají alespoň na některých trzích úplně všichni. Jedním z prvních rozhodnutí proto bylo, že se Globální datový model sestaví právě z atributů používaných v GDSN. Těch je ve standardu definováno zhruba pět tisíc – prvním úkolem tak byla identifikace těch klíčových.

Globální datový model je připravený

Odhodlání společností situaci zlepšit se projevilo i v relativně rychlé mobilizaci sil: Aktivity firem se soustředily na vylepšení existujících atributů a jejich rozdělení do tří skupin: globálně, regionálně a lokálně používané. Již na konci roku 2019 byla pilotována první verze Globálního datového modelu. V únoru 2020 byla do standardizačního procesu předložena vylepšená verze pro kategorie potraviny a nápoje, drogerie, alkoholické nápoje, krmiva a tabák. V dubnu byl Globální datový model oficiálně přijat do rodiny standardů GS1. Zároveň byla definována pravidla pro následnou údržbu a vývoj tohoto modelu. Klíčovým faktorem úspěchu je zajistit komunikaci mezi jednotlivými trhy a regiony tak, aby se podařilo udržet konzistentní implementaci.

 

Pokračování článku a mnoho dalšího naleznete v Retail News 05.2020…

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.