Главная>Пресс-центр>Публикации>Как повысить операционную эффективность розничной сети на основе анализа продаж и запасов
Пресс-центр

Публикации в прессе

Как повысить операционную эффективность розничной сети на основе анализа продаж и запасов

01.12.2010

1. Каковы наиболее острые проблемы розничных сетей в области управления продажами и запасами?

Одной из ключевых проблем продуктового ритейла является обеспечение оптимального уровня запасов для реализации максимальных продаж, то есть наиболее полное удовлетворение спроса при минимальных издержках на поставку и хранение запасов. То есть запасы должны быть адекватны продажам. Это ключевой момент. В розничных  компаниях часто возникают проблемы в этом вопросе из-за того, что пополнением запасов управляют одни люди, а продажами – другие. Возникает конфликт между, допустим, маркетингом, если он отвечает в компании за продажи, и закупщиками/логистами. Между этими двумя ключевыми бизнес-процессами ритейла – управлением продажами и управлением запасами – традиционно недостаточная координация, недостаточная взаимосвязь и межфункциональный конфликт. Это ключевая проблема.

На этом фоне и родился целостный подход к управлению цепями поставок (SCM): так организовать взаимодействие всех звеньев логистической цепочки, чтобы она обеспечивала необходимый уровень запасов для обеспечения максимального уровня продаж. Чтобы товары всегда были на полке, чтобы их количества было достаточно, с другой стороны, чтобы не было их избытка; чтобы эффективно использовалось полочное пространство, правильно определялся размер этого пространства. Этот подход (SCM) лежит на стыке двух крупнейших функциональных блоков: управления продажами и управления запасами.

Аналитика может здесь помочь, и она должна быть направлена на то, чтобы ответить на вопрос: почему отсутствовали продажи? Зачастую это связано с тем, потому что не было создано соответствующих запасов. Также, например, аналитика помогает понять, почему были созданы излишние запасы, которые привели к потерям (например, в продуктовой рознице, где закладывают определенный процент на потери просроченных товаров). Поэтому главный и ключевой вопрос – это нескоординированность управления продажами и запасами. Аналитика как раз и предназначена для того, чтобы и закупщики, и отдел продаж видели одну и ту же картину, понимали причину падения продаж, проводя или планируя какие-то акции промоушн, персонального маркетинга. Чтобы они видели, что для эффективного достижения их цели необходимо создавать правильный, оптимальный уровень запасов, адекватно реагировать на изменения спроса. С помощью аналитических систем можно скоординировать управление продажами и закупками для создания оптимальных запасов. Объединить эти взаимосвязанные и взаимозависимые процессы и свести их к единой задаче: управлению цепочкой поставок.

Какие проблемы при этом возникают? Вечная проблема: оценить потенциал продаж, спрогнозировать их, уловить взаимосвязь продаж разных товаров, сезонность, цикличность (дневную, недельную, квартальную и т.д.), всплески продаж в праздники. И обеспечить определенный уровень запасов для обеспечения предполагаемого уровня продаж. Но, чтобы понять, как будут продаваться товары, какие создавать запасы, нужно понимать объект, на котором эти продажи осуществляются, конкурентное окружение, потребительские предпочтения людей, которые покупают в этих магазинах: когда они покупают, что, в какое время, как реагируют на отсутствие товара, успешно ли замещается временно отсутствующий товар другим, или клиент просто уходит из магазина, потому что нужного товара нет. Если используется персональный маркетинг (с применением карт клиента), то создаются условия, при которых покупателя можно понять лучше. Определить категорию покупателя, провести кластеризацию и сегментирование. А если при выдаче карты покупатель заполняет анкету, то по этим ответам можно построить определенный профиль покупателя и связать с этим профилем предпочтения этой группы покупателей. Например, молодые мамы или мужчины, идущие с работы после 18 часов. Такое профилирование позволяет определять тренды. Поэтому вторая проблема: это понимание покупателя и его предпочтений: когда, что и где он покупает.

Третья проблема касается запасов. Нужно стремиться создавать запасы эффективно, оптимально. Поэтому невозможно оптимально управлять запасами без решения проблемы понимания покупателя. Управление запасами вытекает из анализа продаж и с этого начинается: какова оборачиваемость, каковы всплески (например, продаж накануне выходных), каковы сезонные тренды, тренды в структуре потребления? Исходя из этого, строится соответствующая ассортиментная политика, оптимизируется торговое пространство. Кроме того, площадь, которая предназначена для создания запасов (торговый зал + подсобка), является исходной информацией и ограничивающим фактором для управления запасами. Сначала нужно провести анализ и выявить потребности покупателей, учесть ограничения и возможности торгового объекта, а потом – заниматься созданием необходимого уровня запасов: сформировать цепь поставок, начать работу с поставщиками – согласовать условия поставки, скорость поставки. Здесь ключевая концепция управления запасами в ритейле – быстрая реакция (quick response) на потребности покупателя и их изменение, в том числе, применение концепции ECR  (Efficient Consumer Response). Изменения спроса может выявить только аналитическая система.

Итак, мы обозначили три основные проблемы розничных сетей в области управления продажами и запасами:
  • координация процессов управления запасами и продажами,
  • понимание покупателя, выявление трендов в структуре и динамике его потребления,
  • правильная работа логистов с поставщиками для обеспечения того уровня продаж, которые предсказывает аналитика, исходя из анализа прошлых продаж.
2. Какая информация требуется руководителям и менеджерам для решения этих проблем?

Главное: понимать динамику и структуру потребления на объектах, форматах, регионах.
Для управления и продажами, и запасами требуется информация, вскрывающая динамику продаж, изменение структуры потребления (часовые, недельные, квартальные тренды, праздничные всплески). Нужно смотреть и динамику, и ранжирование (классификацию) товаров по категориям. Выявлять предпочтения, исходя из выручки, маржинальности и т.д. Важно определить: какова эластичность спроса по категориям товаров (иногда, вплоть до каждого товара), насколько чувствителен потребитель к цене. Порой приходится отказываться от товара не потому, что он вообще не продается, а не продается по нужной ритейлеру цене. Так бывает, например, когда поставщик поднимает цены, а закупщик по-прежнему закупает заказанное ранее количество. При этом могут возникнуть проблемы затоваривания, когда розничные цены повысятся, а покупатели, в результате, снизят потребление.

Отдельно стоит сказать о выявлении структуры потребления. Важно узнать: как менялись продажи по каждому товару, почему продажи падали (может быть, из-за недостатка запасов), или почему возникли большие потери (например, запасы оказались избыточными)? Или "перезаказ" одного товара не дал возможности создать запасы по другому товару, поскольку есть ограничения по площади хранения и по оборотным средствам. Или менеджер ошибочно посчитал, что этому товару нужно больше полочного пространства, а оборачиваемость оказалось низкой. Насколько оптимально выделяются ресурсы для создания запасов (полочное пространство или площадь торгового зала), и насколько точно они соответствуют потребностям покупателей? Такая информация должна быть доступна, и менеджер должен получать ее быстро. Важно, чтобы ее форма была наглядной. Не столько в виде таблиц, сколько легко визуально считываемых графиков, гистограмм. Визуализация информации для поддержки принятия решений является одним из ключевых компонентов. На основе чего проще принимать решения: глядя на таблицу на сотне страниц или на небольшой и легко считываемый график? Проблема восприятия является ключевым вопросом для аналитики: информация должна восприниматься быстро и точно.

Как аналитика помогает в формировании ассортимента? Когда ритейлер формирует ассортимент, каждой категории или даже каждому товару он отводит определенную роль. А роль тесно связана с ценой: ценообразование во многом и определяет роль товара. Поэтому цена важна как при формировании ассортимента, так и в управлении продажами и закупками. Обязательно определение чувствительности потребителя к этой цене. Из этого вытекает и взаимодействие  с поставщиками, и роль товара в ассортименте, и то, как строится управление запасами. Например, недальновидно устанавливать одинаковую торговую наценку на все товары одной категории. Оптимальная цена у каждого товара должна быть своя, и в разных магазинах сети она может отличаться. Аналитические системы помогают определять ее, исходя из максимизации маржинальной прибыли. Особый случай, когда у некоторых товаров другая роль: не приносить максимальную прибыль, а "убивать" конкурентов.

У каждого товара есть свой жизненный цикл: от вывода на рынок до затухания спроса и вывода из ассортимента. И аналитическая система способна подсказывать  стадии жизненного цикла товара в этом конкретном магазине, регионе, сети, в целом (в нон-фуде в большей степени, чем в продуктовом ритейле).
 
3. Какие трудности испытывают руководители и менеджеры при извлечении и анализе этой информации из транзакционных систем?

Из транзакционных систем получить быстро аналитическую информацию нельзя. В рамках таких систем неперспективно развивать аналитическую функциональность. Для анализа существует отдельный класс систем, построенных на технологиях data warehouse, на технологиях OLAP. Информация должна предоставляться менеджеру настолько быстро, чтобы между запросом и получением информации не забыть, что мы хотели узнать. Она должна быть удобной и легкой для восприятия, чтобы обеспечивать полноценную поддержку принятия решений. А в транзакционных системах, как правило, не столь развиты средства визуализации и представления информации. Эти системы нацелены на другое и призваны обеспечить оперативное управление товародвижением.
 
4. Какие виды анализа этой информации дают наиболее полную картину происходящего?

Есть два вида моделей: математические (или, иначе, аналитические) модели и информационные. Математические представления для менеджмента затруднительны, они трудно воспринимаются. Для анализа информации в таком представлении нужно обладать профессиональными навыками математического анализа. Да и огромный размер ассортимента не предоставляет возможности полноценно пользоваться такими моделями.

В ритейле в первую очередь нужно показать динамику процессов и их структуру. Для решения этих задач можно выделить четыре вида анализа:
Отображение динамики (продаж/запасов по часам, дням, неделям, месяцам и т.д.).

Долевой анализ. Здесь удобны долевые гистограммы: вклады каждого объекта, поставщика, клиента или товарной категории в результаты (выручку, прибыль) работы компании.
Матричные виды анализа, которые классифицируют магазины, поставщиков, клиентов и товары (категории товаров) на группы (кластеры) по различным критериям. Например, ABC-XYZ анализ по прибыли и частоте продаж.

Сравнительный вид анализа. Например, сравнение двух периодов, магазинов одного региона с магазинами другого региона и т.п.
Эти четыре вида анализа, в основном, способны дать наиболее полную картину происходящих процессов в товародвижении компании. Особенно эффективно применять разные виды анализа, и делать выводы по всей совокупности полученных результатов.

В нашей системе DiAna: Digital Analytics Pro мы предлагаем комплексно использовать следующие аналитические инструменты:

I. Базовые виды анализа продаж и запасов: 
  • Анализ динамики продаж
  • Почасовой анализ продаж
  • Анализ продаж на множестве чеков, сгруппированных по интервалам сумм покупок (Позиционирование)
  • Анализ динамики товарных запасов
II. Виды матричного анализа данных:
  • АВС-XYZ анализ продаж
  • Анализ по модифицированному методу Дибб-Симкина
  • Анализ по модифицированной Бостонской матрице
III. Эконометрический анализ данных.
 
5. Какие ИТ-инструменты способны реализовать оперативный анализ данных?

Только те, которые ориентированы на анализ. Такие инструменты принято называть системами бизнес-анализа (BI – Business Intelligence), которые могут быть построены по-разному: на хранилищах, с использованием OLAP-технологий, с использованием предсказательной аналитики. Перед системами бизнес-анализа стоят три основные задачи: извлечение информации из бизнес-источников, получение общей аналитики (это OLAP-технологии использования многомерных баз данных и, возможно, специализированных конструкторов решений), и третье – это использование инструментария для прогнозирования и предсказания, извлечение закономерностей (data mining). Современные системы должны решать все три задачи: эффективно извлекать информацию из различных источников данных, строить и использовать многомерные базы данных, иметь инструментарий предсказательной аналитики, прогнозирования и извлечения закономерностей (извлечения знаний, по другой терминологии).
 
6. Опыт практиков (Демонстрация, как могут быть реализованы базовые и матричные виды анализа, а также  эконометрический анализ данных о продажах и запасах с применением специализированных аналитических программных продуктов класса BI).
 
Константин Чудинов, начальник отдела ИС Группы компаний "Кировский" (Сеть супермаркетов "Кировский" насчитывает 127 магазинов в Екатеринбурге и 17 городах Свердловской области):
"Мы приступили к использованию аналитической системы DiAna: Digital Analytics Pro в самой острой фазе мирового финансового кризиса осенью 2008 года. В это непростое для всех время мы оценивали наше новое приобретение как очень своевременную и важную инвестицию, направленную на повышение эффективности и качества управления, оптимизацию бизнеса в целом. Время показало, что такая "заточенная" на тонкостях ритейла система стала нашим компасом в борьбе за покупателя на насыщенном розничными предприятиями рынке Уральского региона.
Например, новые возможности этой аналитической системы позволяют с помощью Бостонской матрицы проводить сравнительный анализ изменений в объемах продаж категорий товаров и их вкладов в финансовые результаты работы компании. Это открыло нам дополнительные возможности в применении данной системы для повышения операционной эффективности работы нашей сети. С помощью этих и других методов анализа мы приводим ассортимент к оптимальному состоянию, снижаем издержки, связанные с затовариванием или, напротив, ситуациями out-of-stock, уменьшаем логистические потери, что повышает общие показатели оборачиваемости в сети".
 
Анжелика Федорова, коммерческий директор сети "АБК" (36 супермаркетов в Москве и Московской области)
"Мы несколько лет используем программу DiAna: Digital Analytics Pro и успели убедиться в ее удобстве, и полезности для нашего бизнеса. Удобство этой программы в быстроте построения отчетов, графиков, и в том, что можно использовать любой набор параметров для анализа (как в разрезе товаров, так и магазинов, поставщиков, клиентов).

Почасовой анализ продаж помогает нам выявлять всплески продаж в том или ином магазине, и прицельно, точечно выбирать интервалы для назначения времени проведения дегустаций и промо-акций. Еще был характерный случай, когда мы заметили в большинстве магазинов, что пик продаж продолжается не до 21 часа, как было раньше (в это время заканчивалась смена кассиров), а до 22 часов. Поэтому мы приняли решение о продлении смены, чтобы "пересменок" не мешал покупателям.
Анализ динамики продаж в программе DiAna: Digital Analytics Pro удобен наглядностью графиков, оперативностью их построения и тем, что графики и отчеты легко переносятся в Excel. Статистика накапливается за многие годы, и можно посмотреть динамику продаж за любой интервал времени: отдельно каждый магазин или их произвольные группы (например, по их формату или по местоположению). Есть возможность включить в анализ любой произвольный набор товаров, групп товаров или товарных категорий (например, только тех, что участвовали в акции, чтобы оценить ее эффективность). Интересный отчет о доле группы товаров в общих продажах. Например, какую долю в продажах (или в прибыли) занимает категория "Овощи-фрукты". Как эта доля изменялась по дням внутри недели или, допустим, по понедельникам за последние три года, или поквартально".
 
Олег Карпиков, генеральный директор Сеть зоомагазинов "МИСКА" (9 магазинов в Москве)
"Я знаю компании, где есть специальные сотрудники, которые делают отчеты. У нас такой обязанности нет ни у кого. Любой менеджер может запустить DiAna: Digital Analytics Pro и там увидеть все, что ему нужно. Ко мне приходят люди и спрашивают: "Какие я должен писать отчеты?". Я говорю: "Не нужно ничего писать, все видно". Пришла идея,  нажал на кнопку, потратил 1-2 минуты и все видишь на экране.

Система прекрасно работает по удаленным каналам. В офисе я провожу 1-2 дня в неделю, остальное время – в машине, c ноутбуком. И там через Yota все прекрасно "летает".
Учетной системой я не пользуюсь вообще. Эту систему используют подчиненные для создания заказов, еще чего-то конкретного, чтобы изучить что-то более детально. Для управленческого понимания более чем достаточно системы DiAna: Digital Analytics Pro. Во-первых, все сразу же видно в графиках, показателях: я могу запустить срезы по неделям, по дням, по месяцам. Сравнение с прошлым годом, с текущим; срезы по магазинам: что угодно. Самые используемые кубы: остатки, продажи и АВС (проведение ABC-анализа, выявление категорий А и В, приносящих наибольший доход). Не важно: это корма для собак, кошек, или по поставщикам можно провести анализ. Десятки раз в день возникают потребности, которые решаются с помощью DiAna: Digital Analytics Pro. Обычное управление розничной торговлей: работа с поставщиками, расширение-сужение ассортимента, переброска товаров между магазинами. Реальный контроль ситуации с маржой и остатками.

Очень эффективно проводить анализ акций поставщиков, когда они меняют цены или дают дополнительную рекламу. Запустил анализ по поставщику или категории: посмотрел график продаж, тут же рядом – график "Остатки". Получил эффективность акции. Или была ситуация, когда продажи выросли очень хорошо, а маржа упала. Сравнили график маржи с графиком количества. Видно, что продавать стал больше, а зарабатывать – меньше. Быстро исправили ситуацию".
 
7. Как использование аналитических информационных систем отражается на повышении операционной эффективности розничных сетей?
Многие компании, отрабатывая бизнес-процессы и технологии ведения бизнеса, фактически, подошли к тому, что все уже примерно одинаково эффективно это делают. Наступает определенный момент, когда совершенствовать практически нечего: все регламенты описаны, владельцы бизнес-процессов обучены, все четко выполняется. У всех почти все одинаково. Вопрос состоит в том: а как получить конкурентное преимущество? Как быть эффективной, конкурентоспособной сетью? Есть два ключевых шага. Первое: сфокусироваться на той задаче, которую ты можешь сделать эффективней других. Остальное вывести из поля зрения, отдать на аутсорсинг и т.п. Только специализация в современных условиях способна принести успех.
Специализация – фокусирование на определенной сфере бизнеса, направление всех усилий на совершенствование этой главной части, благодаря которой компания способна победить конкурентов. Второе: наложить аналитические подходы на избранный фокус – через аналитику фокусируясь на определенном аспекте бизнеса, например, на SCM, как это делает Walmart. Или, как Tesco: на технологиях персонального маркетинга через инструменты CRM. Эти компании активно внедряют и применяют аналитику. Не просто аналитические системы, которые являются инструментом, а аналитику, которая понимается шире: принятие решений и выполнение бизнес-процессов не на основе интуиции, а на результатах анализа. И если это становится правилом – применять аналитику, для всей компании сверху донизу вплоть до операционных менеджеров – тогда считается, что компания достигла стадии аналитического конкурента . А значит, она стала конкурентоспособной, потому что у нее есть самые эффективные бизнес-процессы, которые дают конкретный результат и обеспечивают конкурентное преимущество.

Использование аналитики позволяет изучить потребителей, и, исходя из этого, предлагать им нужные товары в нужное время в удобном для них магазине по оптимальным ценам. А для обеспечения этого необходимо скоординировать управление бизнес-блоками продаж и закупок, опять же, на основе применения аналитики. Основываясь не на интуиции, а на аналитике, ритейлер способен чаще принимать более верные решения, обоснованные прошлым опытом, и, напротив, минимизировать количество неверных шагов. Поэтому такой подход к ведению бизнеса способен повысить эффективность розничной сети, позволить только за счет внутренних ресурсов вырваться вперед, обойти соперников.

Теги


Информация о компании France Informatique & Technologie (FIT)

Компания FIT более 25 лет работает на российском рынке и является одним из лидеров комплексной автоматизации сетей супер- и гипермаркетов. Компания FIT является разработчиком наиболее популярной на российском рынке системы автоматизированного управления сетевым розничным предприятием GESTORI Pro, аналитической системы DiAna: Digital Analytics Pro, кассовых систем «POS-FIT-K» Версия 5.01 и «POS-FIT-ФР».

Клиенты

Клиентами FIT являются более 1000 торговых компаний России и Беларуси, среди которых более 100 крупных сетей супер- и гипермаркетов, в том числе ЛИНИЯ, КИРОВСКИЙ, МАКСИДОМ, МАГНОЛИЯ, FIX PRICE, МОНЕТКА, АВОСЬКА, АЙКРАФТ, АБК, РИНГ и др.

Награды

Компания FIT – многократный обладатель премии «Золотые Весы» как лучший автоматизатор сетей супер- и гипермаркетов в сегментах food, DIY, drogerie и др. Национальная профессиональная премия «Золотые Весы» – высшая профессиональная награда РФ, присуждаемая за выдающиеся достижения в области оснащения предприятий торговли.

В 2010 году BI-система DiAna: Digital Analytics Pro стала лауреатом обзора PC Magazine/RE «Лучшие программы 2010». Редакция признала разработку компании FIT продуктом, вошедшим в число наиболее актуальных, интересных и качественных разработок 2010 года, оказавшим большое влияние на свой сегмент рынка, установив новые стандарты качества и функциональности.

Система GESTORI Pro (Back-Office)

GESTORI Pro – специализированный программный комплекс управления товародвижением в сетях супер- и гипермаркетов, включая подсистему управления логистикой склада класса WMS (Warehouse Management Systems), учитывающую и определяющую местоположение товаров на распределительных и дистрибьюторских центрах. Гибкость и богатство функционала системы GESTORI Pro, быстрота и легкость ее внедрения объясняют стабильный рост спроса на нее со стороны ритейлеров.

В рейтинге крупнейших розничных сетей России «INFOLine Retail Russia TOP-100 2015» система GESTORI Pro уверенно лидирует по числу пользователей: каждая четвертая российская сеть FMCG и DIY, входящая в число 70 ведущих компаний отрасли, использует эту разработку от компании FIT.

Отличительные особенности: надежность, масштабируемость, использование платформ разработки промышленного класса, эффективный удаленный доступ к базе данных с использованием низкоскоростных каналов. Логично дополняет GESTORI Pro аналитическая система DiAna: Digital Analytics Pro, относящаяся к классу BI (Business Intelligence).

Система DiAna: Digital Analytics Pro – аналитическая система класса BI

Специализированная на решении задач ритейла, программа помогает принимать обоснованные управленческие решения на основе анализа продаж и динамики складских запасов: помочь оптимизировать ассортимент и товарные запасы, правильно определить предпочтения типовых покупателей магазина, определить наиболее адекватные цены, которые позволят добиться максимальной прибыли от продаж данного товара. Причем система работает максимально быстро и наглядно. Такие возможности особенно востребованы при обработке больших массивов данных, когда очень важно не упустить логическую нить размышления из-за ожидания. Так, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает всего несколько секунд.

Систему DiAna: Digital Analytics Pro делает уникальной на рынке использование адаптированных математических моделей для решения прикладных ритейловых задач бизнес-анализа. В их числе модифицированные для ассортиментного анализа и планирования методики Бостонской матрицы, Дибб-Симкина, эконометрические модели и др.

DiAna: Digital Analytics Pro – лауреат обзора «BEST SOFT 2010», одна из лучших программ года по мнению редакции журнала PC Magazine/RE.

DiAna: Digital Analytics Pro – одна из немногих систем, разработанная специально для анализа информации каждого отдельного чека, продаж на каждой отдельной кассе вплоть до анализа загруженности той или иной смены кассиров на ней. Такой подход дает возможность составить полноценный портрет покупателя, выработать позиционирование с учетом его потребностей, вплоть до учета времени года, времени суток и географического положения торговой точки и на основе этого сформировать продуманную ассортиментную и ценовую политики.

Немаловажная особенность системы – ее универсальность в стыковке. Новая версия DiAna: Digital Analytics Pro работает не только с системой GESTORI Pro от компании FIT, но и может быть интегрирована с любой другой розничной системой управления товародвижением, уже используемой в торговой сети.

Front-end оборудование и кассовые системы (Front-Office)

Являясь Уполномоченным Поставщиком решений корпорации NCR уровня PREMIER на российском рынке, компания FIT осуществляет продажи и внедрение полного спектра решений корпорации NCR для розничной торговли, куда входят:
  • системы кассового самообслуживания Self-Checkouts (FastLane SelfServ Checkout),
  • POS-терминалы (RealPOS),
  • сканеры, биоптические сканеры и сканер-весы (RealScan),
  • принтеры и иное периферийное оборудование (RealPOS Printers, RealPOS Peripherals),
  • онлайн ККТ,
  • фискальные регистраторы,
  • соответствующие программные комплексы (SelfServ Checkout Software, Advanced Checkout Software, «POS-FIT-K» версия 5.01, «POS-FIT-ФР»).
Компания FIT провела интеграцию кассовой системы «POS-FIT-ФР» c программными комплексами кассовых систем самообслуживания NCR FastLane SelfServ Checkout (SSCO) и Fujitsu U-Scan Genesis, первой на российском рынке внедрив технологию самообслуживания у российского клиента — в сети супермаркетов «Магнолия» и одной из первых среди партнеров NCR — в сети продуктовых супермаркетов SEVEN.
 
Оборудование и программное обеспечение компании NCR используют ведущие розничные сети: Wal-Mart, Carrefour, Metro, Ahold, Target, Home Depot, Tesco и другие участники списка TOP-100 мирового ритейла.

Среди российских клиентов NCR – крупнейшие розничные операторы: «Магнит», X5 Retail Group, «Ашан», «Глобус», «Максидом», SPAR, «Монетка», «Поляна» и другие.

Эффективная сервисная поддержка всего поставляемого оборудования осуществляется сетью центров технического обслуживания (ЦТО), которую FIT активно развивает по всей стране, являясь заявителем в реестр ККТ целого спектра моделей онлайн касс.

Наверх