Классификация товаров также может включать временные категории, такие как «недавно выпущенные» или «тренды предыдущего сезона». Применение подобной классификации позволяет торговцам быстро реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и адаптировать свой ассортимент. Важно помнить, что товары имеют цикл жизни, включающий стадии внедрения, роста, зрелости и упадка. Анализ этих стадий помогает принимать правильные решения о том, когда продолжать продвигать товар, а когда сокращать его присутствие на рынке.
Другим важным аспектом отбора товаров является использование метода портфельного анализа. Этот метод помогает оценить ассортимент товаров с точки зрения их прибыльности и доли на рынке. С помощью матриц, таких как матрица БКГ (Бостонская консультативная группа), возможно визуально представить, какие товары следует развивать, а какие выводить с рынка. Например, товары, попадающие в категорию «звезды» (высокая доля на рынке и высокий рост), нуждаются в больших инвестициях на развитие, в то время как «собаки» (низкая доля и низкий рост) могут требовать прекращения дальнейшего производства. Это помогает компании сосредоточить свои ресурсы на наиболее перспективных направлениях.
Кроме того, следует учитывать и методы оценки качественных характеристик товаров. Это может включать тестирование продукта, изучение его функциональности и качества. Например, если производитель бытовой техники запускает новый кухонный комбайн, ему следует провести тестирование группы респондентов, чтобы учесть их мнения о удобстве, функциональности и дизайне. Эти данные помогут создать более привлекательный конечный продукт, соответствующий ожиданиям клиентов.
Важно также обращать внимание на сезонность и географические особенности. Некоторые товары могут быть востребованы в определенные времена года или в зависимости от культурных традиций. Например, продажи праздничных товаров стремительно возрастают перед Новым годом, и компании должны заранее подготовиться к этому, увеличивая соответствующий ассортимент в преддверии праздников. Следовательно, учет сезонных трендов и региона, где осуществляется продажа, может значительно увеличить общие объемы продаж.
На завершающем этапе отбора товаров компании стоит применить аналитику данных для постоянного мониторинга успехов своих товаров на рынке. Используя современные инструменты и технологии, такие как большие данные и искусственный интеллект, можно прогнозировать изменения в потребительских предпочтениях и адаптировать ассортимент. Однако важно не только собрать информацию, но и правильно интерпретировать её. К примеру, увеличение запросов на экологически чистые продукты должно побудить компании подумать о расширении этого сегмента в своем ассортименте.