Таблица готовых продуктов основный покупатель

Когда слышишь про 'таблицы готовых продуктов', первое, что приходит в голову — это сухие цифры по сбыту. Но на деле ключевое тут не отчётность, а понимание, кто эти люди за цифрами. У нас в ООО Вэйфан Цзиньхэ Новая Эра по Пищевой Продукции годами копили данные, и главный вывод: если не видишь за клиентом его кухню и привычки, все эти таблицы — просто бумага.

Кто скрывается за цифрами

Раньше мы думали, что основной покупатель — это крупные сети. Запустили детальную таблицу по готовым продуктам, где расписали всё: от полуфабрикатов до копчёных утиных грудок. Но через пару месяцев увидели странность — 60% поставок шло не гипермаркетам, а небольшим ресторанам и кейтерингам. Оказалось, их шеф-повара ценят нашу утку за стабильность партий, но им не подходят фасовки 'под сетку'. Пришлось пересматривать всю логистику.

Заметил ещё такую деталь: в таблицах часто указывают 'HoReCa' общим блоком, но внутри него — абсолютно разные потребности. Например, для ресторанов высокой кухни важна разделка тушек под конкретное блюдо, а для столовых — готовые нарезки, которые экономят время. Мы на сайте jinhe-duck.ru даже добавили фильтры под эти запросы, но осознали, что таблица должна быть живым инструментом, а не статичным отчётом.

Был случай, когда мы поставили партию фаршированных утиных шейк крупному заказчику, а он вернул — не подошло по текстуре. Разбирались, оказалось, их технологи не учли, что наш продукт требует другого режима разморозки. С тех пор в таблицу готовых продуктов добавили графу 'особенности термической обработки'. Мелочь, но она спасла не одну поставку.

Ошибки сегментации

Когда только начинали, думали, что достаточно разбить покупателей на 'опт' и 'розницу'. Но в реальности оптовик из регионального распределительного центра и оптовик из московского гастрорынка — это два разных зверя. Первый смотрит на цену за килограмм, второй — на уникальность ассортимента. Наша таблица в какой-то момент стала напоминать учёт свинокомплекса, пока не добавили параметр 'география спроса'.

Особенно ярко это проявилось с продукцией для шаурмы. Изначально мы её вносили в общую категорию 'полуфабрикаты', но потом заметили, что покупатели с Кавказа часто запрашивают именно утиную грудку для этого блюда, а не курицу. Пришлось выделять отдельную строку в таблице и менять протоколы обсуждения с клиентами. Кстати, сайт jinhe-duck.ru тогда пришлось перерабатывать — добавили раздел с рекомендациями по использованию продукции в уличной еде.

Сейчас вспоминаю, как один из менеджеров предлагал вообще убрать из таблицы мелких частных пекарен — мол, объёмы смешные. Хорошо, что не послушали — именно они стали драйвером роста в кризис, когда крупные игроки снизили заказы. Вывод: таблица должна учитывать не только текущие продажи, но и потенциал нишевых сегментов.

Как данные меняют производство

В 2022 году мы увидели в таблице всплеск спроса на готовые утиные окорока в вакуумной упаковке. Стали копать — оказалось, многие логистические компании стали закупать их для дальнобойщиков. Переориентировали часть линии, и теперь это 15% оборота. Без детализированной таблицы мы бы списали это на сезонный рост.

Ещё пример: данные по возвратам показали, что продукты с маринадами на основе мёда чаще бракуются в регионах с жарким климатом. Пересмотрели рецептуру для южных поставок — убрали мед, добавили пряности. Возвраты упали на 7%. Это к вопросу о том, что таблица готовых продуктов — не просто отчёт для отдела продаж, а инструмент обратной связи с производством.

Кстати, именно благодаря анализу таблицы мы в ООО Вэйфан Цзиньхэ Новая Эра по Пищевой Продукции решили не закрывать линию по производству утиного жира. Цифры показывали стабильный, хоть и небольшой спрос от кондитерских и фармацевтов. Сейчас это направление приносит стабильный доход, а главное — помогает утилизировать отходы с основного производства.

Подводные камни автоматизации

Пытались как-то внедрить CRM с автоматическим формированием таблиц. Вышло плохо — система выдавала красивый отчёт, но не учитывала, скажем, что клиент из Владивостока заказывает на 30% больше копчёной утки в декабре. Человеческий фактор оказался важнее алгоритмов.

Сейчас используем гибридный подход: база данных + еженедельные совещания с менеджерами. На этих планерках часто рождаются идеи, которые потом отражаем в таблице. Например, заметили, что многие покупатели просят 'что-то новенькое' — запустили линейку готовых рагу из утки с локальными овощами. Результат сразу отразился в графе 'новые позиции'.

Важный момент: таблица должна быть доступна не только отделу продаж. У нас к ней имеют доступ технологи, логисты и даже ветеринарная служба. Это помогло, когда в одном из регионов участились случаи неправильного хранения продукции — быстро скорректировали инструкции и добавили в таблицу пометки для конкретных дистрибьюторов.

Что видит покупатель

Многие думают, что таблица — это внутренний документ. Но мы на jinhe-duck.ru вынесли часть данных в публичный доступ: сроки годности, условия хранения, рекомендации по приготовлению. Клиенты это ценят — особенно те, кто работает с нами через сайт без менеджера-посредника.

Интересный эффект: когда начали указывать в открытой части таблицы не только цены, но и особенности сырья (например, что утка выращена на собственном комбинате от инкубации до убоя), количество запросов от шеф-поваров выросло на 25%. Оказалось, для них прозрачность цепочки так же важна, как и цена.

Сейчас работаем над тем, чтобы добавить в таблицу данные по углеродному следу — европейские партнёры начинают это требовать. Непросто, учитывая нашу полную производственную цепочку, но уже есть наработки. Думаю, через год это станет стандартом для всех серьёзных игроков рынка.

Вместо заключения

Главное, что поняли за годы работы с таблицами готовых продуктов: они должны дышать. Не быть застывшим отчётом, а меняться вместе с рынком. Иногда стоит нарушить красивую структуру ради реальных данных — например, когда вносишь рукописные пометки от клиентов прямо в электронную таблицу.

Сейчас смотрю на наши первые версии и улыбаюсь — сколько всего мы не учитывали. Но именно эти ошибки и помогли выстроить систему, которая действительно работает. Не идеально, зато жизненно.

Коллеги часто спрашивают, какой софт лучше для ведения таких таблиц. Отвечаю: начинайте с простого Excel, но обязательно добавляйте туда столбцы, которых нет в стандартных шаблонах. Например, 'история жалоб' или 'сезонные предпочтения'. Потом сами поймёте, что важно именно для вашего основного покупателя.