현대 소매 대마초 매장은 진행 중인 작업입니다. 성숙한 시장에서도 일반 관리자가 새로운 브랜드를 만나고, 신제품을 평가하고, 제한적이고 가치 있는 진열대와 보관 공간을 할당하는 방법을 결정할 때 이는 추측 게임인 경우가 많습니다.
가장 어려운 점 중 하나는 대마초 제품 재고 구축 예측이 불가능하고 변덕스러울 수 있는 대마초 소비자의 구매 행동을 예측하려고 합니다. 잦은 신제품 출시, 제한된 교육 및 마케팅, 급증하는 브랜드 충성도로 인해 상황이 조만간 바뀔 것 같지 않습니다.
소매업체와 유통업체, 브랜드 파트너는 최근 매출을 바탕으로 정확한 추측을 할 수 있지만, 빠르게 변화하는 시장에서 고객이 다음에 어떤 방향으로 끌릴지는 알 수 없습니다. 소매업체가 잘못된 구매 결정을 내리면 그 실수는 공급망에 영향을 미치고 유통업체와 제조업체에도 부정적인 영향을 미칩니다.
일반적인 질문
과연, 재고 관리 제품 개발과 소비자 동향이 목표를 움직이는 업계에서 유통업체와 소매업체 모두에게 가장 중요한 기술 중 하나가 되었습니다. 상품 흐름을 관리하고 올바른 구매 결정을 내리는 것은 성숙 시장과 신흥 시장 모두에서 매월 동일한 질문을 포함하는 까다로운 제안일 수 있습니다.
- 신규 고객과 기존 고객 모두에게 적합한 제품을 보유하고 있습니까?
- 쇼핑 경험을 손상시키지 않으면서 얼마나 많은 제품을 보유할 수 있습니까?
- 어떤 제품이 가장 많은 매출과 수익을 창출하게 될까요?
- 재고에 묶여 있는 자본의 양을 어떻게 줄일 수 있나요?
- 어떤 신제품 카테고리가 인기를 끌 것인가?
놀라운 데이터
시애틀에 본사를 둔 대마초 연구 및 분석 회사 헤드폰 최근 미국과 캐나다의 XNUMX개 레크리에이션 및 의료 시장에 걸쳐 필수 재고 및 구색 지표를 평가했습니다. 주요 결과는 당황스럽습니다.
- 시장마다 상당한 차이가 있지만 북미 대마초 매장 중앙값은 지난 400일 동안 약 90개의 개별 제품을 보유했습니다.
- 평균적으로 미국과 캐나다 전역에서 약 33%의 제품이 전체 매출의 80%를 차지합니다. 예를 들어 앨버타에서는 최고 판매 제품의 39%가 중간 소매업체 매출의 80%에 기여했습니다. 오클라호마에서는 제품의 27%가 매출의 80%에 기여했습니다.
- 일부 제품은 전혀 판매되지 않습니다. 캘리포니아에서는 제품의 14%가 판매되지 않았으며 매장 진열대에서 귀중한 공간을 차지했습니다. 오클라호마에서는 중간 소매 가격의 제품 중 21%가 90일 동안 판매되지 않았습니다.
- 보다 성숙한 캐나다 시장은 미국 시장보다 재고 효율성이 더 높습니다. 브리티시 컬럼비아의 중간 매장에서 90일 동안 XNUMX개 제품 중 XNUMX개 이상이 최소 한 번 이상 판매되었습니다.
“나에게 있어 보고서에서 가장 놀라운 점은 한동안 합법적인 대마초를 사용했던 두 성숙한 시장 모두에서 지난 20일 동안 판매가 전혀 없었던 제품의 충격적인 비율(많은 지역에서 90%에 마감)입니다. 오레곤과 워싱턴뿐만 아니라 미시간과 같은 신흥 시장도 마찬가지입니다.”라고 헤드셋의 공동 창립자이자 CEO인 Cy Scott이 말했습니다.
Scott은 또한 캐나다 산업이 두 가지 주요 이유 때문에 재고 관리가 더 효율적이라고 설명했습니다. 캐나다에서는 대마초가 연방법으로 합법화되어 있으므로 주 간 유통이 있고 소수의 대형 업체가 많은 제품을 생산하기 때문에 주 간 구색 간의 차이가 적습니다. 캐나다의 "대마초 2.0" 제품(음료, 기화기 등)은 미국 시장에 비해 상대적으로 새로운 상태입니다.
크기 문제
어려움을 겪고 있는 소규모 사업자에게는 느리게 움직이는 재고가 심각한 문제가 될 수 있습니다. 이 요인은 많은 소규모 브랜드에 통합의 물결이 다가오고 있다는 업계 분석가의 예측에 기여했습니다. 캘리포니아와 같이 경쟁이 치열한 시장에서 마진이 매우 적은 소매업체는 많은 실수를 저지르고 고객 및 공급업체와의 관계를 손상시킬 위험을 용납할 수 없습니다.
스콧은 “큰 문제라고 생각하지만 산업이 성숙해가는 과정에서 피할 수 없는 자연스러운 부산물”이라고 말했다. “소매업체와 약국의 경우 시장에 너무 많은 새로운 SKU가 출시되고 일반 소비자 선호도와 전반적인 브랜드 충성도가 아직 초기 단계에 있다는 문제가 있습니다. 이로 인해 현재로서는 최적화가 더 어려워지지만, 데이터를 살펴보는 것이 좋은 첫 시작입니다.”
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