Книга "Пополнение запасов (розничная цепочка поставок в реальном мире)"
Кейт Бартлет

Эта книга рассказывает о пополнении запасов в рознице. Или другими словами, о том как поддерживать оптимальные запасы на полках магазина.
1. Введение
Пополнение запасов в рознице довольно сложная область. Большинство средних супермаркетов держат не менее 10 000 ассортиментных позиций, а в больших это число доходит до 200 000. Умножив на количество магазинов в сети, становится очевидным, что отдел закупок вовлечён в управление миллионами товарных мест. Так как же сделать так, чтобы на полки попадали правильные товары в правильном количестве?

Где вообще можно научиться управлять этим процессом? Пополнению запасов в сети магазинов это не то, чему хорошо учат в университетах. Большинство людей, которые работают в этом области научились своим навыкам на рабочем месте. Но даже те, кто имеет учёную степень в области логистики или цепочек поставок признают, что научные методы пополнения запасов являются слишком узкоспециализированными и сталкиваясь с реальными задачами, вынуждены осваивать всё заново.

Одна из проблем в мире розничной торговли заключается в том, что мы всегда должны учитывать коммерческие соображения. Теория может сказать, что магазину нужны 3 продукта для того чтобы удовлетворить покупательский спрос, но денежный поток или торговые условия могут диктовать иное. Если поставщик заплатил тысячи долларов за большой дисплей, или у розничного торговца закончились наличные деньги, реальность начинает сильно отличаться от теории.

Тем не менее, эта книга стоит на двух важных основах. Во-первых, пополнение запасов на самом деле должно быть намного проще, чем то, что создают многие эксперты и консультанты по программному обеспечению. Мой аргумент в том, что чем проще процесс, тем более устойчивым и эффективным он будет. Сложная система часто падает, так как сотрудники не понимают механики процесса и не могут найти и исправить ошибки, когда что-то идёт не так. Пополнение запасов в рознице это область, где чем меньше тем зачастую больше.

Другой темой этой книги является то, что "точно вовремя" лучше, чем "на всякий случай". Большинство розничных торговцев слишком много инвестируют в склад и страдают от непродуктивного ассортимента и избыточных запасов.

Основная хитрость в розничных закупках это выбор правильного способа снабжения магазинов. Все знают, что существуют две техники: вытягивание и проталкивание. Но настоящие искусство заключается в том, чтобы знать, когда тянуть, а когда толкать. И это не просто техническое упражнение, а вопрос понимания настроения бизнеса: когда увеличивать запасы в магазинах, а когда опускать их вниз. В конечном счете, специалистам в цепи поставок нужна глубокое понимание товаров и магазинов, торговой тактики и коммерческих приоритетов; всё, чему можно научиться только на работе.

2. Основы
2.1 Основы пополнения запасов >
Для начала давайте обратимся к базовой теории и посмотрим, как она применима в розничной торговле.

После этого, будет важно посмотреть, как практика и коммерческая политика мешает стандартной модели. Я начну с уравнения, но с обещанием, что математика не будет сложной, ведь моя цель не в том, чтобы борясь со сложностями пополнения запасов, утонуть в сложностях математики. Существует простое фундаментальное уравнение процесса пополнения –

Требуемый заказ = Средние продажи * (Время поставки + Время между проверками + Буфер) – (ТвП + ТнР)

Где ТвП и ТнР это товары в пути и товары на руках (на складе или на полках магазина).

Выраженная в словах, формула говорит, что сейчас у поставщика нужно заказать столько товара, сколько необходимо нам до следующего заказа, минус текущие остатки и товары в пути. Чтобы вычислить это, формула умножает средний уровень продаж на количество времени, которое текущий заказ должен покрыть. А здесь в свою очередь учитывается как часто заказы размещаются и как долго выполняются.

"Время между проверками (review time)" зависит от того, как часто делаются заказы, а "время поставки (lead time)" означает, сколько времени потребуется для поставки этого заказа после его размещения у поставщика. Фактически это время от создания заказа до появления товара на полках.

Буфер это страховой запас товаров, который нужно добавить к общему количеству товара. Так, если заказ размещается каждый день и поставщику нужно 24 часа для того чтобы доставить его до полок, будет необходим двухдневный запас, плюс буфер на случай непредвиденных ситуаций. Если в качестве буфера выбрать полдня, то общее время, на которое нужно сделать заказ 2,5 дня, то есть средний объем продаж нужно умножить на 2.5, минус товары в наличии (ТнР) и товары заказанные у поставщика ранее (ЗвП).

Для того, чтобы подставить в формулу реальные цифры, предположим, что среднедневные продажи составляют 10 штук, товаров в наличии 5 штук, товаров в пути 10 штук, тогда необходимый заказ —

10 * (1 + 1 + 0,5) – (5 + 10) = 25 – 10 = 10 штук

Если остановиться и подумать, то подобная логика работает и в реальной жизни. Например, если в супермаркете мы захотим решить, сколько литров молока купить, наша логика пойдёт по аналогичному пути. Сколько молока я должен купить? Ну, у меня дома 2 литра, и я выпиваю 1 литр в день. Так что этих запасов хватит на 2 дня. Но когда я снова пойду за покупками? Через 3 дня. Хорошо, поэтому я куплю один литр, и, может быть, второй, на всякий пожарный случай.

Это простой пример, без "товаров в пути" в уравнении. Если вы заказываете гаджеты из Китая с трехмесячным сроком доставки, задача становится сложнее. Допустим, время доставки 3 месяца, а заказы мы размещаем ежемесячно. Так, складывая время доставки и время между заказами получаем 4 месяца, или иначе говоря, последующие заказы, размещённые после текущего прибудут не раньше чем через 4 месяца. Если политика компании обязывает держать страховой запас на 1 месяц, то в итоге нам необходим 5 месячный запас товаров. Если среднее потребление в месяц составляет 1000 штук, это означает, что 5000 гаджетов будут распроданы до прибытия заказа, размещённого в следующем месяце. Там, вероятно, все еще будут заказы предыдущих месяцев, которые еще не прибыли. Скажем, у нас есть 1500 штук на полках, и 2 заказа в пути в количестве 2500 штук; в этом случае требуемый заказ 1000 штук (5 000 минус 2500 и 1500).

Это заказ на базовом уровне, без учёта колебания спроса и сезонности. Но мало кто из закупщиков, работающих в рознице, использует эту формулу. Ровно как и мало кто из обычных людей применяет её при закупке продуктов для дома, даже в случаях, когда она могла бы помочь. Большинство людей используют метод пополнения на основе триггеров, о котором я расскажу в ближайшее время.

В ритейле наша задача — поддерживать уровень запасов в магазинах. В наши дни существует тенденция централизованного управления закупками, но некоторые товары по-прежнему заказываются сотрудниками магазинов. Но понимают ли они основную формулу пополнения? По моему опыту — не всегда. В старые времена, когда большая часть товара заказывалась магазинами самостоятельно, использовались простые вспомогательные средства, называемые картами "остатки и заказы". Персонал должен был пересчитать запасы и записать их в карточке. Там же записывалась информация о предыдущих заказах, частоте и время выполнения заказа и средний уровень продаж. С помощью этих данных, сотрудники магазина могли использовать базовую формулу пополнения запасов. Это был очень трудоемкий процесс, требовавший персонала с хорошими математическими навыками, именно поэтому сегодня большинство ритейлеров применяют автоматизацию и команду специалистов в головном офисе.

Снабжение склада должно быть таким же хорошо отлаженным, как и снабжение магазинов. Крупные розничные сети имеют центральный склад снабжающий магазины, и команду в офисе, управляющую закупками у поставщиков. Даже в этом случае, пополнение запасов следует основной формуле.

О чём говорит нам основная формула? Вне зависимости от того работаем мы с магазинами напрямую или через склады, есть четкие следствия из неё:

1) Чем меньше срок поставки, тем легче делать заказ. Это самоочевидно: гораздо легче поддерживать остатки на складе (причём на низком уровне), если товар можно быть быстро пополнен. Это работает и дома тоже. Если вы ходите в магазин каждый день, то очень легко покупать всё точно в срок. Если же вы ходите по магазинам раз в неделю, или даже в месяц, гораздо сложнее проследить за тем, чтобы не остаться без зубной пасты, туалетной бумаги или стирального порошка. То же самое верно и в промышленных масштабах. Поставщики, которые обеспечивают быструю доставку гораздо больше помогают магазинам поддерживать оптимальные запасы, чем те, кто не может обеспечить стабильность и быстроту поставок. Розничные торговцы также попадают в сложную ситуацию, когда перестают покупать у местного поставщика и переключаются к удаленному. Непрерывность запасов при сроке доставки в течение трех недель поставки период гораздо труднее достичь, чем при поставке в течение трех дней.

2) И срок поставки и время между проверками важны каждый сам по себе, но их сумма становится критически важной. Например, если поставщик может поставить товар в день заказа, имеет смысл проверять запасы на ежедневной основе для того чтобы держать всё под контролем.

3) Слишком широкий интервал между проверками также проблематичен, как и большое время поставки. Поставщик, который может доставить заказ через 24 часа, но которому мы делаем заказ 1 раз в месяц аналогичен поставщику, который предлагает срок поставки месяц.

4) Заказ значительно усложняется при длинных сроках поставки. Одна из причин этого в том, что могут произойти неожиданные события. Процесс становится более неопределенным, что приходится компенсировать более высокими страховыми запасами.

Короткие сроки поставки и частые заказы самый легкий способ управления запасами; но для этого источник снабжения должен быть расположен рядом с магазином. Большинство ритейлеров решают эту проблему созданием запасов на собственном центральном складе с целью предоставления магазинам необходимого уровня сервиса.

Это не всегда может быть возможным или коммерчески целесообразным, и в этом случае поставки осуществляются напрямую от поставщиков или региональных дистрибьюторов. Розничный торговец может иметь выбирать между покупкой у местного поставщика или у более отдаленный источника. Для того, чтобы сделать правильный выбор, нужно сравнить и учесть все транспортные и финансовые затраты и закупочную стоимость. Риск переизбытка и потери продаж (из-за длительного отсутствия запасов ) должен быть частью этого расчета.

Условия обслуживания предложенные поставщиками могут включать ограничения на количество, которое может быть заказано, также как и на частоту и сроки поставок заказов. Обычно ограничение принимает вид минимальной суммы покупки. Розничному продавцу может потребоваться заказать 100 ящиков, но поставщик может отказываются рассматривать заказы ниже 1000. "Количество минимального заказа" (MOQ) становится важной частью уравнения при создании заказа.

Поставщики устанавливают эти условия по очевидным экономическим причинам, но с точка зрения розничного торговца ясно трудно управлять пополнением запасов, когда MOQ значительно выше, чем объем продаж.

Например, если товар продается в количестве 1000 штук в месяц и поставщик разрешает ежемесячный заказ, он можно относительно легко заказать 1000 в месяц и держать товар в наличии без переизбытка. Но если MOQ составляет 5000, ритейлер будет стоять перед трудным выбором. Может быть уменьшить MOQ, возможно, за счёт более высокой закупочной цены? Или найти альтернативный продукт или источник закупки?

Некоторые MOQ относятся к конкретным товарным позициям, другие могут устанавливаться на весь заказ. Еще более усложняет ситуацию то, что MOQ может относиться не только к количеству, но и к весу, объему или стоимости, а также к различным их комбинациям. Когда это случается, создание заказов становятся очень трудоемкими и требуют помощи от программного обеспечения.

В итоге, розничным торговцам, которые хотят лёгкой жизни, нужны надёжные источники поставок и как можно ближе. Если таковых нет, стоит внимательней отнестись к подсчёту затрат, найдя компромисс между низкой закупочной ценой и последствиями от редких заказов в виде переизбытка товаров или их отсутствия на полках.
2.2 Среднее vs Прогноз >
Формула пополнения запасов, упомянутая в предыдущей главе, имеет некоторые очевидные ограничения. Одно из них заключается в том, что продажи могут отличаться от среднего значения. Другое в том, что предполагает постоянное наличие запасов во всей цепочке поставок. А ведь существуют ещё и ценовые колебания. Если покупка в определённые дни может быть дешевле, чем в другие, в игру вступают коммерческие соображения. Курсы менеджмента цепочек поставок редко учитывают коммерческую политику.

Но давайте остановимся на вопросе средних продаж. Формула, которую мы использовали, зависит от наличия надежной средней скорости продажи. Но некоторые ритейлеры могут запускать распродажи по низким ценам (high-low promotion) и уровень продаж будет отличаться высокой волатильностью. В этом случае расчет среднего объема продаж может сильно различаться в зависимости от выбранного для его составления периода.
перемещение товара 1с
В этом примере уровень продаж является волатильным. Средний объем продаж в восьмом периоде может составлять 2.5,16.0 или 21.5, в зависимости от того, использует ли формула историю последних 2, 4 или 8 недель. Причина, по которой разница настолько велика, заключается в том, что история продаж имеет большие пики и впадины, типичные для продуктов с динамичной ценой и высоким уровнем рекламной активности. Также могут быть нетипично низкие продажи из-за отсутствия товара на складе. Независимо от того, как рассчитывается среднее значение, продажа 75 штук в четвёртом периоде представляет собой проблему для всей концепции использования средних значений в пополнении. Если ничего не будет предпринято дополнительно, розничному продавцу, скорее всего, не хватит товара.

Еще одна проблема заключается в том, что среднее значение не очень точно предсказывает продажи на следующей неделе в значительной части показанных недель. В нашем примере недели, показанные красным цветом, не попали в предел 50% точности при их использовании в качестве прогноза продаж на следующую неделю. Любой метод прогноза, основанный на истории продаж, имеет тенденцию заказывать слишком много товаров после проведения рекламных акций и слишком мало до их начала.

Мы можем поспорить о том, следует ли использовать более длительный или более короткий период в качестве основы для расчета среднего. Но какой бы метод не использовался, для товаров, постоянно продвигаемых акциями очень трудно рассчитать среднее значение, которое может быть использовано для целей пополнения. Но при прочих равных, более длительные периоды расчета, как правило, оказываются более надежными, особенно когда они охватывают более одной акции. Как правило, они дают прогноз, который выше, чем продажи без акций и это может приводить к переизбытку запасов в магазинах между акциями.

Очевидно, что ритейлерам нужно знать, когда рекламные акции проводились в прошлом и когда они планируются на будущее. Имея дополнительную информацию в этой области, для расчетов можно использовать прогноз ожидаемого спроса. Управление запасами магазинов становится намного проще, если бизнес может использовать точные прогнозы, а не тупые средние.
перемещение товара 1с
Например, при идеальном прогнозе ИТ-система может применять формулу заказа на основе ожидаемого спроса. Фактический заказ также будет зависеть от срока поставки и времени проверки. Таблица выше показывает, каким будет порядок, если необходимо заказать товары на 1, 2 или 4 недели вперёд.

Например, в периоде 14, если требуется заказ на 1 неделю, система может использовать прогноз на следующую неделю, создавая заказ на 10 единиц. Если общий срок поставки заказа составляет 2 недели, система должна заказать 85, прогноз на ближайшие две недели. Если для поставки заказа требуется четыре недели, заказ должен быть 150. Во всех случаях нужно вычесть текущие остатки на складе и товары в пути.

Очевидно, что при наличии точного прогноза формула пополнения не будет зависеть от множителя, основанного на среднем уровне продаж. Мы можем использовать прогноз спроса на нужное количество будущих периодов, требуемых с учетом срока поставки заказа, времени проверки и буфера. Но хитрость в том, что нужно иметь точный прогноз. В реальной жизни это не так просто. Правильный прогноз нельзя создать из воздуха. Есть только два способа получить его. Человеческий интеллект — первый способ, и ультра-умная система программного обеспечения с умными алгоритмами — второй. Оба полагаются на интерпретацию прошлых событий, чтобы предсказать будущее. Опять же, это та область, к которой мы вернемся. Правда в том, что делать сбывающиеся прогнозы в ритейле очень сложная и практически не достижимая задача. Закупщики обычно безнадежно оптимистичны, когда речь идет о прогнозах продаж, а ИТ-системы редко понимают настроения потребителей.

Пополнение запасов, основанное на прогнозе, также сложно и в реальной жизни. Когда люди ходят по магазинам, они редко применяют прогноз. Выше я приводил пример с молоком, когда покупатель пытался определить, сколько ему нужно молока, чтобы продержаться до вылазки в магазин через три дня. В этом примере предполагалось, что потребление молока дома будет стабильным по одному литру в день. Но жизнь не всегда так проста. Что, если некоторые члены семьи уезжают сегодня, а несколько гостей забегут завтра, а на следующий день — вечеринка? Прогноз на 3 следующих дня может составить 0.5 л плюс 2 л плюс 3 л. Но люди редко идут на такие расчеты. «У меня будут гости, поэтому я куплю немного больше» — вот нормальный подход.

Учитывая все сложности при составлении и использовании прогнозов, что ещё можно придумать, чтобы улучшить процесс закупки в магазинах?
2.3 Точка заказа и кратность упаковки >
Люди редко делают математические вычисления каждый раз, когда они идут в магазин. Они применяют формулу к общей ситуации, а затем при необходимости корректируют ее. Например, логика может быть следующей. "Обычно я обычно хожу по магазинам за молоком каждые два или три дня, так что я буду пополнять холодильник до 3х литров каждый раз, когда я хожу по магазинам". Другим распространенным подходом является использование триггерных точек. Когда запасы в шкафу заканчиваются или достигают нижней точки, люди добавляют товар в список необходимых покупок (shopping list).

С точки зрения теории пополнения, это классические методы, называемые «постоянным уровнем (Constant)» и «Мин Макс». Как следует из названия, постоянное пополнение основано на дозакупке всего, что было продано до некоей постоянной величины. Например, когда у меня закончится зубная паста, я куплю ещё одну. Если перестанет работать пылесос, куплю другой. Некоторые магазины пополняют свои магазины, используя эту технику. Каждый раз, когда они продают товар, у поставщика заказывается замена.

Мин Макс немного сложнее. С помощью этой техники розничные торговцы устанавливают минимальный порог для их остатков и делают заказ до максимального уровня в тот момент, когда достигнута точка срабатывания. В качестве этой точки используется минимальный уровень, называемый также «точка заказа». Аналогичную логику пополнения запасов использует большинство людей в домашних закупках. Например, минимумом для бритвенных лезвий может быть одно лезвие. Когда я достаю предпоследнее лезвие из упаковки, оно действует как триггер, побуждая меня добавить лезвия в список необходимых покупок и купить новую упаковку. Минимальный уровень для туалетной бумаги может быть 4 рулона. И каждый раз, когда запас достигает этого опасного уровня, я задумываюсь о покупке новой пачки.

Лучший способ понять разницу между ними — подумать о том, как мы пополняем топливный бак автомобиля. При постоянном способе пополнения, водитель останавливался бы на каждой заправке и доливал бы бензина до полного бака. Применяя принципы Мин Макс, водитель ждет, пока уровень топлива на панели не опустится ниже определённого уровня и только тогда отправляется на заправку. Мин Макс, очевидно, менее консервативная и более эффективная практика пополнения запасов, чем постоянная.

Другая концепция, которую вводит управление домашними закупками, заключается в том, что люди округляют свои покупки до удобного множителя. Если требуется 2 литра молока, большинство людей покупают 2-литровую упаковку, а не две 1-литровых упаковки. Запеченные бобы обычно покупают в упаковках по 4 или 6 штук, а не в отдельных банках. Пиво обычно покупают в спайках (мультипаках) или даже в ящиках. На самом деле, любую вещь с высоким потреблением, люди стараются взять одной позицией, а не несколькими, конечно если есть подходящий размер или комплектация. В розничной торговле это называется «кратность упаковки». Кратность упаковки в чём-то похожа на количество минимального заказа (Мин). Оба устанавливают минимальное значение для покупки, но первое влечёт округление всех величин в большую или меньшую сторону, а не только минимального.

Потребители используют кратность упаковки по многим причинам. Во-первых, часто имеет смысл покупать одну большую пачку, а не несколько отдельных, просто потому что так дешевле. Плюс это удобно. Со спайками гораздо проще обращаться, чем с отдельными банками, они лучше упакованы и защищают содержимое. И, как правило, нет особенной необходимости покупать ровно 5 или 7 штук при наличии 6 штук в упаковке. Если кратность достаточна близка к необходимому количеству, имеет смысл немного округлить и купить мультипак.

Фактически, большинство товаров, покупаемых большинством людей, основаны на минимальных точках заказа и кратности упаковки. «У меня мало денег, поэтому мне лучше купить еще», — это один из способов объяснить процесс. Но применяются ли эти бытовые методы пополнения в промышленных масштабах при пополнении запасов в магазинах?

Определённо да. В большинстве учебников подробно раскрыты эти методы пополнения. И они работают точно так же, как логика здравого смысла, которую я только что описал.
2.4 Методы пополнения запасов >
Постоянное (constant) пополнение — самый простой метод, где для каждого товара по каждому магазину устанавливается определённый уровень запасов и закупка производится ровно в том количестве, которое продалось: «Что продали, то заказали». Эта система часто используется ритейлерами, задача которых всегда держать свои полки полностью заполненными товаром. Например, довольно успешно метод используется в магазинах бытовой техники и в магазинах класса люкс. Во многих дорогих косметических магазинах уровень складских запасов составляет всего одну или две штуки, и каждая продажа немедленно вызывает перемещение со склада. Этот тип пополнения обычно используется для низкооборачиваемых или очень дорогих типов товаров.

Метод Мин Макс используется гораздо чаще. Разница между Мин Макс и постоянным пополнением заключается в эффективности. С Min Max, пополнения становятся менее частыми и более крупными, чем при постоянном режиме.

Динамические системы являются третьим типом пополнения. В отличие от постоянного метода или Min Max, точка заказа не является фиксированной. Динамическое пополнение, как следует из названия, основано на постоянном пересчёте уровней Мин и Макс.

Существует два основных типа динамического пополнения. Оба из них используют срок поставки, время проверки и страховой запас для расчета количества заказа.

«Простые» динамические методы используют средние продажи, умножая их на требуемый период для расчета будущей потребности. Методы, основанные на прогнозировании, являются более сложными и тонкими в настройке. Мы подробно рассмотрим эти методы дальше. Сейчас я хочу сказать, что математика всё также не отличается от того, что делают обычные люди в своей обычной жизни: они пытаются выяснить, какой объём продукта им нужен до следующей возможности совершить его покупку и прибавляют небольшой запас для страховки. Этот же принцип используется во всех системах пополнения. В любом из них используются предварительно установленные триггеры для пополнения либо производятся расчеты на основе средних или ожидаемых уровней потребления.


В реальном мире люди не просто строят список покупок, основываясь на том, что им нужно. Немаловажным фактором является и количество доступных денег. Редко кто покупает то, что не может себе позволить.
2.5 Денежный фактор >
Когда денежные средства ограничены, мы начинаем идти на компромиссы. Что мне купить? хлеб, мясо, шоколад или вино? Я хочу купить всё, но могу ли я себе это позволить? Это не обесценивает способ, благодаря которому эти предметы попали в список покупок, но подразумевает существование некой системы приоритетов, которая должна применяться при его исполнении (конечно же, правильный ответ вино).Когда люди ограничены в средствах, есть несколько тактик, которых можно придерживаться. Одной из них является покупка в самый последний момент, откладывая траты как можно дольше. Другая заключается в покупке товара большой партией со скидкой за объём, создавая запасы на будущее.

Ещё одна тактика заключается в замене товара. Это может быть покупка более дешевого и менее предпочтительного варианта или переключение между различными брендами в соответствии с располагаемыми средствами. Многие люди применяют смешанный подход, откладывая некоторые покупки и запасаясь с избытком другими, совершая инвестиционную покупку при подходящей для этого цене. Инвестиционные покупки требуют хорошего понимания того, сколько единиц товара будет потрачено с течением времени. Пример неудачной экономии — купить столько, сколько вы не сможете потребить до истечения срока годности. Все люди идут на компромиссы между потребностями и располагаемыми финансами.Владельцы магазинов применяют те же процессы, что и потребители, при заказе запасов для своего бизнеса. Низкооборачиваемые предметы будут пополняться на основе «замены» (один продали, один заказали). Метод "Мин Макс" с использованием триггерных точек будет использоваться на большинстве товаров (полка наполовину пуста, пора заказывать еще один ящик). Для быстро продаваемых товаров продавец будет производить какую-то предварительную оценку того, сколько будет продано, прежде чем появится следующая возможность пополнить запас.Процесс мышления ритейлера такой же, как и у домохозяйки: «Сколько штук мне понадобится между текущим моментом и в следующим шансом совершить закупку? Сколько средств я могу выделить на увеличение складских остатков? Должен ли я дождаться сделки или сделать закупку сейчас?» У каждого есть инстинктивный набор инструментов для пополнения запасов.

В розничной торговле тактику покупок большими партиями чаще используют при пополнении центральных складов, чем магазинов. Торговые площади, как правило, обходятся гораздо дороже, чем складские, поэтому магазины имеют ограниченное пространство. Следовательно, большинство инвестиционных покупок сосредоточено на увеличении складских запасов, а не полок магазинов. Но иногда, сочетание различных факторов может приводить к тому, что и в магазины товары доставляются сверх тех объемов, которые могут быть распроданы за разумное время.В итоге, свободное пространство также является важным фактором при принятии решений о закупках. Когда магазины переполнены и склад трещит по швам, у ритейлеров появляется новая статья затрат. Издержки увеличиваются из-за аренды дополнительных складских помещений и увеличившихся объемов работ по разгрузке-погрузке. В практическом плане всегда следует помнить, что требования и алгоритмы продаж не являются единственными определяющими факторами пополнения запасов. Располагаемые средства и место также могут быть критическими частями процесса.
2.6 Основные выводы >
Отложим в сторону факторы денег и свободного места и зададимся вопросом "Будет ли эффективным выведенный нами базовый процесс пополнения запасов в промышленных масштабах?" Что произойдёт, когда кто-то станет заказывать тысячи единиц товаров ежедневно? Проблема в том, что при увеличении объема заказов, необходимые расчеты уже нельзя произвести в уме. Например, в условиях гипермаркета с 10 000 SKU, закупщики достигают предела своих человеческих возможностей и физически не могут упомнить все товары или уровни продаж. Ситуация усугубляется, когда нужно учитывать поставки в пути или делать инвестиционные закупки. Это одна из причин, почему необходимо использовать автоматизацию в любой форме, помогающей справиться с возросшими объемами работ.

Даже в домашней обстановке существуют пределы того, насколько качественно люди могут делать покупки. Огромное количество еды, купленной для дома в развитых странах, попросту выбрасывается. Исследования показали, что 15% -30% покупок домашних хозяйств отправляется в мусорные баки. Люди покупают больше, чем им требуется. Частично это является следствием достатка, частично оправдывается эффективностью рекламы, побуждающей нас покупать больше, чем нам нужно. Но также это указывает на нашу неспособность правильно спрогнозировать свои потребности. Очевидно, человеческая эволюция на протяжении тысячелетий поддерживала стремление людей запасать пищу и воду впрок, чтобы пережить засухи и долгие зимы. Лучше иметь слишком много, чем слишком мало. Поэтому, когда наличные не ограничены, мы покупаем слишком много. Это человеческая природа. Это встроено в наши гены. «Точно в срок (just-in-time, JIT)» — это чуждое понятие, если говорить о нашей ДНК; эволюция более благосклонна к генам «На всякий случай (just-in-case, JIC)». Та же самая логика заставляет нас есть слишком много, когда пищи много, чтобы запасти энергию в виде жира. Генетическая логика, которая так хорошо служила нам в течение тысячелетий суровых зим, вводит нас в заблуждение в мире супермаркетов, независимо от того, покупаем мы или продаем. Чрезмерно есть и покупать — часть изначального страха перед тем, что еда может закончиться.

Было бы удивительно, если бы те же тенденции не проявлялись при масштабировании задачи пополнения запасов до промышленного уровня.

На текущий момент мы можем выделить несколько базовых принципов пополнения запасов —

  1. Среди методов различной степени сложности (постоянного уровня, Мин Макс и динамического пересчёта уровней), лучше использовать самый простой из доступных вариантов.
  2. Чем короче время выполнения заказа и чем чаще пополнение, тем легче производить закупки.
  3. Естественное поведение людей, при наличии достаточного количества денежных средств, заключается в чрезмерном заказе.
  4. Когда средств недостаточно, существует выбор между тактиками «точно в срок» и «инвестиционной покупкой».
  5. Вместо заказа отдельных позиций, товары заказываются упаковками.
По моему опыту, в мире розничной торговли все наблюдения остаются верны, и я буду их подтверждать по мере продвижения вперед по этой книге.

Но для многих ритейлеров первый пункт абсолютно неочевиден. Большинство ритейлеров считают, что самое сложное решение лучше, чем самое простое. Как мы видели, в повседневной жизни люди делают списки покупок максимально простым способом. Они используют методы постоянного пополнения или основные триггерные точки, когда дело доходит до решений о пополнении запасов. Часто люди просто покупают вещи, когда им это нужно. (Что я хочу есть сегодня вечером?) Как и во всей жизни, природа стремится к максимальному результату с минимальными затратами. Зачем тратить усилия или умственные способности там, где это не требуется? В мире розничной торговли пополнение часто начинается с противоположной предпосылки: самый сложный способ сделать что-то должен быть лучшим. Независимо от того, сколько раз мы читали о KISS (keep it simple, stupid), в деловой жизни существует естественная тенденция пойти на самый сложный вариант.

Почему это происходит? Одна из причин заключается в том, что всегда присутствует давление со стороны продавцов к использованию самого сложного решения, и это особенно актуально в таких областях, как цепочка поставок и автоматическое пополнение. Компании-разработчики программного обеспечения не хотят продавать вам самое простое решение; там нет денег. Консультанты предпочитают чрезмерно спроектированный результат; это даёт им возможность работать дольше и зарабатывать больше. Персонал, занимающийся пополнением запаса, любит сложность, потому что чем больше алгоритмов и научных знаний они могут использовать, тем более незаменимыми они становятся для бизнеса. Создайте то, что никто не может понять, и у вас появится работа на всю жизнь. В бизнесе существует предубеждение, что самое сложное решение должно быть лучше, чем самое простое

Существует также предубеждение, что системы динамического пополнения лучше, чем Min Max. Но я собираюсь оспорить это предположение идеей, что самое простое практическое решение — лучшее. И по моему мнению, в большинстве случаев Min Max лучше, чем динамический метод пополнения запасов.
2.6 Основные выводы >
Отложим в сторону факторы денег и свободного места и зададимся вопросом "Будет ли эффективным выведенный нами базовый процесс пополнения запасов в промышленных масштабах?" Что произойдёт, когда кто-то станет заказывать тысячи единиц товаров ежедневно? Проблема в том, что при увеличении объема заказов, необходимые расчеты уже нельзя произвести в уме. Например, в условиях гипермаркета с 10 000 SKU, закупщики достигают предела своих человеческих возможностей и физически не могут упомнить все товары или уровни продаж. Ситуация усугубляется, когда нужно учитывать поставки в пути или делать инвестиционные закупки. Это одна из причин, почему необходимо использовать автоматизацию в любой форме, помогающей справиться с возросшими объемами работ.

Даже в домашней обстановке существуют пределы того, насколько качественно люди могут делать покупки. Огромное количество еды, купленной для дома в развитых странах, попросту выбрасывается. Исследования показали, что 15% -30% покупок домашних хозяйств отправляется в мусорные баки. Люди покупают больше, чем им требуется. Частично это является следствием достатка, частично оправдывается эффективностью рекламы, побуждающей нас покупать больше, чем нам нужно. Но также это указывает на нашу неспособность правильно спрогнозировать свои потребности. Очевидно, человеческая эволюция на протяжении тысячелетий поддерживала стремление людей запасать пищу и воду впрок, чтобы пережить засухи и долгие зимы. Лучше иметь слишком много, чем слишком мало. Поэтому, когда наличные не ограничены, мы покупаем слишком много. Это человеческая природа. Это встроено в наши гены. «Точно в срок (just-in-time, JIT)» — это чуждое понятие, если говорить о нашей ДНК; эволюция более благосклонна к генам «На всякий случай (just-in-case, JIC)». Та же самая логика заставляет нас есть слишком много, когда пищи много, чтобы запасти энергию в виде жира. Генетическая логика, которая так хорошо служила нам в течение тысячелетий суровых зим, вводит нас в заблуждение в мире супермаркетов, независимо от того, покупаем мы или продаем. Чрезмерно есть и покупать — часть изначального страха перед тем, что еда может закончиться.

Было бы удивительно, если бы те же тенденции не проявлялись при масштабировании задачи пополнения запасов до промышленного уровня.

На текущий момент мы можем выделить несколько базовых принципов пополнения запасов —

  1. Среди методов различной степени сложности (постоянного уровня, Мин Макс и динамического пересчёта уровней), лучше использовать самый простой из доступных вариантов.
  2. Чем короче время выполнения заказа и чем чаще пополнение, тем легче производить закупки.
  3. Естественное поведение людей, при наличии достаточного количества денежных средств, заключается в чрезмерном заказе.
  4. Когда средств недостаточно, существует выбор между тактиками «точно в срок» и «инвестиционной покупкой».
  5. Вместо заказа отдельных позиций, товары заказываются упаковками.
По моему опыту, в мире розничной торговли все наблюдения остаются верны, и я буду их подтверждать по мере продвижения вперед по этой книге.

Но для многих ритейлеров первый пункт абсолютно неочевиден. Большинство ритейлеров считают, что самое сложное решение лучше, чем самое простое. Как мы видели, в повседневной жизни люди делают списки покупок максимально простым способом. Они используют методы постоянного пополнения или основные триггерные точки, когда дело доходит до решений о пополнении запасов. Часто люди просто покупают вещи, когда им это нужно. (Что я хочу есть сегодня вечером?) Как и во всей жизни, природа стремится к максимальному результату с минимальными затратами. Зачем тратить усилия или умственные способности там, где это не требуется? В мире розничной торговли пополнение часто начинается с противоположной предпосылки: самый сложный способ сделать что-то должен быть лучшим. Независимо от того, сколько раз мы читали о KISS (keep it simple, stupid), в деловой жизни существует естественная тенденция пойти на самый сложный вариант.

Почему это происходит? Одна из причин заключается в том, что всегда присутствует давление со стороны продавцов к использованию самого сложного решения, и это особенно актуально в таких областях, как цепочка поставок и автоматическое пополнение. Компании-разработчики программного обеспечения не хотят продавать вам самое простое решение; там нет денег. Консультанты предпочитают чрезмерно спроектированный результат; это даёт им возможность работать дольше и зарабатывать больше. Персонал, занимающийся пополнением запаса, любит сложность, потому что чем больше алгоритмов и научных знаний они могут использовать, тем более незаменимыми они становятся для бизнеса. Создайте то, что никто не может понять, и у вас появится работа на всю жизнь. В бизнесе существует предубеждение, что самое сложное решение должно быть лучше, чем самое простое

Существует также предубеждение, что системы динамического пополнения лучше, чем Min Max. Но я собираюсь оспорить это предположение идеей, что самое простое практическое решение — лучшее. И по моему мнению, в большинстве случаев Min Max лучше, чем динамический метод пополнения запасов.
3. Мин и Макс
3.1 Применение метода Min-Max >
перемещение товара 1с
Метод min-max относительно прост. Книги по теории пополнения запасов пестрят графикам, аналогичными тому, который вы видите выше. Запасы уменьшаются до точки заказа (reorder level). Если расчеты верны, этот заказ поступит на ваш склад раньше, чем товар успеет закончиться.

Я узнал о методе Min-max, когда мне было 13 лет. Этот метод стал известен мне, благодаря сделанным с помощью мела отметкам в подвале, где хранилось пиво. Тогда я работал в местном пабе и должен был следить за тем, чтобы на полках всегда было пиво. А также заказывал пиво на пивоваренном заводе, чтобы пополнить запасы, которые хранились в повале. Владельца паба звали Боб, и он преподал мне несколько важных уроков. Первый урок был мантрой –

Заполни. Осмотрись. Внеси поправки. Заполни.

Именно так он учил меня смотреть на полки. Если вечером в пабе было много посетителей, то утром, когда я приходил на работу, я мог обнаружить, что запасы определенной марки закончились. Следовательно, мне нужно было внести поправки в выкладку и в следующий раз выставлять больше. Если же по некоторому бренду каждый раз остаётся слишком много остатков, я уменьшал количество выставленных единиц, а на освободившееся место ставил более популярное пиво. И это работало очень хорошо.

Когда я начал заказывать запасы на склад, рядом с каждой штабелем из ящиком пива Боб нарисовал мелом линию. Когда запасы приближались к нижней отметке, я должен был дозаказать пиво до верхней отметки. Именно так работает метод min-max в исполнении сотрудников отдельно взятого паба, передававших эти знания от одного менеджера другому. Если запасы в какой–то момент полностью иссякали, то линии минимальных и максимальных запасов поднимались выше. Если же несколько недель продукцию не доказывали, то отметки следовало понизить.

На этой работе узнал и другие важные вещи о пополнении запасов, в том числе об обороте товарных запасов и сокращении запасов. Важнее всего было то, то метод min-max не работал в Рождество и Новый год, когда наблюдался пик продаж, а пивоваренные заводы были закрыты. Праздники требовали более динамичной работы. Но в другие дни метод min-max работал с небольшими поправками, исходя из обратной связи, например, о повышении и понижении спроса на определенное пиво.

Мой первый аргумент в поддержку метода min-max — это его простота. Заполни. Осмотрись. Внеси поправки. Заполни. Благодаря простейшим триггерам, это излюбленный метод пополнения запасов большинства людей. Более сложные приёмы используются только в особенных случаях.

В розничных магазинах чаще всего не требуются динамические методы пополнения запасов. В большинстве таких магазинов продаются тысячи наименований товаров. В гипермагкете может быть от 50 до 300 тысяч товаров, в супермаркетах – 10-50 тысяч, аптеках – от 5 до 15 тысяч товаров, в небольших розничных магазинах на людных улицах на складе может находиться от одной до пяти тысяч товаров. Конечно, не все товары пользуются одинаково высоким спросом. Обычно около 20% наименований товаров продаются лучше всего, остальные же продаются медленнее и подолгу висят на складе. Исключения составляют Магазины распродаж на ограниченные категории товаров, где тоже не требуются сложные методы пополнения запасов, а жизнь отдела закупок максимально проста и не требует использования сложных методов заказа.

В большинстве форматов розничных магазинов пополнение запасов товаров, пользующихся наибольшим спросом, отнимает больше всего сил. Но оборот вторичной продукции практически стоит на месте. В супермаркетах в одном магазине за неделю обычно продается одна коробка товара. В аптеках и магазинах косметики только наиболее популярные товары продаются коробками в неделю. В люксовой парфюмерии даже одна продажа в месяц может считаться отличным результатом. Это чистая правда, хотя может привести вас в уныние. В большинстве розничных магазинов слишком много наименований, поэтому большая часть товаров не пользуется высоким спросом.

Как ни удивительно, зачастую даже для популярной продукции пополнение запасов может осуществляться на единицу товара. Я поясню чуть позже. Но несмотря на совершенство программного обеспечения, чаще всего в процессе пополнения запасов не требуется выбирать между 20 и 30 или 8 или 10 единицами, чаще всего приходится сделать выбор между 1 и 0. Причина кроется в кратности заказов, т.н кратности заказов магазинов (КЗМ).

В розничных магазинах 80% товаров обычно пополняются в количестве, кратном КЗМ. Одна из причин такого подхода — практичность. Большинство продукции не заказывается в единичном экземпляре. Товар хранится в логических единицах, например, пачках, коробках, паллетах или контейнерах. В магазинах распродаж популярные товары часто заказывают паллетами, причем количество паллет обычно составляет 1. Если товар заказывается в единичном экземпляре (что означает, что количество товара составляет меньше коробки), то логично округлить цифры до «кратности пополнения», например, до 3 или 6. Обычно их заказанное количество составляет 1.

Аналогично люди ходят за покупками. Они не покупают 3 банки колы, потому что недавно выпили их. Они покупают 8 или 12 банок. Они не покупают по одному рулону туалетной бумаги, они покупают сразу пачку. Кроме случаев, когда розничные магазины устраивают акции «Купи две по цене одной».

Раньше, когда менеджерам приходилось идти пешком в магазин, чтобы сделать заказ, большинство заказов состоялось из одной позиции: одного ящика, чтобы поставить на склад вместо проданного. Автоматические системы заказа дают аналогичный результат. Количество заказанных единиц обычно составляет 1. Это логично. Если продукции заказывается больше 1 единицы, например, 2-8, обычно количество округляется до 6 единиц, так как их проще упаковать. При заказе большого количества товаров обычно используется кратность 12 или 24 в целях экономии средств. В результате, система снова заказывает одну единицу. Поставщики стремятся упаковать все в самую большую коробку, а розничные магазины, наоборот, требуют коробку поменьше. Весь процесс стремится к сокращению заказа до одной единицы.

В основе любого решения относительно пополнения заказов лежит то, как этот заказ будет упакован, то есть его кратность: в единицах, пакетах, коробках, паллетах или контейнерах. Самое важное — это найти верную кратность, чтобы пополнение составляла одну единицу.

На практике метод min-max чаще всего применяется в супермаркетах. Сотрудники супермаркетов руководствуются т.н. раскладками при выкладке товара. Раскладка схематически показывает, сколько и какого товара необходимо выложить. При составлении раскладки обычно руководствуются величиной резервного запаса, а также максимальным спросом. В идеале новая партия товара сразу ставится на полку, а необходимость повторных работ с ней отпадает.

В супермаркетах есть правило «полутора» коробок, возникшее еще с первыми сетевыми магазинами и задолго до автоматического пополнения резервов. Правило «полутора» коробок направлено на поддержание достаточных запасов товара и сокращение издержек, связанных с погрузочно–разгрузочными и прочими работами. Принцип гласит, что полка должна вмещать не меньше 1.5 коробок товара, чтобы сделать заказ, когда на полке останется пол–коробки. А когда заказ будет доставлен, новую коробку можно будет спокойно разместить сразу на полке. При работе с крупными магазинами поставщикам зачастую приходилось сокращать размер коробок, пока их размер не станет соответствовать размеру прилавка магазина. Даже с учетом современных информационных систем и высоких технологий большинство товаров в магазинах соответствует данному принципу. Большинство выкладок товаров на полках строятся по принципу 1.5 коробок либо потому, что поставщик уменьшил размер коробки, либо потому, что закупщик вносит новые наименования товаров по принципу полутора коробок.

Именно поэтому мы не списываем со счетов систему min-max, несмотря на то, что она может показаться слишком упрощенной.

Преимуществ данного метода достаточно много:

a) Метод достаточно прост.

Основное преимущество системы min-max (или постоянного пополнения) — это отсутствие сюрпризов. С запасами не может случиться ничего ужасного или внезапного. Количество min-max является фиксированным и не требует корректировки каждую неделю. Следовательно, стоимости запасов товара будут сравнительно постоянными, если только в магазины не будет введен новый ассортимент товаров.

Эта предсказуемость относится к каждому товару в магазине. Запасы товара А в магазине В будут всегда находится в пределах min и max, за исключением случаев, когда запасы были изменены преднамеренно. В отличие от динамических систем или методов прогнозирования, никогда не возникнет ошибки, при которой 250 ящиков товара отправятся в крошечный магазинчик на задворках.

Еще одно преимущество фиксированных или прогнозируемых триггеров — это то, насколько просто увидеть в них ошибку. Количество не изменится. В отличие от динамических или прогнозных систем автозаказа, метод min-max позволяет всегда держать бизнес под контролем.

b) Установленное количество просто передать.

В рамках метода min-max магазину передается информация относительно установленного количества товара. Компьютеры или терминалы в руках сотрудников сразу же отразят установленное количество и его соответствие результатам инвентаризации и данным по заказу. Магазин всегда видит, если в установленное количество закралась ошибка, и может попросить Головной офис ее исправить, в противном случае магазин может самостоятельно изменить количество в заказе, если это входит в его полномочия. В динамических системах, когда спрос постоянно меняется, ошибки заметить не так просто. Объем полномочий магазинов будет выше, чем в компаниях, работающих по методу min-max, так как магазины никогда не знают, какой товар получат, и скорее всего будут делать заказ «на всякий случай». Метод min-max увеличивает уровень прозрачности заказов, а следовательно, уровень доверия, так как магазины знают точно, какие товары получат.

с) Возможен процесс обучения.

Min-max зависит от полученной обратной связи. Розничные сети обычно начинают с определенных отделов, а собрав необходимые данные, переходят к другим категориям товаров. В любом случае, количество min-max остается неизменным до того момента, пока не будет принято решение о его корректировке. Как только установленное количество перестает быть актуальным, в него вносятся изменения.

Например, если запасы товаров слишком большие, как в физическом (штучном) выражении, так и во временном (например, запасов этого товара хватит на несколько недель вперёд), min-max можно уменьшить. Если запас, наоборот, слишком мал, что будет заметно после инвентаризации, то планку можно повысить.

Выживание сильнейшего в рамках данного метода приведет к постоянному развитию. Динамические системы, пересчитывающие количество чуть ли ни каждый день, усложняют выявление ошибок и их исправление, так как объем продукции слишком велик. Другими словами, люди не видят ошибок системы. В результате маленькие ошибки разрастаются, а количество товара с каждым разом все меньше соответствует действительности.

Ошибка в методе min-max может быть исправлена в любой момент. Количество одного товара можно изменить по всей сети. А в отдельно взятом магазине можно поменять количество всего ассортимента товаров. Можно внести изменения в целую категорию товаров. Или определенный товар в определенном магазине.

d) Системой могут управлять обычные люди.

Во главе магазинов, где закупки ведутся по методу min-max, могут стоять опытные специалисты, которые знают свой магазин, а также люди со средними способностями. В таких системах не нужны заучки и гении. Я против них ничего не имею, но их сложно найти и еще сложнее удержать. Сотрудники розничной сети должны знать продукцию, а руководству магазинов нужно эффективно решать кадровые вопросы. Очень сложно найти хороших специалистов в отдел закупок, а ещё сложнее, если от них требуется при этом иметь кандидатскую по математике и делать заказы с вечера на следующий день.

e) Время не так критично.

Количество Min-max является фиксированным. Если расчеты выполнены правильно, то магазин может работать практически автономно. В случае возникновения ошибок необходимо их исправить в рабочее время. Динамическим системам иногда требуется техническое обслуживание, которое может длиться до 24 часов. Об этом чуть ниже в разделе Динамические системы.

Из всего вышесказанного сделаем вывод, что метод Min-max предельно прост. Метод позволяет сотруднику «Заполнить. Осмотреться. Внести поправки. Заполнить». Именно этому я научился на моей первой работе в пабе в возрасте 13 лет. Тогда этот метод работал. И я убедился в том, что он лежит в основе пополнения запасов в розничной торговле.

Когда я рассказываю о методе min-max на семинарах по Снабжению, именно в этом месте мне начинают сыпаться вопросы. Все звучит слишком просто. Зачастую розничные магазины и сети не понимают, что этот простой метод может взять под контроль всю их сложную деятельность. Конечно, время от времени, метод min-max должен сопровождаться процессом распределения (проталкивания) товара по отдельным позициям. Я остановлюсь на этом подробнее в следующем разделе.

Вот какие недоумения обычно вызывает метод min-max:

Вопрос: А что происходит, если объявляется распродажа?

Ответ: Необходимо поднять уровень запаса. Тут два варианта:

a) поднять планку min-max, как показано на рисунке ниже.

Планку необходимо поднять до начала распродажи, а после ее окончания следует опустить. Обычно увеличение осуществляется на 50% или на иной процент для поддержания дополнительного спроса.

b) Осуществить распределение (проталкивание) товара. Обсудим это в следующем разделе.
перемещение товара 1с
Вопрос: Что если спрос на товар является сезонным?

Ответ: Тогда необходимо определить уровни min-max в сезон и несезон. В сезон планку необходимо поднять, а в несезон опустить. Принцип такой же, как и во время распродаж, только распродажи менее длительные.



Вопрос: Как работает метод min-max во время праздников, например, в Рождество?

Ответ: Не очень хорошо. Во время праздников следует применять метод распределения (проталкивания).



Вопрос: А как быть с высокооборачиваемыми товарами?

Ответ: Тут нужен иной подход. Метод min-max покроет 80% товара, но не весь ассортимент. Однако, это отнюдь не означает, что нам следует обратиться к динамическим системам. При работе с такими товарами применимы методы повышенного товарного резерва, ускоренного пополнения, распределения или дозаказа для конкретного магазина.



Вопрос: А если товар был единичным случаем и больше не будет закупаться?

Ответ: В большинстве случаев стоит применять метод распределения, но другой вариант — временно изменить min-max.



Вопрос: Разве не более логично время от времени автоматически пересчитывать установленную планку?

Ответ: Нет, это классическая ошибка. Думайте вперед и планируйте следующую акцию или продажи следующего сезона. Нельзя изменять установленное количество, исходя из данных только что завершившейся акции или сезонных мероприятий.



Вопрос: Этот метод работает со свежими или скоропортящимися продуктами?

Ответ: Не всегда, особенно есть спрос и стоимость являются непостоянными. Зачастую применяется метод распределения, но об этом позже.



Ключевым является тот факт, что метод min-max работает для большинства фиксированных ассортиментов в большинстве случаев. Стоит отметить, что в случае невозможности применения данного метода или большого разнообразия ассортимента следует прибегнуть к распределению. В итоге, большинство розничных магазинов могут управлять закупками без сложных алгоритмов. Более того, сегодня можно приобрести ПО, которое анализирует продажи и на основании этого делает заключение о применимости метода min-max или метода распределения. Я работал в этих программах. Большинство из них применяют базовые методы распределения и не задействуют алгоритмы.

Метод min-max работает для многих форматов розничных магазинов, но не в ста процентах случаев. Он отлично подходит для магазинов со схемами выкладки товаров и регулярным ассортиментом. Но метод min-max не подходит для магазинов с постоянно меняющимся ассортиментов продукции, например, магазинов одежды, ассортимент которых меняется несколько раз в год, исходя из сезона; овощей и фруктов с непостоянным спросом и предложением; розничных магазинов с эпизодическим ассортиментом (например, магазины «все за один доллар» или «все за один фунт»). В перечисленных выше случаях необходим другой подход. Повторюсь, иной подход не обязательно означает динамическую систему прогнозирования, возможно, потребуется внедрение системы распределения.
3.2 Расчет Min-Max >
При изучении метода min-max возникает вопрос, как рассчитать нужные нам значения?

В расчетах min-max применяется базовый алгоритм пополнения запасов, который мы затронули ранее. Целью указанной ниже формулы является поддержание товарных запасов на необходимом уровне до прихода следующего заказа:

Мин = Средние продажи * (Время поставки + Интервал между проверками + Буфер)

Другими словами, частота заказа (Интервал между проверками) и время, необходимое на получение заказа (Время поставки), являются определяющими при расчете того, на сколько дней или недель должно хватить товарных запасов. В целях безопасности к полученной цифре следует добавить еще небольшое количество товара. Аналогичная формула применяется при расчете товара к заказу, а в случае с расчётом минимума она оказывается еще проще. Товар в наличии и Товар в пути не учитываются, в отличии от расчета количества товара к заказу.

Проще говоря, если магазин обладает возможностью часто оформлять заказы и быстро получать заказанный товар, то больших товарных запасов не требуется. Однако, если обслуживание магазина осуществляется на низком уровне, заказы отправляются нерегулярно, а сроки получения заказов достаточно длительные, то уровень товарных запасов должен быть выше.

Ситуация достаточно проста. Однако, указанная формула все равно зависит от «средних продаж» и объема страховых запасов. Средний объем продаж рассчитать не так просто. Как говорилось ранее, этот параметр зависит от срока, на основании которого производится расчет. Опять же возникает вопрос: использовать ли статистику продаж акционных товаров или только не–акционных? Или же все вместе? Использовать ли максимальный объем продаж или применить метод статистического анализа ко всей истории продаж с учетом стандартного уровня отклонения?

Упрощение тут даже полезно. Я предпочитаю использовать среднее значение, исходя из общего объема продаж, включая акционные и неакционные периоды. В этом случае уровень min-max подходит для ежедневных продаж и отлично справляется с поддержанием товарных резервов в неакционный период. Во время проведения акций, желательно запланированных, потребуются другие манипуляции. Установленное количество нужно будет увеличить или заказать больше товаров у поставщиков. Расчет будут верных в независимости от того, какой период использовался для расчета среднего значения.

Еще один параметр — это страховой запас. На сколько дней или недель должно хватать этого резерва? Конечно, вы можете взять в штат статиста, который расскажет вам об отклонении показателей от среднего значения и подобных вещах. Но я считаю, что это все сложно для понимания. Исходя из опыта, хорошей отправной точкой будет 50% от суммы времени поставки и интервала между проверками. Я начинаю с 50% страховых запасов, а затем, исходя из полученных результатов, делаю поправки в ту или иную стороны. На этом основании в указанном выше примере 1.5 недели превратятся в 2.25 с учетом резервов.

Но эти цифры являются теоретическими. Обычно я советую менеджерам по закупке руководствоваться здравым смыслом и постараться понять, какие цифры приведут к наилучшим результатам. В маленьких магазинах страховые запасы могут быть сведены до минимума. В ином случае необходимо улучшить надёжность поставок. Большинство магазинов начинают со страховых запасов, которых хватит на максимальное количество дней или недель, а затем постепенно уменьшают их. При сравнении аналогичных магазинов я всегда вижу, что их уровень страховых запасов всегда немного отличается друг от друга, причем факторы, не связанные со сбытом товара, где-то учитываются, а где-то нет. Но в результате полученная цифра примерно одинаковая. Иногда к одному и тому же ответу ведут разные методы решения задачи.

Во многих магазинах применяются сложные расчеты для определения минимального уровня товарных запасов или резервных запасов. Зачастую в таких случаях учитывается ряд параметров, связанных с прилавками, включая —

Товар для выкладки (витрина).

Данный термин относится к минимальному количеству товара для выкладки. Например, если в выкладку включено 3 единицы товара. то минимальным запасом для выкладки будет 3 единицы или кратное 3 значение. Запас товара для выкладки гарантирует, что товарные запасы не упадут ниже уровня «выкладки»

Вместимость прилавка.

Если в схеме выкладки указан максимальная емкость полки 2 ящика, то некоторые магазины могут тем или иным образом учесть данную цифру при расчете максимальных запасов.

Уровень "Не менее чем"

Можно определить «минимальный» уровень запасов, который, возможно, будет выступать в роли страховых запасов, гарантируя, что магазин не останется без товара даже при отсутствии схем выкладки или ошибках в иных расчетах. Это количество отличается от количества «товара для выкладки» тем, что не зависит от характеристик выкладки.

Создается впечатление, что у каждого магазина сформировалось свое мнение по этому вопросу. В некоторых магазинах учитывается количество товара для выкладки, в других — вместимость прилавка, в третьих — и то, и другое, а в четвертых ни один из указанных параметров может не использоваться. При использовании количества товара для выкладки страховой запас может быть ниже. Количество товара для выкладки фактически это запас товара, описываемый не в днях продажи, а в размере полок. Некоторые менеджеры используют в расчетах высокое количество товара для выкладки, другие высокий страховой запас. Если мне задают вопрос относительно того, который из подходов правильный, я всегда отвечаю: «тот подход, который подходит Вам».

Все компании разные. Разные категории товара — дорогие и дешевые, долгоиграющие и скоропортящиеся, большие или маленькие — отражаются по–разному на уровне практичности и риска в мелких и крупных магазинах. В супермаркетах, где представлены все категории товаров, уровень резервных запасов может различаться по категориям.

В целом —

  1. Разумно учитывать количество товара для выкладки для дешевых товаров или товаров, пользующихся большим спросом. Формирование дополнительных запасов не будет рискованным, а прилавки будут всегда заполнены. Однако, магазинам следует быть особо осторожными при учете выкладки для дорогих товаров, товаров, пользующихся невысоким спросом и скоропортящихся товаров.
  2. В указанной формуле количество товара для выкладки может прибавляться к минимальному запасу товара на необходимое количество недель. Помимо этого, менеджер может использовать наибольшее из двух значений. Выбор зависит от стоимости и объема продаж. В целях снижения уровня риска, следует стремиться к сокращению запасов дорогих товаров, а также товаров с низким спросом. И, наоборот, увеличивать запасы недорогих высокооборачиваемых товаров.
  3. Если вы сомневаетесь в качестве составленной схемы выкладки, лучше не учитывать количество товара для выкладки и вместимость прилавка. Точность схемы может различаться от магазина к магазину. Помимо этого неправильно указанные габариты товаров могут привести к возникновению проблем. Я лично видел, как розничные магазины создавали чрезмерные товарные запасы, так как в габаритах товара запятая стояла не там, где нужно. Если вы не уверены в точности данных по вместимости прилавка, лучше не учитывайте их.
  4. Если количество товара для выкладки не учитывается, то чаще всего применяется "Не менее чем" значение запасов, которые может составлять 1 для дорогих категорий товаров или товаров, пользующихся низким спросом. Это значение защищает от ситуаций, когда в данные для расчета минимальных запасов вкрадывается недостоверная история продаж или в анализируемом период товар просто не присутствовал на полке. И снова эти параметры можно прибавить к рассчитываемому минимальному значению или же менеджер может выбрать наибольшее значение.
  5. "Не менее чем" количество может варьироваться по категориям магазинов, например, 2 единицы товара для маленького магазина, 3 для среднего и 4 для магазина с быстрый оборотом товаров.
  6. "Не более чем" количество защищает от возникновения дорогостоящих ошибок.
Я не призываю использовать параметры вместимости прилавка при расчете минимального и максимального запаса товара. С моей точки зрения, важнее привязывать пополнение запасов к объему продаж, а вместимость прилавка может быть условной единицей, на которую оказывают влияние ряд факторов. Вместимость прилавка может быть рассчитана слишком грубо, исходить из некорректных габаритов продукции или же нереальной выкладки товара. При расчете установленного количества по методу min-max я рекомендую учитывать минимальное количество товара на прилавке. Таким образом, я уверен, что расчеты, в основе которых лежит история продаж, не перестанут заказывать определенный товар, если он не продавался в анализируемом периоде, т.к. его запасы полностью закончились.

Правильный уровень страховых запасов также зависит от категории товара. Здравый смысл призывает нас учитывать характеристики товара и степени риска, устанавливая разные правила для разных видов товаров. Основными критериями являются габариты, стоимость и срок годности.

Однако, даже если схемы выкладки не оказывают прямого влияния на расчеты по методу min-max, их необходимо учитывать так или иначе. Если минимальные запасы выше средней вместимости полок, возможно, стоит перепроверить расчеты, иначе магазины могут не справиться с поддержанием плана выкладки. В другой ситуации в схеме выкладки может остаться пустое место, так как количество товара на полке превышает спрос на товар. Нужно ли увеличивать минимальное количество, несмотря на то, что это повышение не оправдано объемом продаж? Или нам следует принять то, что прилавок не будет полным?

Я считаю, что на установленные запасы не должны влиять некачественные схемы выкладки. Если схемы ошибочные, то возникает совершенно иная ситуация, которую следует решить соответствующе. Отдел закупок должен обеспечить магазины таким количество товара, которое соответствовало бы спросу на него и влекло за собой минимальные издержки для компании.

Я остановился всего на нескольких факторах, которые необходимо учесть при расчетах минимальных запасов: практичность, ективность, стратегию и выкладку товара, но не статистика и стандартные отклонения. Подобные критерии использует каждый менеджер по закупкам, когда подготавливает заказ поставщику. При формировании заказа он не учитывает стандартное отклонение! Именно поэтому после определенной точки математика уже не требуется.

Я призываю людей производить расчеты, исходя из здравого смысла и категории товара, а затем корректировать их, исходя из полученных результатов и реакции. Заполни. Осмотрись. Внеси поправки. Заполни. Четких правил не существует. Все зависит от психологии предпринимателя, от того, насколько он хочет продавать, увеличить денежный поток или экономить на издержках. Мы можем применить весь комплекс научных познаний к розничному бизнесу, но все сведётся к следующему: владелец может форсировать продажи, может экономить на издержках, может стремиться максимально заполнить прилавки или призывать сотрудников распродать складские запасы. Положение маятника зависит от настроения предпринимателя. Зачастую интуиция директора важнее формул и всевозможной математики.

Установленное количество запасов часто демонстрируют недоработки схем выкладок и сомнительность решений по категориям товаров. Зачастую возникают несостыковки между внешним видом магазина, его оснащением и требованиями по поддержанию определенного уровня запасов. Правильным решением проблемы будет не корректировка установленного количества запасов. Единственно правильным ответом на вопрос будет изучение ассортимента и бизнес–модели магазина.

В заключение хотелось бы отметить, что минимальный уровень товарных запасов может быть рассчитан с учетом основных принципов ведения бизнеса и исходя из опыта. Заполни. Осмотрись. Внеси поправки. Заполни.

Проверка зазоров (или недостаточное предложение товара магазином) укажут на слишком низкий уровень запасов. Тема проверок охвачена в книге «Наличие товара на полке», которая также входит в серию книг "Розничная цепочка поставок в реальном мире". Статистика за неделю или истерика менеджеров укажут на то, что установленный уровень завышен. Менеджеры отдела поставок имеют доступ как в педали Газа, так и к Тормозу. Мне бы не хотелось, чтобы все выглядело настолько просто. Но самое смешное, что чаще всего ситуация так оно и есть. Более того, любой аспект розничного бизнеса довольно прост. Просто выясните, какие методы приносят результат, и продолжайте их применять. Поймите, что работает хуже, и перестаньте использовать эти методы. В этом заключается вся хитрость процесса пополнения товарных запасов.
3.3 Типичные ошибки при расчёте Min-Max >
При расчете min-max возникает ряд типичных ошибок. Более того, те же самые ошибки возникают и в других сферах пополнения запасов розничных магазинов, включая распределение (проталкивание) товаров и динамические системы.

Выбирайте правильного период для расчёта среднего

При расчете уровня запасов в днях или min-max важно выбрать правильный период времени для получения средних продаж, участвующих в формуле. Постоянный выбор фиксированного периода (последние 4 или 13 недель, например) не всегда будет правильным, например, если товара не было в наличии или проводилась акция. Выбранный период может совпасть с праздниками или сезонными мероприятиями. Всё это исказить уровень средних продаж. Поэтому, с должным вниманием отнеситесь к выбора периода для расчёта среднего. Продажи сезонных летних товаров лучше привязать к прошлому лету, а не к предыдущему месяцу. При принятии любых решений по восполнению товарных запасов в первую очередь задумайтесь о том, какой период правильней выбрать базовым.

Выбирайте правильную точку отсчёта (опорный товар)

Иногда при расчете уровня min-max невозможно взять за основу историю определенного продукта. У новой продукции, например, история продаж отсутствует, соответственно, логично будет выбрать опорный (справочный) продукт. И тут могут возникнуть проблемы. Продажи Coke Cherry или Vanilla, возможно, будут отличаться от продаж классической Колы. Аналогичная ситуация возникает, когда опорный продукт находится в другой ценовой категории. И я своими глазами видел, как люди совершали громадные ошибки в таких ситуациях.

Универсальным решением данной проблемы будет использовать статистику продаж не отдельного товара, а товарной категории. История продаж определенного продукта (отдельного SKU) может быть, например, раздробленной или ненадежной (губная помада, рождественские открытки, носки и тд) вместо этого используется товарная категория. Но в этом случае нужно быть уверенным, что товар помещен в правильную категорию, а статистика продаж соответствует среднему значению по товарной категории. Выбор правильного уровня в иерархии группы критически важно. В категории «пиво», например, светлое и темное пиво могут иметь различный региональный профиль. Неправильный выбор товарной группы может повлечь грубые ошибки.

При использовании данных по товарной категории убедитесь, что в ней отсутствуют «черные лошадки». Любая категория с доминирующим продуктом может представлять опасность. Я был свидетелем, как распределение товара осуществлялось по категории «бренди», в которой было 20 дорогих и 1 дешевый напиток. Именно этот дешевый напиток искажал данные по всей категории. Данные по любой группе, в которой сосуществуют дорогие и дешевые товары, могут вводить в заблуждение. Закупка товаров на основании групповых продаж приведет к формированию чрезмерных запасов дешевых товаров, а на основании количества — к формированию чрезмерных запасов дорогих товаров.

Я не пытаюсь усложнять ситуацию, я просто рассказываю о своем опыте, когда подобная ошибка приводила к серьезным проблемам распределения товара.

Зафиксируйте Min и Max

Существует и третья даже более разрушительная проблема, с которой сталкиваются многие компании, когда дело доходит до метода min-max. Не следует вносить в уровень min-max изменения без надобности. Уровень Min-Max должен быть фиксированным, но, конечно, изменения в некоторых случаях допустимы. При формировании слишком больших запасов товара, уменьшите min-max, при возникновении товарного дефицита — увеличьте. Действуйте по принципу «Тормоз/газ». Если планируется проведение акции, отрегулируйте уровень или выделите дополнительное количество товаров из запаса. Для сезонных товаров уровень min-max должен быть сезонным. Не допускайте автоматического пересчета уровня, исходя из продаж за прошлую неделю или месяц. Автоматический пересчет используется в динамических системах, а не при пополнении товарных запасов по методу min-max. В динамических системах, как вы скоро поймете, ведется игра по совершенно другим правилам.

Обратите на этот пункт особое внимание. В методе Min Max недопустимо автоматическое обновление уровня с привязкой по времени. Менеджерам отдела закупок может показаться, что частое изменение уровня, исходя из последней статистики продаж, будет эффективным. Но фактически постоянные изменения могут только усугубить ситуацию. Автоматические изменения не приведут к улучшению системы пополнения товарных запасов. Ситуация будет скорее напоминать сканирование скана другого скана. Со временем уровень становится более размытым, а не более точным.

Для совершенствования уровней min-max нужно руководствоваться принципом «выживает сильнейший». Другими словами, сохраните уровень min-max, который обеспечил правильное формирование товарных запасов. В таком случае выбор правильного уровня осуществляется по принципу Златовласки (В сказке Златовласка попробовала из трех тарелок каши и только тогда поняла, какая ей нравится больше. — переводчик). Пересчету уровня подлежат только те магазины или те продукты, уровень min-max в которых определен ошибочно. В этих случаях следует тщательно продумать опорный товар и временной период.

Автоматические изменения уровня min-max характеризуются одной общей проблемой. Они неизбежно применяют одну и ту же формулу в течение определенного периода времени. Они задумываются над тем, какой взять опорный товар или период времени. Их могут сбивать с толку инвентаризационные ошибки, отсутствующие товары и оптовые закупки. Со временем в системе концентрируется все большее количество ошибок. Полученные результаты никто не проверяет, в связи с чем в расчетах проскальзывает все больше аномальных значений. Иногда система будет делать грубую ошибку при пересчете уровня min-max после метели, тайфуна, забастовки или продовольственной паники.В результате могут возникнуть более серьезные проблемы.

Кажется, что это противоречит здравому смыслу, но вы с большей вероятностью добьетесь успеха с фиксированным уровнем (изменения которого допускаются только тогда, когда он перестает приводить к формированию правильных товарных запасов), чем при постоянном его пересчете (когда уровень min-max изменяется вне зависимости от результатов его применения). Иначе говоря, не чините вещь, пока она не сломалась.
3.4 Max и кратность заказа >
В предыдущих разделах мы затронули минимальный уровень запасов. Однако, стоит задуматься и о максимальном уровне. Некоторые практикующие специалисты настаивают на том, что если к минимуму добавить заказываемое количество, то получится максимум. Например, если минимальное значение равно 1 ящику, а наименьшая единица пополнения также равна одному ящику, то максимум составит 2 ящика. По мнению других, максимум определяется наивысшим уровнем товарных запасов, которые вы готовы поддерживать. Я согласен с последними.

Конечно, уровень Max не обязателен. Некоторые магазины работают только с одним параметром — минимальным значением. При любых продажах пополнение запасов осуществляется до этого порогового уровня. В этом заключается метод постоянного пополнения. Данный метод несколько неэффективен, так как пополнение запасов будет требоваться после каждой продажи.

При сравнении значимости min и max, минимальное значение является наиболее важным из этих двух параметров. Уровень min обеспечивает постоянное наличие товара. Уровень max оберегает от формирования чрезмерных запасов. Как правило, максимальный уровень товарных запасов следует устанавливать на таком уровне, поддержание которого магазин может потянуть с финансовой точки зрения.

Ранее я уже рассказывал о значимости кратности заказа. Закупается ли товар поштучно, ящиками или паллетами? Прежде чем вдаваться в дальнейшие объяснения, необходимо уточнить терминологию. Как правило, в магазинах эти понятия довольно растяжимы.

Я использую термин «ящик» или «упаковка» в значении наибольшей упаковки, в которой поставляется товар. Внутри ящика могут быть другие ящики, отдельно упакованные или упакованные по несколько штук. Например, в ящике с 24 единицами товара могут находиться 4 термоусадочных пакета по 6 единиц товара.

«Штука» или «единица» — это фактический та форма, в которой обычно осуществляется сбыт данного товара.

Склад, как правило, получает товар в больших количествах и распределяет по магазинам ящиками или упаковками. Если товар пользуется низким спросом, склад разбивает упаковки на штучные товары.

Очевидно, что это крайняя мера, так как разбивка на штучные товары обходится складу очень дорого, в тому же при транспортировке поштучный товар проще повредить. Супермаркеты, как правило, жестко привязаны к ящикам или упаковкам, но в других форматах розничных магазинов, товарооборот в которых не настолько быстрый, зачастую приходится разбивать упаковки. Продавцы бытовой техники (холодильники, стиральные машины) задумываются только о штучных товарах. Большинство потребительских товаров обычно считаются ящиками, а поштучные продажи или закупки являются крайней мерой.

Существует и четвертый способ пополнения запасов — «кратность заказа» (SOM). Этот метод отличается от того, что мы обсуждали раньше. Согласно данному методу, закупки и распределение товара осуществляются, исходя из логичной кратности. Например, в случае ходового товара это может быть сетчатый контейнер, уровень ящиков на паллете или упаковка, в зависимости от логики продаж товара. Например, если в ящике 12 единиц товара (внутренняя упаковка отсутствует), возможно, вам придётся закупать товар поштучно или уменьшать его количество на прилавке. Но при поштучных закупках товара склад всегда будет доставлять в магазины товары поштучно. В этом случае лучше установить кратность повторного заказа на уровне 3 или 6. Складу все равно придется разбивать ящики и распределять свободные запасы, но, по крайней мере, это будет реже — например, по 3 штуки раз в 3 недели, а не по одной каждую неделю.

Еще одним преимуществом кратности заказа является то, что система не будет пытаться заказать 11 или 13 единиц товара, если в ящике их 12. Система округляет количество до полного ящика, половины или четверти, в зависимости от заданных параметров. Разумное использование кратности заказа — один из наиболее важных факторов эффективности затрат в розничной торговле. Кратность заказа влияет не только на эффективность обработки товаров на складе, но и является решающим фактором определении издержек по обработке груза на уровне магазина. Магазин должен получить и правильно обработать любой товар, поступающий со склада, поэтому более редкие пополнения товара будут с руки всем.

При установке уровня min-max кратность заказа играет решающую роль. Как определяется кратность? Можно выделить три важны фактора.

1. Уровень продаж

Если товар неходовой, единственный выход — поштучное пополнение, а кратность, возможно, придется установить на уровне 1. В магазинах косметики на прилавке часто лежат 40 оттенков подводки для глаз, для которых min = 0, а max = 1. Что касается витаминов и ухода за кожей, стандартом может быть 3 и 6, а кратность при заказе составит 3.

Шоколад обычно заказывают упаковками, а фасоль упаковками или коробками. Что касается туалетной бумаги, в Европе ее обычно размещают в сетчатых контейнерах или на поддонах в связи с повышенным спросом.

2. Стоимость

Необходимо также учитывать затраты на рабочую силу и стоимость товара. Например, если обработка единицы товара на складе стоит 1 доллар, а сам товар стоит всего 10, заказывать товары поштучно будет неэффективно с экономической точки зрения. Немногие розничные магазины получают достаточную прибыль от товаров с низкой стоимостью, чтобы компенсировать 10% стоимости складских услуг! В этом случае кратность должна составлять не менее 10, при этом стоимость обрабатываемого на складе товара должна составлять 100 долларов, а соотношение затрат на комплектацию должно составлять 1% или ниже. В странах с высокой стоимостью рабочей силы, как Швейцария, экономика отличается от Филиппин или Китая. Как правило, я стараюсь поддерживать соотношение стоимости комплектации ниже 1% от кратности заказа. Пополнение дешевых товаров, например, лапши или жевательной резинки, следует осуществлять с высокой кратностью, а дорогих товаров — с более низкой. Разделять дешёвые товары на внутреннюю упаковку чаще всего нелогично. При уровень продаж позволяет, то кратность должна быть максимально высокой.

С другой стороны, запас дорогих товаров, например, икры, следует пополнять с низкой кратностью единиц. Если товар стоит 100 долларов, его можно пополнять поштучно, а соотношение 1% на складские услуги останется, если отправить со склада в магазин 1 банку икры стоит 1 доллар. Для товаров средней ценовой категории, например, туалетные принадлежности, кратность определяется упаковками; в некоторых случае поштучное пополнение будет слишком дорогостоящим, поэтому следует устанавливать кратность на уровне 6 или 12. В идеале можно уговорить поставщика уменьшить упаковку до необходимой магазину кратности, но это не всегда возможно.

3. Объем / Вес

Очевидно, что при определении кратности необходимо учитывать объемы. Например, при определении габаритов ящика можно взять за основу такие габариты, которые может поднять сотрудник, или габариты, с которыми может управиться служба доставки. Поставщики любят большие ящики. Чем больше ящик, тем больше продажи. Чем меньше ящик, тем больше стоимость упаковки. Розничные магазины и поставщики постоянно спорят по этому вопросу, ведь магазину выгоднее приобрести такой ящик, количество товара в котором можно сразу выложить на полки. Поставщик часто сталкивается с тем, что все магазины требуют разного. Магазины с большим товарооборотом обычно диктуют кратность для небольших точек продажи.

Все эти факторы учитываются при расчете количества товара в заказе. Но кратность предельно важна, так как повышает эффективность движения товарных запасов как на складе, так и в магазинах. Если кратность слишком велика, могут сформироваться чрезмерные запасы товара. Высокая кратность может протолкнуть уровень запасов выше максимального. В этой ситуации будет производиться расчет рентабельности, чтобы определить, выгоднее ли принять на склад чрезмерные запасы товара или уменьшить кратность, что повлечет за собой увеличение затрат на рабочую силу и стоимости товара. А лучше всего откажитесь от этого товара в данном магазине, так как он обладает недостаточным потенциалом.

Некоторые розничные сети разработали сложные системы установки разной кратности для одного и того же товара; другими словами, каждый магазин сети имеют свою кратность товара. Например, большой магазин может закупать туалетную бумагу поддонами, средний — уровнем на поддоне, а маленький — упаковками. В крупных магазинах бренди может идти полными коробками, а в более мелких магазинах — половиной коробки или поштучно.

По возможности я рекомендую использовать одну и ту же кратность для всех магазинов сети, отделу закупок так будет проще работать. Разная кратность может запутать сотрудников склада и привести к ошибкам. Но иногда экономия оправдывает определение кратности для конкретных магазинов. Например, при высокой кратности (уровень на поддоне или количество поддонов в больших магазинах) повышение эффективности окупается. Если же кратность установлена поштучно, преимущества менее очевидны. Данный метод всегда стоит иметь на вооружении.

Некоторые розничные магазины не устанавливают максимальный уровень запасов; max в таком случае определяется как min плюс количество товара в заказе. Но это не лучшее решение. Я считаю, что max — это максимальный уровень запасов в магазине, исходя из количества недель или дней, на которые хватит этого запаса товаров. Определение уровня max должно руководствоваться здравым смыслом. Необходимо учитывать стандартные факторы, например, схему выкладки, габариты и стоимость товара, статистика продаж и срок годности.

Чем выше уровень max, тем выше производительность. Мы сталкивались с этим раньше, когда обсуждали непрерывное пополнение запасов. Если если максимальное значение отсутствует, а определен только минимум, каждая продажа влечет за собой очередной заказ. Склад и магазин вынуждены обрабатывать множество небольших заказов. Та же ситуация произойдет, если уровни Min и Max находятся слишком близко, товарные запасы будут пополняться слишком часто. Новый заказ будет формироваться при продаже нескольких единиц. Однако, с правильными min и max пополнения товарного запаса будут более крупные, а осуществляться реже, что приведет к большей эффективности. Таким образом, чем больше разрыв между min и max, тем меньше затраты в цепочке поставок. Правильный минимум — это самое низкое значение, при котором товар остается в наличии до определенного количества. Правильный максимум зависит от емкости склада, требований к выкладке товара, инвестициям в товарные запасы и стоимости их пополнения. Идеальный максимум находится в точке баланса стоимости товарных запасов и эффективности.

Повторюсь, что при формировании схем выкладки товаров также необходимо учитывать уровни min max и находить компромиссные решения в основном между количеством товаров, которые можно выложить на полку, и заполненностью полок. Противоречия между уровнем пополнения запаса и выкладками не должны быть значительными. Расчет параметров не является чисто математическим, необходимо также учитывать внешний вид полок, затраты на упаковку, затраты на распространение и обработку в магазине. А иногда вместо науки и здравого смысла преобладает концепция руководства о том, каким должен быть магазин.
3.5 Зависимость Min/Max от формата магазина >
перемещение товара 1с
Продолжая дискуссию насчет значений Min Max, мы должны определиться, каким образом мы будем назначать эти параметры: в зависимости от категории (формата) магазина или для каждого магазина индивидуально.

Мнения разделяются на две лагеря:

а) параметры запасов должны выставляться согласно категории магазина. Для разных категорий используются различные уровни запасов. Между уровнями однотипных магазинов различий нет. Например, магазины можно классифицировать и объединить в группы по размеру: крупный, средний или маленький.

б) запасы должны учитывать специфику магазина и рассчитываться индивидуально для каждой отдельной точки. В сети из 500 магазинов вполне допустимо 500 различных значений запаса одной и той же товарной позиции. В таком случае запас зависит от уровня продаж конкретного магазина.

Также стоит обсудить вопрос с планограммами. Будут ли они учитывать специфику каждого магазина по отдельности или будут соответствовать стандартизированному плану для конкретного типа магазина?

Я считаю, что поначалу лучше всего выставлять уровни Min Max с помощью категорий. На первых парах развития бизнеса, когда только происходит переход от ручного заказа к автоматическому (или от одного типа пополнения запасов к другому), история продаж может быть некорректной. Зачастую она существенно зависит от личных предрассудков или опыта менеджера, от частоты появления дефицита. Любые значения запаса, рассчитанные на основе истории продаж, могут основываться на ложных данных.

Я рекомендую выставлять начальные значения в соответствии с категориями и выжидать некоторое время, чтобы получить более достоверную историю продаж. К примеру, 2 ящика для маленького магазина, 3 ящика для среднего магазина и так далее. Индивидуальные значения могут сформироваться со временем, когда собранные данные сложатся в целостную картину. Определение параметров Min Max с помощью категорий магазинов никогда не связано с высокими рисками несоответствия. Еще одно преимущество такого метода – значения могут подвязываться к планограммам, для которых обычно подразумевается более детальное сегментирование, чем для категории магазинов.

На практике нет существенной разницы, какой именно подход применяется: индивидуальный или общий. Часто количественные результаты одинаковы. Значения параметров зачатую ограничены относительно небольшим числом доступных опций для их регулировки. Нередко уровни MinMax, рассчитанные с учетом специфики отдельного магазинов, имеют не так много вариантов, так как зависят от размера ящика или от точки заказа. Однако различий меньше, чем вы думаете.

Например:
Эта сходимость к небольшому количеству вариантов вызвана рядом факторов. Обычно для более крупных магазинов частота поставок со склада выше. Продажи таких точек могут в 10 раз превышать оборот маленького магазина. Однако уровень запасов при этом может быть уменьшен, так как склад их лучше обслуживает. У маленьких магазинов продажи ниже, но обычно у них долгие или не такие частые поставки.

Еще чаще проблема в том, что небольшим магазинам нужен минимальный запас товара для витрины. Их параметры запаса остаются такими же, как и для более крупных магазинов, у которых предусмотрено больше полок для выкладки товара. Округление при заказах также может ограничивать диапазон доступных значений запасов. Другими словами, после всех произведенных расчетов, порой оказывается, что значения Min Max в магазинах одинакового размера в одной сети почти не отличаются. И это положение вещей естественно. Точно так же, как 80% заказов зачастую делаются в размере одной упаковки (SOM), почти всегда значения Min Max для каждого продукта определяются 3 или 4 схожими классами.
3.6 Min или Max? >
Стоит сделать одно маленькое замечание: параметры min и max можно изменять по отдельности. Например, если значение min рассчитано как запас на 3 недели, а max – на 6, можно корректировать любую из границ. Если товар вымывается – для решения проблемы достаточно просто увеличить минимальные остатки. К примеру, увеличить минимальный запас до 4х недель. Однако при этом далеко не всегда есть смысл менять значение max. Этот параметр и так может оказаться слишком завышенным.

Аналогично решается обратная ситуация: если в магазине жалуются, что склады перетарены, вполне уместно снизить максимальный запас.

Не забывайте, что чем меньше расстояние между Min и Max, тем менее эффективна работа цепочки поставок. Однако многие менеджеры отдела закупок инстинктивно начинают пересматривать вместе с min и значение max. Они не задумываются, что потребность в исправлении одного параметра вовсе не означает, что и со вторым что-то не так. Соответственно, даже если значение max некорректно – не трогайте min. Кстати, главное правило для любого бизнеса: не менять все и сразу. Чем больше переменных вы поменяете в одночасье, тем менее понятным вам будет конечный результат.

В конце этой главы подытожим, что запасы для большинства продуктов розницы можно пополнять с помощью постоянного (constant) пополнения (заказывая товарную позицию сразу после её продажи). По сути, значения Min Max обычно сводятся к стратегии для каждой секции магазина, и зависят от планограммы, оборота и стоимости продукции. При определении уровней Min и Max руководствуйтесь здравым смыслом: минимальные остатки должны быть не больше, чем необходимо, чтобы не допускать дефицита товаров, а максимальные — не слишком завышены, чтобы не переполнять склад. Если значения Min и Max выставлены правильно, не меняйте их без надобности. Вся суть выставления параметров – в постоянном наблюдении. Корректировать их следует только полагаясь на какой-то реальный опыт. В процессе внесения изменений также чрезвычайно важно учитывать кратность упаковки (SOM).

Заполни. Осмотрись. Внеси поправки. Заполни.

Для многих форматов розничной торговли, чтобы запустить процесс пополнения запасов, достаточно всего лишь выставить параметры Min и Max, периодически пересматривая их. Однако, большинству точек необходимо совмещать вытягивающий (pull)метод Min Max с проталкиванием (push) некоторых видов товаров из центра. Некоторым магазинам и вовсе нужна динамическая система пополнения запасов.

Вскоре я доберусь и до этого вопроса. Но для начала разберем альтернативу стандартному пополнению запасов (на основе спроса) и рассмотрим «push» системы или метод распределения. И, что более важно, поймем, когда стоит пользоваться методами проталкивания, а когда – вытягивания.
4. Перемещение товаров методом проталкивания
(push, распределение товаров)
4.1 Вытягивание (pull) vs проталкивание (push) >
Согласно классическим теориям пополнения запасов, после продажи товара конечному потребителю запасы «вытягиваются» – это происходит на всех этапах цепочки поставки. Запас продается с полок магазина, а они, в свою очередь, пополняются вновь с магазинного склада. Для пополнения запаса на складе торговой точки заказ делается со склада ритейлера — вручную, либо автоматически. Ритейлер, в свою очередь, может заказывать товар у местного поставщика, который может делать заказы у различных посредников, пока официальный производитель не восполнит свои запасы. Фабрика-производитель, в свою очередь, заказывает ингредиенты и упаковку от вышестоящих поставщиков. Движение запасов происходит по аналогии с течением вниз по трубе, в одном направлении, а информация в виде прогнозов или заказов возвращается обратно вверх, к истоку. Такая цепочка может быть длиннее или короче. Это зависит от того, участвуют ли в ней посредники, или ритейлер заказывает товар напрямую.

Общая схема движения будет одинаковой. Так выглядит технология вытягивания в действии. И действительно, многие цепочки поставок работают именно так: плавным потоком продукт проходит путь к конечному потребителю.

Однако не каждая цепочка поставок настолько идеальна. На стандартную модель не влияют коммерческие переговоры и торговая тактика. На любой товарообмен в цепочке может повлиять какая-нибудь сложная ситуация, связанная с покупками и продажами. К примеру, когда торговые партнеры пытаются отложить закупку или протолкнуть вниз по цепочке больше товара, независимо от потребительского спроса. Возникающий при этом в цепочке поставок эффект «кнута» хорошо раскрыт в специальной литературе на тему поставок.

Оказывается, гораздо чаще запасы проталкиваются вниз по цепочке, а не вытягиваются из источника. Модель вытягивания реально работает только там, где поставки продукции непрерывны, и там, где хорошо отлажена цепочка повторных доставок, выстроенная для обслуживания клиентов. На деле не всегда все именно так. В результате, многие продукты попадают к потребителю после серии дополнительных «толчков», а не через элегантно налаженный поток товаров.

То же самое происходит на уровне магазина. Многие ритейлеры проталкивают все или некоторые товары в магазины, вместо того, чтобы позволить точкам самим пополнять запас исходя из реального спроса покупателей или прогнозируемых продаж. Пополнение запасов в магазине через технологию проталкивания также известно как метод распределения. Зачем же вам самостоятельно распределять запасы по магазинам? Почему бы не положиться на пополнение остатков методом вытягивания, будь то вариации Min Max или более сложные системы? Зачем «проталкивать» запасы в магазин вместо того, чтобы ждать их естественных продаж и «вытягивания» со склада? Ответ довольно прост. Часто для нормального пополнения остатков не хватает времени или постоянных запасов на складах.

По этим и другим причинам в бизнесе в сфере продаж используется метод распределения, особенно в таких случаях:

1) Праздники

Обычно у ритейлеров бывают короткие пиковые периоды праздников – например, Пасха, день матери, Праздник середины осени, китайский Новый год, Хэллоуин или Рождество. На следующий день после праздника продажи резко прекращаются. Обычно запас для подобных случаев должен быть сформирован еще за несколько недель или месяцев до события; продукция для праздничных заказов производится в ограниченном количестве. По этой причине схема нормального пополнения запасов в такой ситуации не работает. Не хватит времени, чтобы пополнить запасы проданных позиций, особенно в последние несколько дней перед Рождеством. Запас должен «выталкиваться» заведомо по всей цепочке поставок. Чаще всего заранее рассчитывается общий объем закупки, который затем будет распределяться между магазинами в правильном соотношении. Заказ вручную со стороны торговой точки, как альтернатива, не подходит. Активные магазины затарятся слишком чрезмерно, а осторожные – вскоре останутся без товара. Распределение – это нормальная практика в период праздников. Каким образом будут происходить эти распределения (в один или несколько этапов) – вопрос открытый, однако большинство предприятий в сфере продаж все-таки применяет механику проталкивания запасов при подготовке к праздникам.

Пополнить запасы магазинов методом вытягивания можно в том случае, если хорошо налажен процесс прогнозирования для каждого товара и для каждого магазина. Но это опасный риск. В момент наивысшего пика система может не справиться с задачей. Также существует риск срыва поставок из-за погодных условий, например, снегопада. Таким образом, большинство ритейлеров «перестраховывают» свои праздничные продажи, заранее распределяя большую часть запасов по магазинам.

2) Сезонность

Летний или зимний сезон наступает более плавно, а затем сезонность снижается. Жара, похолодание, дождь или период муссонов происходят не по графику, но эти явления свойственны определенным климатам. Точно предугадать, когда спрос на сезонные продукты начнется, достигнет своего пика или упадет – невозможно. Однако ритейлеры знают, что сезонный спрос будет повышаться, и к этому нужно быть готовым. Таким образом, они будут заказывать товар и увеличивать остатки еще перед началом сезона, «проталкивать» запасы в магазины еще до того, как погода застанет их врасплох.

Обратите внимание на бесплатный отчёт для 1с для расчёта сезонных коэффициентов.

3) Однодневные предложения

Компании часто проводят короткие броские промо-акции. «Купи один товар – получи второй в подарок» или «Товар дня» и т. д. Довольно часто эти рекламные акции выглядят как хорошая скидка на оборачиваемые товарные позиции, а у предложения очень ограниченный срок действия. В этом случае промо-акция не продлится достаточно долго, чтобы цепочка пополнения товара успела сработать сама по себе. Запас следует сделать заранее, методом проталкивания. Этот метод также может полезен при пополнении запасов для еженедельных акций, если магазин получает доставку только один раз в неделю. В любом случае, когда срок промо-активности короче, чем цикл пополнения запаса, нужно применять метод проталкивания, а не вытягивания.

4) «Что ушло, то ушло».

Ритейлеры часто утраивают разовые распродажи остатков. Для некоторых из них это может быть небольшая партия, в которую включены самые продаваемые позиции из ассортимента товаров с постоянным оборотом. Для других ритейлеров акционный ассортимент может состоять из товаров для полной распродажи. Опять же, перед проведением подобных акций обычно сначала применяют метод проталкивания запасов. В зависимости от продолжительности акции, происходит несколько этапов проталкивания запаса или механизм пополнения запаса запускается после начального проталкивания. Оставшийся запас, последний остаток, обычно проталкивают со склада в магазины для того, чтобы освободить складской слот.

5) Новые позиции

Часто первую партию нового товара просто распределяют по магазинам. Обычно ритейлеру гораздо проще сделать работу один раз и распределить партию товара со своего склада по магазинам, чем настраивать параметры пополнения запасов и применять технологии «вытягивания» запасов.

6) Обычные промо-акции

Опять же, с целью улучшения эффективности, первую партию товара для новой акции часто распределяют по магазинам отдельно. Это улучшает продуктивность работы центрального склада, а магазины гарантированно получат товар в достаточном объеме, чтобы приступить к выкладке витрин для старта промо-акции.

7) Рациональное перераспределение

Когда товар в дефиците, зачастую гораздо лучше собрать его по магазинам, а затем распределять этот запас в последний момент на те точки, которые в нем действительно нуждаются.

Выходит, что распределение – это важнейшее оружие в арсенале ритейлера. Данный способ служит вполне нормальным инструментом для пополнения запаса, когда речь идет не о постоянных поставках, а об ограниченных партиях. Для краткосрочных и сезонных мероприятий также стоит использовать методы проталкивания, а не вытягивания.
4.2 Использование метода распределения в управлении потоками товара >
Все приведенные выше аргументы в пользу распределения касаются отдельной продукции, однако есть обоснованные причины использовать методы проталкивания также и для массовых перемещений со склада. Особенность пополнения запасов с применением метода проталкивания – это быстрое реагирование на ситуацию. Простой пример: после пиковых дней торговли со склада ритейлера уйдут большие объемы товара. Обычная система дистрибуции может с этим не справиться.

Сложно управлять и даже просто поддерживать равномерный поток товара в магазины с помощью технологии вытягивания; и так же трудно управлять большинством циклов рекламных акций. В одни дни на склад ритейлера будут поступать объемы товара гораздо больше, чем он способен принять, а в другие – он, наоборот, будет простаивать. Конечно, в таком случае можно управлять поставками, выделив приоритетные магазины или категории товара. Однако подобный подход приведет к снижению доступности продукции и к второсортному сервису для некоторых звеньев бизнеса. Правильно сочетая методы вытягивания и проталкивания для пополнения запасов, ритейлеры могут стабилизировать поток товаров в магазины и оптимизировать издержки дистрибуции.

Ритейлеры часто используют методы проталкивания для лучшего контроля потока товаров в магазины. К примеру, многие ритейлеры запускают промо-акции в начале месяца (чтобы их проведение совпадало по времени с ежемесячными выплатами заработной платы и ростом потребительских расходов). Это означает, что объемы запасов для пикового периода покупок нужно запланировать и организовать заранее. Можно заведомо распределить по магазинам отдельные партии товара для предварительной выкладки. Это поможет избежать проблем, связанных со сбоями в цепочке поставок или с перегруженностью самого магазина в начале проведения акции. Такие партии для заполнения витрин, согласно распределению, могут поступать в торговые точки в дни затишья или наименьшей загруженности всей системы доставки. Это нормально, если сроки поставок новой продукции в какой-то степени меняются на усмотрение ритейлеров, которые проталкивают запасы в свои точки в самые подходящие, спокойные дни.

Преждевременное планирование распределения товара для акций (будь то промо-мероприятия или такие праздники, как Рождество) – это также возможность убедиться в целесообразности общего объема заказов. Расчет запланированного запаса отдельного товара может быть вполне обоснованным, но, если таких товарных позиций много, суммарный объем запасов может оказаться гораздо большим, чем способность магазина разместить или даже продать. Некоторые ритейлеры, особенно если речь идет о хозяйственных магазинах или магазинах одежды, работают по принципу «open to buy». Это означает, что перед мерчендайзерами и закупщиками ставится задача выйти на определенный объем в денежном эквиваленте. Например, если на Рождество планируется выполнить товарооборот на сумму $ 1 млн., то график закупок будет изменяться до тех пор, пока не будет выполнен план. Зачастую, сроки прибытия товара на склад ритейлера и резкое увеличение запасов в магазине согласовывают за несколько месяцев. При пополнении запаса методом вытягивания управлять таким процессом довольно сложно. Поэтому обычно такой подход заменяется методом проталкивания.
4.3 Распределение по формату магазина >
Для магазинов некоторых форматов или для отдельных категорий товаров применение метода проталкивания вполне естественно. Вот несколько примеров:

а) Небольшие розничные сети могут использовать техники проталкивания, чтобы выбрать у поставщика какой-то минимальный объем товара. К примеру, сеть из пяти или десяти магазинов работает не в достаточно крупных масштабах, чтобы претендовать на хорошие условия от поставщиков. В таком случае, вместо пополнения запасов методом вытягивания, центральный офис может закупить партию товара оптом на лучших условиях и протолкнуть запасы в магазины. Обычно распределение закупленного товара по точкам происходит сразу, особенно если ритейлер испытывает дефицит денежных средств или у него ограничено место на главном складе.

б) Для скоропортящихся продуктов, например, категории «Фрукты и овощи», распределение может оказаться единственным подходящим методом пополнения остатков. Запасы продуктов со сроком годности до 1-2 дней часто формируются методом проталкивания. Партию товара закупают на рынке по актуальной цене и с учетом текущего спроса. Продукция тут же развозится по магазинам для скорейшей продажи. Например, иногда клубнику или китайские овощи с коротким сроком хранения собирают на полях за считанные часы и затем отправляют прямо в магазины. Менеджер по закупкам должен рассчитать заказ на каждый день. Дождливая погода или жара может отразиться как на спросе, так и на доступности продуктов. Также на объемы заказов влияют цены на рынке и конкурентные акции. Менеджер должен управлять целыми сериями краткосрочных закупок и продвигать запасы в магазины для немедленной продажи, чтобы не допустить их порчи. Часто заказы свежих продуктов происходят именно так.

в) Некоторые ритейлеры из мира моды работают по заранее спланированной, централизованной схеме. Каждый заказ распланирован, начиная от производства и заканчивая продажей в магазинах. Товар может производиться в Китае, иногда там же и упаковываться согласно предварительным заказам, а затем посылки проходят путь в пол земного шара. Сезоны настолько короткие, а оборот расцветок и размеров происходит настолько быстро, что нормальная схема пополнения запасов тут не эффективна. Цепочка поставок end-to-end предполагает целый ряд распределений в магазины. На позиции, которые хорошо продаются, магазины могут делать срочные повторные заказы, возможно, даже с доставкой воздушным транспортом. Позиции, которые продаются плохо – уценяются для распродажи.

г) Другой пример ­­– сфера цифровой электроники. Поставщики ipod, мобильных телефонов и других горячих моделей техники, как правило, допускают кратковременный дефицит позиций у ритейлера и распределяют товары. У ритейлеров, в свою очередь, никогда не бывает достаточного запаса на складе, чтобы поддерживать постоянное наличие во всех своих магазинах. Поэтому они сами распределяют товар по точкам всякий раз, когда получают новую партию от поставщика.

д) Ритейлеры Hit and Run или дискаунтеры часто делают ставку на серию разовых покупок и тоже используют распределение. Дискаунтеры нередко покупают товар с ограниченным остатком или стоки с полной распродажей, а затем распределяют продукцию по своим магазинам методом проталкивания.

Без лишних доказательств, наглядно видно, что проталкивание товаров в магазины – это важный механизм в сфере розничных продаж. Поставщики программного обеспечения разрабатывают всевозможные динамические системы пополнения запасов. Они продают мечту, утверждая, что их AR-системы способны строить прогнозы и непрерывно вытягивать запасы в цепочке поставок. Возможно им это удается. Но в реальной жизни многие розничные сети для организации своих поставок все же используют техники проталкивания. Благодаря такому подходу у них есть возможность заказывать запас заранее в соответствии с графиком и отправлять его в магазины с минимальной задержкой и операционными издержками внутри складской сети.
4.4 Расчёты при распределении (проталкивании) товара по магазинам >
При использовании метода вытягивания для пополнения остатков в магазинах, количество отгружаемого товара для запаса – это составляющая уравнения. В нем учитывается уровень продаж и период времени, на который рассчитан этот запас. Объем товара для запаса является результатом такого уравнения.

При распределении, обычно, все работает наоборот: количество, которое будет отправлено в магазины, в уравнении может выступать фиксированным значением, а не результатом расчетов. Чаще запасы делаются по каким-то важным причинам, поэтому объем товара для отправки в магазин определяется заранее, а не рассчитывается системой. Например, из-за нехватки запасов на центральном складе, количество товара согласно распределению может быть меньше, чем при обычных поставках. Другой пример: центральный офис желает протолкнуть больше товара в магазины, чтобы отсрочить период до следующей поставки или пополнить запасы преждевременно.

Могут быть и другие случаи, когда заранее определен (фиксирован) период времени, на который рассчитан запас. К примеру, ритейлер решил отправить в магазины запас с расчетом на две недели, а не на одну. Опять же, это может быть связано с дефицитом места на центральном складе, с большими излишками или желанием пополнить запасы преждевременно, так как ожидаются сбои и перегруженность в цепочке поставок. Различия между механиками вытягивания и проталкивания в том, что у них зафиксированы разные составляющие уравнения:
перемещение товара 1с
В вопросе пополнения запасов, обоснование распределений полностью противоположно обычной логике метода вытягивания. В реальности логика бывает следующей:

1) Согласно методу вытягивания, нужно пополнить запас на 10 000 единиц, но у меня всего 5 000 единиц.

Какие магазины в каком объеме должны получить запас, чтобы сбалансировать остатки по всей сети?

2) Согласно методу вытягивания, нужно пополнить запас на 10 000 единиц, но я хочу, на всякий случай, отправить 15 000 единиц. Какие магазины получат запас?

3) Согласно методу вытягивания, нужно выполнить поставку из расчета недельного запаса товара. Однако я хочу отправить запас с расчетом на 2,5 недели.

4) При пополнении запаса методом вытягивания в течение следующих 7 дней должно выехать 10 000 ящиков, но я хочу все это отправить завтра.

5) Несмотря на текущие потребности магазинов согласно их продажам, я хочу отправить определенные объемы запасов для выкладки товара.

Независимо от причин распределения запасов, вам нужно выяснить одну и ту же информацию и ответить на вопросы:



а) Какой объем запасов вы хотите отправить: исходя из фиксированного количества или фиксированного периода, на который рассчитан запас?

б) Когда вы планируете поставку запасов?

в) В какие магазины будет осуществляться поставка товара?

г) Какой товарный запас уже есть в наличие в магазинах? (вопрос не касается новинок или скоропортящихся продуктов, где остаток нельзя брать в расчет)

Следовательно, большинство распределений сводятся к разделению определенного количества товара между магазинами. И это нужно сделать наилучшим образом. В некоторых случаях распределить товар между магазинами очень просто. Есть несколько способов, например, группировать магазины по категориям или опираться на индивидуальные параметры торговой точки.

1) Категоризация магазинов

Классический способ для проталкивания товаров в магазины – использовать категоризацию. Каждый магазин попадает под градацию согласно оценке продаж. Следовательно, точка получает объем запаса, пропорциональный ее уровню продаж (т.е. согласно категории). Например, в маленькие магазины едет по 3 ящика товара, в средние – по 5, а в большие – по 10.

Это самый простой способ разделить запасы. Некоторые ритейлеры называют это «ABC классификацией». Метод появился еще на ранних этапах становления розничной торговли с цепочкой поставок. Им пользовались задолго до появления компьютеров, и сегодня он бывает полезным при использовании простых электронных таблиц. Бывают случаи, когда по каким-то причинам не стоит полагаться на историю предыдущих продаж, и тогда метод категоризации подходит лучше всего. Преимущество использования простого метода в том, что его легко объяснить самим магазинам. В точках будут точно знать свою категорию согласно классификации и каких объемов поставок им следует ожидать. Если запасы отправляются на точки для выкладки ­– это все еще механика выбора.

2) Шаблоны

При использовании шаблонов, фиксированное количество товара распределяется между магазинами по заранее определенной формуле. Каждому магазину полается своя доля от общего запаса, которая соответствует доле точки в общих продажах сети. Например:
перемещение товара 1с
И так далее…

Все шаблоны для определения долей магазинов дают в общей сумме 100%. Это один из способов разделить весь объем товара между необходимым числом магазинов. Такие шаблоны еще иногда называют «ключами распределения». Для разных категорий товаров (например, рождественских открыток, сладостей на Хэллоуин или мороженого) могут создаваться заведомо разные шаблоны. Они просто необходимы в тех случаях, если рекламная акция предназначена только для избранных магазинов сети. Например, для акции подходят только торговые точки с определенными стеллажами или местом для выкладки. Шаблоны могут быть более сложными, чем простая классификация методом ABC. Однако эти показатели более комплексные и в плане определения, и в плане управления ими. Шаблоны, как правило, создаются на основе фактических продаж. Затем в них вносятся коррективы, которые учитывают рост продаж, активность конкурентов или другие факторы. Шаблоны могут быть очень полезными: с их помощью рассчитывается фиксированное распределение всего товара в электронной таблице и получаются предсказуемые результаты.

Другая причина использовать шаблоны – поставка запасов в группу избранных магазинов, для конкретной цели. Действующие шаблоны, созданные на основе обычных продаж, таким точкам не подходят. Например, в некоторых магазинах товары со скидкой или позиции на распродаже продаются лучше, чем в других точках сети. Показатели продаж по обычной (полной) цене не подойдут для распределения уцененного запаса. Более целесообразным будет распределение товара по специальным шаблонам, созданным именно для товаров на распродаже.

Некоторые шаблоны разработаны специально для отправки товара в группу магазинов, которые борются с определенными конкурентами. Иногда распределение запасов делается для реализации тактических целей. Такие шаблоны мало похожи на процентные распределения при обычных продажах. Во всех подобных случаях шаблоны – это действительно хороший инструмент. Их можно просчитывать заранее, хранить в отдельных файлах и применять в соответствующей ситуации.

3) Результаты предыдущих продаж

Распределение можно сделать на основе истории предыдущих продаж (например, если во время прошлой акции магазин А продал 10 ящиков по текущей цене – следует снова отправить ему 10 ящиков). Более сложная схема расчета дополняется фактором роста (отправьте на 20% больше запаса, чем магазин продал во время прошлой акции). Опять же, эти расчеты можно делать в электронной таблице, используя продажи магазина во время предыдущей акции и управляя данными. По сути, этот метод ничем не отличается от метода создания шаблонов, кроме того, что расчеты основаны на точном периоде для аналогичной рекламной промо-акции.

Существуют и другие способы использования предыдущих продажи как основы для распределения. В хорошо продуманной компьютерной системе предлагается на выбор несколько уровней данных, на основе которых будет проводиться расчет распределения или шаблона. Например, распределения делаются на оценке продаж этого же продукта, целой категории или аналогичного товара. Как уже упоминалось в разделе про Min Max, чаще всего проблемы возникают при неправильно выбранном критерии или периоде времени.

Как и в случае с Min Max, не помешает установить ограничения «не менее» и «не более» определенных количеств. Значения «минимум 2 штуки» или «минимум 20 ящиков» на магазин часто служат полезным фактором во время распределения. Если история продаж не достоверна, такой минимальный порог послужит хорошей подстраховкой. Данное предостережение делается для того, чтобы на все магазины поступило достаточно товара, иначе запас для мелких торговых точек может быть слишком скудным.

Максимальное ограничение или значение «не более» – еще важнее. Фильтры типа «не более 1 паллеты в запасе» или «максимум 20 ящиков» помогут избежать многих проблем. Если нужно распределить слишком большой объем товара, обычно лучше разбить процесс на несколько этапов.

Некоторые ритейлеры разрабатывают свой механизм или некий процесс, чтобы готовить распределения для всех последующих акций. Если одна промо-компания предполагает проведение сразу сотен акций, для подготовки распределений требуется особое решение с автоматизацией. Однако такой подход создает некоторые угрозы.

Первый из недостатков – один и тот же метод может быть неприемлем для всех товарных позиций, по которым будут проходить акции. Используемая формула может подходить для большинства продуктов, но не подходить для расчета запасов других позиций. Есть риск, что программа с фиксированной формулой сделает расчет распределений для 400 рекламных акций, не учитывая, актуальна ли эта механика расчетов для каждой отдельно позиции. Еще одно упущение – не всегда во время массовых распределений уделяется достаточно внимания выбору приоритетных товаров или групп. Автоматизация распределений может сэкономить рабочее время. Однако в таком случае нужно уделить особое внимание позициям, для которых расчет по такой формуле неприемлем.
4.5 Технические вопросы при распределении товара по магазинам >
Независимо от того, какая именно система используется для организации процесса распределения запасов по магазинам – этот процесс связан с некоторыми техническими вопросами.

1) Округление

В большинстве расчетов распределений применяется правило округления. В каком случае следует округлить в большую сторону и отправить в магазин дополнительный запас? А в каком случае лучше округлить в меньшую сторону и вообще ничего не отправлять? Некоторые менеджеры предпочитают отгружать на точку минимум один ящик или одну упаковку. Зачастую такой подход логически оправдан, однако, когда товар дорогой или его срок хранения очень короткий – могут возникнуть проблемы. Еще один повод округлять в меньшую сторону – когда общий запас товара ограничен. Если торговая точка не может продать хотя бы половину упаковки (ящика, паллеты или другой минимальной единицы для доставки), лучше отгрузить этот запас в другой магазин, который сможет.

2) Валовое или чистое?

В «валовом» распределении не учитываются показатели SOH и SOO – запас в наличии и запас в заказе. «Чистое» распределение учитывает оба этих показателя. Нужное количество товара рассчитывается за минусом этих цифр. Для новых товарных позиций первичный запас по умолчанию равен нулю, поэтому тут не возникает никаких вопросов. Для большинства других распределений, возможно, придется учитывать существующий запас. Из-за этого возникают некоторые дополнительные сложности, и мы стоим перед выбором.

Когда следует делать «валовое» распределение, а когда – «чистое»? Если вы готовите расчеты для немедленной отгрузки товара на магазины, достаточно учесть реальные запасы на складе на данный момент. Но если распределение рассчитывается для будущих поставок наперед, то будущие остатки на складах магазинов, скорее всего, будут неизвестны. Так какое же все-таки распределение вам стоит делать в такой ситуации – чистое или валовое? Есть некий баланс риска.

При чистом распределении слабо оборачиваемых товаров или позиций с большим остатком ­– риски минимальны. При расчете будущих распределений товаров с высоким оборотом или тех позиций, по которым остатки равномерно разделены по магазинам, лучше не учитывать текущие запасы на торговых точках. Проблемы у ритейлеров возникают, когда в этом вопросе они используют единый подход. Оптимальное решение – рассчитывать любое распределение в самый последний момент, непосредственно перед отправкой товара. Но это не всегда возможно. Иногда партию товара для запасов нужно заказать заранее, а объем заказа на поставку определяется согласно расчетам для распределений. В таком случае вся система и решения людей, которые в ней задействованы, должны быть достаточно гибкими. Нужно рассматривать каждое распределение индивидуально и подбирать правильный подход.

3) Остатки или заказ у поставщика

Распределение может делаться как для текущего остатка, который есть на складе, так и для партии товара, еще не поступившей на склад согласно новому заказу на поставку. По крайней мере, так это выглядит в теории. Однако у большинства сильных ритейлеров есть своя система, согласно которой происходят распределения этих двух типов.

Распределение остатков – это, по сути, отправка с главного склада ритейлера по магазинам того запаса, который реально есть в наличие. Если же расчеты делаются для распределений на будущее, иногда необходимо зарезервировать на главном складе определенный объем товара под запланированные поставки в магазины. С наступлением даты, на которую было заранее запланировано данное распределение, резерв выедет со склада на торговые точки.

Если текущего запаса товара для поставок на точки, согласно распределению, не хватает – нужен дозаказ у поставщика. В бизнесе в большинстве случаев самой эффективной считается схема работы с поставщиками, когда к заказу на поставку прилагается детальное распределение на магазины. Как только заказанный у поставщика товар приходит на склад ритейлера, система тут же распределяет партию по магазинам. При этом на складе не приходится раскладывать товар для последующего хранения; прибывшая партия сразу же распределяется для поставки в магазины. Это одна из форм кросс-докинга. Распределение с помощью кросс-докинга – очень эффективный способ организовать поставку товаров в магазины и снизить затраты ритейлера в цепочке поставок.

4) Поставка вместе с обычным заказом или отдельно

Независимо от того, для какого товара готовится распределение (реальных остатков или заказанной у поставщика партии), расчеты нужно вносить в WMS (систему управления складом). Но и тут нужно хорошенечко поразмыслить. Каким образом был сделан заказ полученного на склад товара: методом проталкивания или вытягивания? Другими словами, поставка прибывшего на склада ритейлера товара дальше на магазины будет происходить вместе с обычной доставкой остальных запасов или всю эту партию нужно распределить и отправить отдельно?

Принятое решение имеет коммерческие последствия. Доставка дважды одного и того же товара обходится ритейлеру дороже. Некоторые операции должны объединить поставку заказов, сделанных методами проталкивания и вытягивания, чтобы оптимизировать затраты на логистику. Особенно, если в цепочке поставок участвует третья сторона – логистическая компания, которая получает оплату от ритейлера за каждую обслуженную торговую точку или доставку со склада. Магазины также могут изъявлять желание получать товары по распределениям вместе с основной доставкой. Таким образом, им не придется принимать один и тот же товар дважды.

Точно так же бывают веские причины, почему распределения должны делаться в виде отдельных поставок. Например, если заказы для магазинов делаются с целью запуска рекламной акции. В таком случае товар по распределению – это первичный запас для акции, и иногда лучше доставить его отдельно. Так склад может доверить подготовку заказов по распределениям одной рабочей смене, на протяжении которой весь акционный запас выедет на магазины. Такую работу можно запланировать на самое удобное время. Это избавит склад от лишней нагрузки или машины будут загружаться в дни затишья.

Иногда отдельные поставки по распределениям – инициатива самих магазинов. Например, магазин настаивает на отдельной поставке товара для акции, желает получить запас для промо-мероприятия на отдельной паллете или четко обозначенным как особый товар. Это требование также касается и непосредственно поставщиков – их могут попросить привезти рекламные материалы и продукцию для промо активности не в день обычной доставки.

В некоторых цепочках поставок нет различий между распределениями, которые отправляются вместе с обычным заказом или отдельно. Поставки по любым распределениям выполняются в одном режиме. Я считаю, что очень полезно понимать различные возможности и уметь комбинировать или объединять поставки в определенных случаях.

5) Использовать автоматический расчет количества или нет?

В случае запуска автоматического расчета (AR) заказа для магазина с целью пополнения его запасов, обычно, уже заказанный объем, который находятся в обработке, отнимается от полученной цифры по умолчанию. Ожидаемое распределение – это еще одна форма заказа запаса; теоретически, при автоматическом расчете потребности магазина от этого количества отнимаются любые сделанные заказы по распределениям.

Но в некоторых случаях нужно отправить товар, который послужит дополнительным запасом помимо обычной, рассчитанной автоматически потребности магазина. Например, распределение запаса товара для подготовки к рождественским праздникам может делаться еще за несколько недель до события. Такие поставки не должны влиять на расчеты обычных заказов для пополнения текущих запасов в промежуточный период.

Некоторые ритейлеры работают с заказами только в одном режиме. Однако не стоит забывать про расширение функций и возможность обдумывать решения, чтобы не исключать и другие варианты. Некоторые заказы по распределениям являются «валовыми» и делаются с целью формирования дополнительного запаса. Другие, наоборот, могут быть «чистыми», перекликаться с потребностями магазина. Они не должны дублироваться с тем, что попадает в обычный заказ после автоматического расчета. Управление запасами, которые делаются методами протягивания и выталкивания – всегда самая трудная часть работы.

Я сталкивался с реальными примерами в бизнесе, когда из-за ошибок в логике автоматических расчетов происходило выпадение позиций в розничных магазинах. AR система эффективно останавливала процесс пополнения запасов, когда в ней зависали ожидаемые или отложенные распределения, блокирующие заказ товара. Этому вопросу нужно уделить гораздо больше внимания, чем кажется большинству менеджеров поставок.
4.6 Распределение в зависимости от типа событий >
Как мы уже выяснили, существует несколько способов протолкнуть запас товаров в магазины. Выбор механики зависит от типа событий в сфере продаж. Я предпочитаю подход с точки зрения четырех отдельных типов событий:

  1. длинные сезоны (график колокола)
  2. праздники (всплески продаж)
  3. мега акции (лыжные спуски)
  4. распродажи
Длинные сезоны (график колокола)
перемещение товара 1с
Графики колокола характерны для продолжительных сезонов, например, лета и зимы. Ритейлеры обычно готовятся к сезону заранее и заполняют витрины магазинов. Они хотят быть готовыми к старту сезона с первым похолоданием или с наступлением жары – это те факторы, которые невозможно предугадать точно. Обычно запасы для наполнения витрин делаются заранее, с помощью распределений методом проталкивания. Начальный запас согласно таким распределениям обычно составляет 20-50% прогнозируемых продаж за весь сезон. Это зависит от габаритов продукции и размера магазина. Например, можно сделать выкладку из целых гор тюбиков крема для загара, но в случае с мороженным запас будет ограничен размерами морозильных камер.

В случае с сезонными событиями продажи будут расти, достигать максимума, а затем снижаться. Кривая линия на графике – это усредненный пример сезонного прогноза. На самом деле, температурные максимум и минимум, резкие изменения в погоде могут привести к непредсказуемому результату. Столбцы на графике показывают распределение или проталкивание запасов, которое, скорее всего, будет наиболее эффективным для поддержания торговли. Определить объемы для запасов можно по прогнозу продаж.

На еженедельной основе мы можем отслеживать продажи и сверять их с планом на весь сезон. Например, в таблице ниже продажи и распределения выражены в процентах от общих плановых продаж за сезон.
перемещение товара 1с
Здесь продажи растут и снижаются в течение 8 месяцев. Продажи в начале сезона очень низкие: за первый месяц они составили 3% от всего сезонного оборота. Однако ритейлер отправляет в магазин намного больше, чем 3% от прогнозируемого запаса для всего сезона. В этом примере 20% товара приходит в первой волне поставок, чтобы своевременно обеспечить магазины нужным запасом для витрин.

После того, как в начале сезона магазин показал результаты первых продаж товарной позиции, можно автоматизировать распределение товара для последующих поставок. Метод, которому я часто обучаю – это формула, основанная на продажах на определенную дату в течение всего сезона. Обычно я стараюсь не использовать алгоритмы, но этот – довольно простой. Вот как это работает: предположим, что у нас есть план закупить и распределить какое-то количество товара в течение взятого периода. В общей сумме все распределения должны дать 100% этого плана. Распределение запасов происходит в определенных пропорциях от общего плана запасов.

Например, на конец второго периода суммарно сетью продано 11% от общего сезонного плана. 40% запланированного на этот сезон запаса уже было отгружено в магазины. 29% этого запаса еще осталось в остатках магазина. План продаж на следующий месяц – 26%. Необходимо отправить больше запасов в магазин, чтобы обеспечить пиковые продажи в периоды 3 и 4. Полагаясь на эти числовые данные, можно использовать простую формулу, в основе которой продажи на определенную условную дату. Один из способов: применение коэффициента, рассчитанного по данным общих продаж. Если бы я решил распределить все остальные запасы на данном этапе сезона, получился бы множитель 9 (100% / 11%), то есть объем в 9 раз больше уже полученных продаж, за минусом любых остатков в магазине.

Отправлять весь оставшийся сезонный запас в магазин еще слишком рано. К примеру, сейчас конец 2-го периода. Я хочу отгрузить такой объем запаса, чтобы его хватило до конца 4-го периода. К тому времени, по прогнозам, из всех магазинов уже должно продаться 56%. Таким образом, для расчета поставки запаса в один магазин лучше всего использовать множитель – 5 (56% / 11%), то есть в пять раз больше его фактических продаж. Опять же, нужно затем отнять реальные остатки в магазине.

В течение сезона, чем больше запасов будет отгружено по распределениям и продано, тем меньшим будет множитель и остаток запланированных к отгрузке запасов. Каждая новая волна распределений основана на продажах каждого отдельного магазина, а также на количестве запасов, которые есть в наличие или нужно распределить согласно плану продаж. Естественно, цифры могут корректироваться по мере протекания сезона. Если прогнозируется увеличение продаж из-за погоды – множители могут быть выше. Если сезон наступает медленно, поставки запасов, наоборот, могут сдерживаться. Если продается больше запасов, чем прогнозировалось, плановое количество, которое ранее бралось за 100%, может быть увеличено.

Поэтому актуальная формула для расчета поставки запасов в отдельно взятый магазин выглядит так:

Продажи на сегодняшний день по магазину * Множитель (за минусом запасов на складе магазина плюс запас под заказ)

Множитель рассчитывается следующим образом:

Требуемые продажи позиции, % / Текущие продажи, %.

Такой шаблон распределения можно использовать для расчетов в простой электронной таблице. Если нужно, процесс можно автоматизировать. Распределения также могут делаться без множителя, как проталкивание нескольких партий товара в магазины, с учетом только лишь недавних продаж и уровней запасов.

В любом случае, для формирования запасов в случае с сезонными продажами, можно легко воспользоваться методом Min Max. Просто параметры увеличивают перед началом сезона. Затем их нужно своевременно снизить, чтобы до конца сезона магазины успели распродать свои запасы.

По итогу, большинство ритейлеров все же предпочитает заранее распределять товар, а не ждать, пока запасы в магазинах пополняться обычным методом вытягивания. Можно использовать и динамические системы AR, но только если коэффициент сезонности действительно обоснован и есть механизм, который учтет любые изменения в погоде.

Праздники (всплески продаж)

перемещение товара 1с
Модель продаж в сезоны всплеска торговли или во время праздников не идентична графику продаж в сезон. В отличие графика спроса летом или зимой, где наблюдается постепенный рост и снижение продаж, во время таких праздников, как Рождество или Новый год, кривая продаж растет постепенно и имеет ярко выраженный пик. То же самое касается Хэллоуина или Дня святого Валентина. Для таких событий предварительные расчеты делаются не на недели вперед с момента запуска акции, а, наоборот, за недели до наступления праздника и пиковых продаж. Здесь нужно использовать обратный отсчет.
перемещение товара 1с
Для прогноза продаж нужно брать статистику прошлых лет, но здесь следует проявить осторожность. Точные даты, на которые выпадают праздники, могут повлиять на всю структуру продаж. Если рождественская ночь выпадает на воскресенье, предпраздничные продажи будут очень отличаться от случая, если Рождество в среду. Для составления более реалистичного плана продаж иногда необходимо проанализировать продажи в последнем году, когда праздник выпадал на тот же день недели.

Иногда прогноз продаж целесообразно составлять по отдельным группам товаров. Готовую выпечку, рождественские открытки и свежую индейку, как правило, не покупают одновременно. К примеру, продажи открыток достигают пика в начале сезона, а свежую индейку покупают непосредственно перед Рождеством. Один из способов, как управлять этой ситуацией – создание ряда шаблонов для отдельных групп товаров и использование этих шаблонов для распределения товаров согласно каждой новой волны поставок.

Предварительное планирование в случае с праздниками – вполне нормальная практика. Покупки увеличиваются с с наступлением сезона, так что подготовка продукции и доставка могут происходить по расписанию. Решения о поставках товара не принимаются в последнюю минуту. У поставщиков, склада ритейлера и магазинов должен быть общий план работы. Магазины готовят место и обеспечивают рабочую силу для приема товара, его выкладки. Первые партии поставок по распределениям зачастую приходят на магазины за много недель до события. По этой причине распределения товара для недель с -8 по -4 должны планироваться заранее. Для каждого отдельного магазина внимательно учитывают все детали, изучают прошлогодние продажи и, при необходимости, создают шаблоны. Товар могут даже предварительно собирать в Китае и передавать в виде отдельных посылок, готовых к дальнейшей отправке конечному покупателю. В большинстве случаев, как минимум 70% общего запаса на сезон отправляется согласно плану, разработанному еще за несколько недель или месяцев до старта сезона. Некоторые ритейлеры оставляют для распределений в последний момент совсем маленькую долю планового запаса. Они опасаются, что погодные условия, возможные сбои в производстве или стихийные бедствия могут помешать своевременным поставкам товара в магазины.

Как ранее упоминалось, в некоторых случаях ритейлеры предпочитают оставить резервный запас товара для распределений в последний момент. В таком случае 10-30% запаса удерживается для специальных «распределений с множителем». Они рассчитываются согласно шаблонам продаж на сегодняшний день отдельно для каждого магазина. Согласно примеру в таблице, в конце недели -3 суммарные продажи общего плана должны составлять 28%. Для распределения может использоваться множитель 3 или 3,5 (минус запас в наличие в магазине). Последние 10% запаса могут разделить на магазины, которые продали больше, чем прогнозировалось и у которых вот-вот закончатся остатки. Все это делается легко и работает с помощью электронных таблиц. У большинства продвинутых ритейлеров есть система распределения в ERP, которая может упростить этот процесс.

Пополнение запасов «методом проталкивания» актуально до и в период праздников, но только если такие расчеты основаны на сезонной формуле. Я знаю сеть магазинов парфюмерии, которые настолько маленькие, что разместить в них большой запас товара заранее – невозможно. При этом оборот сети только лишь в недели до Рождества может составить 25% всего годового объема продаж. В таком случае система справляется с поставками благодаря автоматическому процессу своевременного (just-in-time) пополнения запасов. Фактически система просчитывает средние доли продаж от всего оборота в течение года и применяет этот профайл для соответствия расчетов сезонному росту продаж. Например:
перемещение товара 1с
Расчеты похожи на приведенный ранее пример с использованием множителя. Главная мысль такова: «20,3% годовых продаж обычно происходят перед Рождеством, поэтому для расчета спроса можно использовать годовые продажи». Множитель в этом случае скорее основан на данных годового профайла продаж, а не на сезонности. Чтобы это сработало, нужно проанализировать годовой оборот и продажи на определенную дату для каждого магазина, а затем использовать сезонный профайл для расчета будущих продаж. В большинстве случаев расчет ведётся для отдельных групп товаров. История продаж конкретной товарной позиции не всегда достаточно корректна, поэтому более надежной считается статистика продаж по целой группе схожих товаров.

Этот способ расчета хорошо подходит для пополнения запасов такой продукции, как парфюмерия. Тут влияние праздников выражено очень ярко, а рекламная активность в течение года не слишком сильная. Заранее рассчитать плановые распределения тут проще, однако магазины слишком маленькие, чтобы хранить запасы товара. Единственное альтернативное решение – своевременные поставки продукции в магазин. Для эффективной реализации такой стратегии нужно обеспечить постоянный товарный запас на центральном складе, а поставки за надели до Рождества должны происходить чаще, вплоть до ежедневных.

Скоропорт или продукты с ограниченными сроками годности, как правило, поставляются в магазины перед праздниками согласно отдельным распределениям. Распределения обычно планируются заранее как часть общей стратегии цепочки поставок. К примеру, еще задолго до наступления Рождества должны вырастить и откормить достаточное количество индеек для традиционного блюда, по графику напечь лунные пряники и подготовить крем для их начинки. В противном случае в самый разгар спроса на праздничную продукцию возможности пополнить запасы магазинов просто не будет.

Управление запасами в период праздников – сложный процесс, независимо от формата магазина. Но особенно трудно справляться ритейлерам, у которых широкий выбор товарных позиций или различные категории магазинов в одной сети. Возможности крупных и маленьких магазинов принимать или хранить запасы товара очень различаются. Гипермаркет может заранее запастись целыми горами товара на складе. Для маленьких магазинов, наоборот, нужно обеспечить своевременные и частые небольшие поставки товара. Ритейлеры, у которых несколько форматов магазинов в сети, могут заранее загрузить свои крупные магазины, чтобы освободить больше рабочих ресурсов для обслуживания маленьких магазинов и поставок в последний момент перед праздником.

Метод Min Max редко используется в периоды праздников, потому что эта система не очень хорошо подходит для распределения по сети фиксированного объема товара. По тем же причинам часто не справляются динамические системы AR. Когда речь заходит о праздниках, большинство ритейлеров предпочитает пользоваться именно механизмом распределения. Однако для правильного понимания и управления такими процессами потребуется несколько лет опыта работы и постоянное обучение.

Разовые акции (лыжный спуск)
перемещение товара 1с
Распределения используются также в двух других, более простых ситуациях. Модель продаж товаров в период мега-акций выглядит как горный склон. Это тот тип промо-акций, которые проводятся с масштабной рекламой. Больших продаж стоит ожидать в первый день или в первые выходные дни периода акции. Затем они постепенно снижаются. Запуск такой промо-акции может происходить несколькими способами:

  1. Распределение с одной волной поставок.
  2. Распределение с одной волной поставок и дальнейшая поддержка достаточного запаса в магазинах благодаря увеличенным настройкам в обычных заказах.
  3. Серия распределений. Первая волна поставок планируется заранее, а последующие распределения делаются по результатам продаж.
Тактика будет зависеть от продолжительности промо кампании, ее глубины и скорости пополнения запасов с помощью цепочки поставок с момента старта акции. В некоторых случаях стоит побеспокоиться о достаточном наличии товара. Главный момент, который нужно учесть – такие распределения имеют прямое влияние на результат. Продажи не выстаиваются постепенно. На спрос сильно влияет реклама, но к концу рекламной акции интерес покупателей снижается. Учитывая характер промо-акции, большую часть запасов (если не весь) нужно доставить в магазины заранее. В то же время нужно чтобы покупатели, которые положительно реагируют на подобного рода акции, убедились в выгодной цене – тогда товар можно распродать полностью.

Я стараюсь, по мере возможности, не использовать распределение с одной волной поставок. Предугадать все правильно с одной попытки всегда тяжело, я бы предпочел отгружать товар несколькими партиями. Как правило, такая стратегия несет в себе некоторые риски: если запасы первой волны распределений не продадутся, будет сложно отправить еще больше запасов в магазины. Склад ритейлера будет перегружен товаром до тех пор, пока покупатели не раскупят его из магазинов. С другой стороны, если промо-кампания окажется очень удачной и на полках будет пусто из-за несвоевременной доставки товара, покупатели подумают, что акция закончилась. Мой опыт показывает, что магазины довольно редко распродают все под ноль, но это все же вероятно. Даже в таком случае, когда весь товар распродан и до следующей поставки прошел один или пару дней – небольшое количество запаса после такого перерыва еще все-таки продастся.

Лыжные спуски отличаются от долгосрочных рекламных кампаний. Длительное промо-продвижение (скажем, в течение 4 недель) отличается от мега-акции или мероприятия формата «что ушло, то ушло» (when it's gone its gone, WIGIG). В большинстве случаев продолжительные акции означают, что рекламируемая продукция будет присутствовать на полках магазина большую часть или весь период акции. Часто поставщики платят за место на полках в магазинах или за рекламную акцию, чтобы под их товар выделили дополнительные места. Распределения обычно делаются для заполнения витрин и дополнительных мест продажи. После оформления витрин, восполнение запасов может происходить обычным методом вытягивания. Главная задача для команды менеджеров поставок – вовремя принять решение, когда стоит снизить параметры настроек для заказов, чтобы обеспечить нужный уровень запаса и не столкнуться с избыточными остатками по окончанию акции.

Мега-акции и акции формата WIGIG отличаются между собой. Цепочка поставок должна обеспечить лишь разовую своевременную доставку товара для акции в магазины. Во многих случаях на витрине не так уж много места для такого товара, и сами магазины должны регулировать объем заказа. В некоторых случаях акции WIGIG не помогают распродать все по ноль. Для ритейлера такие остатки – как обуза. Я называю подобные акции WIGWAM (будет чудом, если это уйдёт).

Как мы уже убедились, практически любую промо-акцию можно запустить без использования динамических систем. Регулировка Min Max с дополнительными распределениями или, наоборот, распределения с дополнительной корректировкой параметров Min Max – это способы управления запасами, которые подходят для любых моделей спроса (продаж).

Несмотря на большое разнообразие моделей (графики колокола или лыжного спуска), требования к любым распределениям одни и те же. Нам может быть известен общий объем товара для поставки в сеть, но как именно распределить его между различными магазинами? Стратегия распределения будет зависеть от ряда факторов, связанных со спецификой магазинов. В первую очередь – это их уровень продаж и возможности для хранения запасов.

В магазины, где не хватает места для хранения больших запасов, и при этом наблюдается высокий товарооборот, возможно, придется наладить небольшие, но частые поставки товара методом проталкивания. Магазинам с хорошим оборотом и большим запасом места для хранения может быть вполне достаточно редких и крупных поставок.
4.7 Подведем итоги >
Если принять во внимание все дополнительные факторы, нужно тщательно обдумать, как именно сделать распределение. И это довольно сложная задача. У хорошей системы распределений есть целое меню опций. С его помощью можно выбирать сортировку по периодам, взаимосвязанным позициям или группам товаров. Также это помогает принимать решения в плане округления; каким должно быть распределение, валовым или чистым, с разработкой ПО или с расчетами, сделанными вручную.

Система распределений должна идеально взаимодействовать с другими системами данных, тем самым исключая необходимость ручного ввода. Должна быть опция указания «даты исполнения» распределения, чтобы склад приступил к его выполнению в конкретное время. При этом должны учитываться разные графики поставок в магазины. В некоторых случаях необходимо спланировать поставки по распределениям отдельно, в удобные для поставщиков даты. Другими словами, для того, чтобы «протолкнуть» в магазины нужный запас товара, требуется гораздо больше навыков и знаний, чем это кажется на первый взгляд. В бизнесе очень ценятся команды менеджеров поставок, которые хорошо разбираются в механике распределений.

И, наконец, по этому вопросу есть еще пару моментов, которые я понял на личном горьком опыте.

Не старайтесь заполнить всю витрину

Многие системы распределений просто не учитывают потребности магазина согласно его уровню продаж. Работа таких систем основана на логике: полностью заполнить витрину товаром. Такой подход может стать фатальной ошибкой. Часто подобные ситуации спровоцированы желанием поставщиков отгрузить в магазины столько товара, чтобы его точно хватило для заполнения определенной витрины. В результате небольшие торговые точки всегда получают гораздо больше запасов, чем могут продать, и часто из-за более крупных магазинов.

Менеджеры по закупкам (и поставщики) также могут прибегнуть к одной хитрости и заменить своими цифрами тщательные расчеты, сделанные системой. К примеру, для мелкого товара устанавливаются большие дисплеи. Из-за этого в магазины поступит больше товарного запаса. Под крупные товары, наоборот, выделяют маленькие дисплеи. Закупщики знают, что запасы таких позиций быстро восполнятся с ближайшей доставкой, будь то заказы магазинов или автоматизированные поставки товара.

По своему опыту могу сказать, что распределения должны делаться на основе потребности магазина согласно его уровню продаж, а не на расчетах для заполнения витрин.

Если это означает, что в магазин поступит слишком мало товара для нормального оформления витрины – в этом нет вины системы распределения. Это значит, что менеджер по закупке выбрал не тот товар или не то место для его продвижения. И магазины, которые проявят хоть немного креативности, вскоре научатся делать витрины из макетов и выкладывать небольшой запас товара на самом видном месте.

Левая рука должна знать, что делает правая

Самая большая опасность распределений (или «проталкивания» запасов в магазины) в том, что они дублируются с расчетами пополнений в другой части системы. Типичная ошибка: один менеджер меняет настройки для пополнения запасов нового товара и направляет его в магазины, а второй, в то же время, делает отдельное распределение и отгружает еще такое же количество.

Если торговым точкам разрешается делать заказы вручную, всегда проверяйте, чтобы магазинам в их системе были видны уже сделанные распределения, которые находятся в режиме ожидания отгрузки.

Заказы по распределениям, которые ожидают отгрузки, должны отображаться на экранах IT и показывать, что уже сделано менеджерами по поставкам. Каждая сторона, участвующая в процессе поставки товара, должна видеть, что какая-то партия уже в пути.

Система повторных заказов должна фиксировать количества для распределений «в пути», чтобы авто-пополнение не продублировало эти позиции (кроме случаев, описанных выше).

Это может звучать банально, но складские системы часто работают отдельно от систем ERP. В небольшом временном зазоре между обновлением данных двух систем может проваливаться много заказов.

Подведем итоги: запасы магазина могут пополняться методом вытягивания или, наоборот, проталкивания. Ритейлеры должны уметь управлять обоими типами пополнения. Это то, чему обычно не учат менеджеров на курсах или в университете. Для централизованных поставок и управления распределениями для промо-акций многие ритейлеры полагаются только лишь на системы с регулировкой Min Max. Они не используют формы пополнения запасов на основе прогноза. На мой взгляд, это просто счастливчики. Но давайте все же рассмотрим процессы, которые происходят при динамическом пополнении. Так мы получим полное понимание всех инструментов, которые можно использовать для управления процессом пополнения запасов.

5. Динамические системы
5.1 Прогнозирование продаж магазина >
Суть проблемы с распределениями в том, что этот процесс бывает слишком трудоемким. Пользоваться системой на основе метода Мин Макс гораздо проще, но только в том случае, если команде менеджеров по поставкам не придется делать ненужные перерасчеты. Тем не менее, любой ритейлер был бы не против пользоваться автоматической системой, которая работает на основе прогнозов, как отлаженный механизм для пополнения запасов без человеческой помощи.

Как ранее уже упоминалось, идеальный прогноз ­­– это лучший способ пополнения запасов. Это работает намного эффективнее, чем сухие усредненные цифры. И как же нам получить прогноз для нашего бизнеса? Есть методы, управляемые человеком, и есть специальное программное обеспечение.

Подход с вмешательством со стороны человека не может быть абсолютно надежным. Все прогнозы политизированы и зависят от честности и усердной работы людей, участвующих в этом. Во-первых, кто-то должен знать о запланированной акции и донести эту информацию до нужных людей (или внести изменения в IT-системе). В некоторых случаях промо-акция может быть даже не запланированным мероприятием, а краткосрочной реакцией на действия конкурентов. Во-вторых, действия менеджера по закупкам должны быть честными или точно соответствовать масштабам запланированной акции. Закупщик, который занимается планированием слабоэффективной промо-акции, может намеренно показать преувеличенный прогноз, чтобы завезти больше запасов на склад или в магазины. Это не обязательно связано с желанием менеджера слегка приврать; просто иногда их субъективные прогнозы оказываются чересчур оптимистичными. В некоторых случаях менеджеры из одной команды борются за ограниченный лимит на проведение промо-активностей для одного магазина, и именно это подталкивает их приукрашать свои прогнозы.

В реальной жизни, когда дело доходит до прогнозов, также возникает «коммуникационный пробел». Для планирования промо-мероприятия, возможно, придется задействовать всю цепочку поставок, начиная с завода и заканчивая магазином. Расчет товара для поставки по всей цепочке должен основываться на прогнозе продаж. На самом деле все это напоминает игру «Испорченный телефон». Менеджер по закупкам со стороны ритейлера и торговый представитель со стороны поставщика продукции могут не прийти к общему согласию относительно прогноза продаж для промо-мероприятия. Тогда их числовые расчеты окажутся совершенно разными.

Прогноз менеджера по поставкам может не совпадать с видением продаж его собственной команды. Иногда, прежде чем подготовить товар к отправке, цифры пересматривают или корректируют для подстраховки. Прогноз менеджера по закупкам также может искажаться из-за собственной цепочки поставок ритейлера. Даже в случае, когда все стороны согласны с прогнозом продаж (что маловероятно), поставщик может не дать нужное количество продукции, потому что у него другое видение наполнения витрин или допустимого уровня запасов.

Прогнозы спроса и запасы для проведения акции – не одно и тоже. Прогнозы зависят от времени выполнения заказов и предполагаемых запасов, что в свою очередь дает объемы пополнения в цифрах. Даже когда умные IT-системы генерируют расчеты на протяжении всей цепочки, это не мешает любым ее участникам вмешаться и сделать собственные прогнозы и расчеты, которые в итоге повлияют на объем поставки.

Поэтому нужно преодолеть множество существующих преград. Опытные и старательные менеджеры по закупкам, которые хорошо знают свои товарные категории, могут с высокой вероятностью делать хорошие прогнозы. Так что давайте посмотрим на это с оптимизмом и подытожим, что хороший прогноз менеджера может быть полезен в успешной системе пополнения, но только при условии, что все преграды, стимулы и коммуникационные процессы отлажены и способствуют работе.

Но менеджеры по закупкам иногда проводят сотни рекламных акций и не всегда успевают управлять каждым отдельным промо-мероприятием. Только уже по этой причине ритейлеры начали долгий и усердный процесс поиска алгоритма или программного решения, которое смогло бы делать качественные прогнозы и использовать их для пополнения запасов в магазинах. Так как же устроены автоматизированные динамические системы?
5.2 Проблемы с алгоритмами >
С тех самых пор, как ритейлеры начали вести учет данных про остатки, они, подобно поиску Священного Грааля, выискивали идеальную систему для пополнения запасов. И тут они столкнулись с двумя важными проблемами.

1) Все прогнозы зависят от сохраненной истории продаж. Этими данными манипулируют или интерпретируют их как основу для прогноза будущего спроса. Нужен разумный алгоритм.
2) Любая информация о грядущих событиях должна фиксироваться в системе. Другими словами, менеджеры по закупкам должны еще в какой-то степени вмешиваться в процесс, внося данные о своих запланированных промо-акциях.

Ритейлеры пытаются найти ответы на эти вопросы еще начиная с 1970-х годов. До этого момента изучение автоматического пополнения запасов магазина не было популярным, поскольку ещё не распространилось использование штрих-кодов, сканирования товаров и использование компьютеров для обработки огромных массивов данных. Серьезная система ASR (автопополнения запасов магазина) до 80-х годов широко не использовалась, и многие крупные ритейлеры обратились к такой практике лишь в последние двадцать лет. Некоторые все еще продолжают делать заказы «вручную» или допускают довольно частое вмешательство самого магазина в процесс заказа. На самом деле, зачастую оказывается чрезвычайно сложно управлять динамическим пополнением запасов в его старой интерпретации.

На мой взгляд, системы на основе метода Min Max гораздо надежнее и устойчивее, но желание создать еще более совершенную систему – не остановить.

У ритейлеов, которые собираются использовать динамическую систему, есть два варианта: разработать ее самостоятельно или купить готовое программное обеспечение. И у них есть выбор между двумя решениями: просто «умножить на среднее значение» или сделать более сложные «расчеты на основе прогноза». Использование внутренних систем, как правило, в приоритете, так как разрабатывать системы прогнозирования ­ужасно сложно.

Давайте начнем с обзора проблем, которые возникают при создании динамической системы пополнения запасов. В самых ранних попытках первой проблемой было отсутствие истории продаж. Поначалу большинство ритейлеров сохраняли лишь малую часть всех данных о своих продажах из-за ограниченных возможностей их хранения, а алгоритмы могли рассчитываться только на основе истории за 2-8 недель. Из-за этого алгоритмы были очень условными. Они не могли, к примеру, учитывать факторы роста сезонности или сравнение данных одного года с другим. Алгоритмы были просто ужасны из-за «короткой памяти».

Вторая проблема, с которой столкнулись ритейлеры – это низкое качество сканирования данных и учета остатков. Даже сейчас у многих ритейлеров не лучшее качество данных из-за неверного сканирования, пересорта или других проблем. (Более подробно я расскажу об этом в отдельной статье из этой серии – «Точное ведение учета остатков»). Такая проблема все еще актуальна для некоторых ритейлеров, особенно в сфере торговли свежими продуктами. Когда учет остатков ведется некорректно, система пополнения делает ложные прогнозируемые расчеты. Например, товар в магазине закончился, а в системе все еще светится остаток. Или наоборот: товар есть в наличие, хотя, согласно данным об учете остатков, его запас равен нулю.

Еще больше проблем возникает, когда в расчетах для пополнения запасов нужно учесть грядущие рекламные акции. У большинства ритейлеров была предусмотрена специальная классификация промо-акций в IT-системе, и, соответственно, можно было отмечать акционные недели. Но все это работало в переменным успехом. У некоторых товаров вообще не было истории продаж, потому что это были новые позиции. За основу для расчетов во многих системах брались данные по «схожим продуктам». Опять же, все это работало с переменным успехом и не без ошибок со стороны человека.

Ранние разработки динамических систем ASR были подвержены всем этим трудностям. Путь к знаниям оказался очень тернистым.

1) Отсутствие информации про сезонность или праздники означало, что простые алгоритмы не смогут достаточно быстро наращивать или снижать запасы в течение сезона.

2) Некоторые ранние разработки систем работали по принципу еженедельного прогноза на основе календарной недели (с воскресенья по субботу). Но такие расчеты недостаточно хорошо учитывали особенности быстро оборачиваемых товаров, где нужна была более точная оценка ежедневных продаж. Ритейлеры с промо-активностями в середине недели не могли в программе отметить полностью всю неделю как акционную или простую.

3) Нужно было внимательно следить за включением отметки о проведении акции. Менеджеры по закупкам могли опоздать с запуском промо-акции или с ответной реакцией на действия конкурентов. Активация отметки в программе о проведении акции редко происходила вовремя. В итоге: что посеешь – то пожнешь.

4) Не все промо-акции одинаковы. Простого «включения» и «выключения» отметки о рекламном периоде было недостаточно. Некоторые ритейлеры пытались классифицировать рекламные мероприятия по степени важности на «высокие», «средние» или «низкие». Но и это не исключает ошибок в выборе класса из-за неверного толкования менеджера или слишком оптимистичных общих ожиданий.

5) Работа ритейлеров над заказами усложнилась с появлением промо-акций с мульти-закупкой и другими экзотическими
и перекрестными схемам. Система уже не могла их обработать должным образом. Когда проходило несколько разных акций одновременно, ее алгоритмы не справлялись.

6) Товары в акционной упаковке или с увеличенным количеством единиц (в подарок) часто заводились в систему под новыми кодами. Нередко различные вариации одного и того же продукта никак не были связаны в программе. Из-за постоянной смены упаковки у многих ритейлеров возникали проблемы с учетом аналогичных позиций.

7) Магазины некоторых форматов, которые торговали крупными партиями или оптом, обнаружили, что после разовых акций все их последующие расчеты сбиваются.

Учитывая все эти трудности, в основном, все ранние разработки систем динамического пополнения создавали одни лишь проблемы. Результаты их расчетов многие ритейлеры использовали только в качестве рекомендованных запасов для ориентира менеджеров магазинов. Другие поняли, что в работе динамической системы не обойтись без постоянного человеческого вмешательства. Тем не менее, по-прежнему нужны были отдельные распределения для рекламных мероприятий и праздничных сезонов. Системы AR эпохи 80-х и 90-х годов казались слишком сложными. Многие ритейлеры просто отказались от их использования и явно опасались наступать на одни и те же грабли дважды.

Как показывает мой опыт, все эти ранние динамические системы менее эффективны, чем система на основе метода Мин Макс, дополненная распределениями. У них есть общий недостаток. Они, как правило, рассчитываются на основе истории продаж за ограниченный или фиксированный срок, например, 4 или 13 недель. Чем короче период продаж, тем хуже результаты расчетов. Эффект ничем не отличается от использования фиксированных периодов времени для постоянного просмотра настроек Мин и Макс. В некоторых случаях ритейлеры принимали тщательно обдуманные решения изменить важность различных периодов продаж, используемых в алгоритме. Например, можно придать свежим результатам продаж более высокое значение (или больший удельный вес фактора), чем истории более ранних продаж. Проблема, как всегда, кроется в том, какой должна быть формула для реализации такого подхода в разрезе каждого отдельного раздела магазина и разных времен года.

Безусловно, самая большая проблема ­– правильно объяснить ситуацию, когда вымывается запас товаров, и каковы при этом потери от недопродаж. Или когда по товару проходит промо-акция, какова эффективность самой акции, если при этом наблюдается нехватка товара в запасе, происходят перемены в погоде или другие одновременные явления? Необходимо правильно определить факторы, которые повлияли на результаты продаж: к примеру, отсутствие на складе или действительно эффективная промо-акция. В противном случае, при неправильной интерпретации результатов, прогнозы будут искусственно снижены или, наоборот, раздуты. Со временем таких эффектов накапливается все больше. Любому ритейлеру, который все еще использует фиксированную динамическую систему, я рекомендую все же вернуться к более простой системе (например, с методом Min Max и распределениями) или потратиться на разработку более сложного программного обеспечения, которое работает на основе прогнозов.

Помощник закупок полностью поддерживает подход автора. В нём можно использовать как ручной метод Min-Max, так и динамический метод определения объема закупки.
5.3 Коммерческие программы для пополнения запасов >
В последние 20 лет создавалось все больше программ для пополнения запасов на основе прогнозирования. Со временем они становились все более сложными. Они стали настолько комплексными, что для большинства ритейлеров разработку собственных отдельных систем пополнения уже нельзя назвать серьезной альтернативой. Теперь в продаже появились готовые программные решения, однако стоят они не дешево.

Новые, лучшие в своем сегменте системы намного сложнее, чем первые программные разработки. Начнем с того, что у них есть довольно полная история продаж и достаточно вычислительной мощности для учета фактора сезонности. С их помощью можно получать готовые расчеты для любых промо-активностей. Такие программные системы более чувствительны к статистике ежедневных продаж. К примеру, программы понимают, что продажи по субботам обычно выше, чем по вторникам. Они могут работать с учетом шаблонов для ежедневных или проводимых посреди недели промо-акций. Особенности организации таких процессов:

  • Промо-акции помечаются по уровню важности отметкой «Высокий», «Средний» и «Низкий»; или история проведения промо-активности может ссылаться на разные цены.
  • Алгоритм будет одновременно учитывать и продажи за предыдущий год, и текущие продажи, определять сезонные модели на основе роста показателей от года к году.
  • Могут строиться календари праздников, которые помогут составлять специальные прогнозы для сезонных событий.
  • Система может рассчитывать еженедельный прогноз и ежедневно сравнивать фактические продажи с изначальным прогнозом, быстро реагировать на новые тенденции в продажах.
  • Некоторые системы в своих расчетах также учитывают фактор влияния погоды.
  • Некоторые могут привязываться к бонусным упаковкам и другим вариантам промо-акций для создания комбинированных прогнозов.
К сожалению, какой-бы умной не была система, проблема достоверности данных или «входящего и выходящего мусора» все равно остается. Купленный готовый программный продукт всегда сложно адаптировать под свой бизнес.

  1. Всякий раз при настройке этих систем прошлые данные должны представляться правильно, в требуемом формате. К примеру, бывает, что неверно отмечены события с уровнем важности «Высокий», «Средний» и «Низкий». Некоторые ритейлеры проводят специфические акции для конкретного магазина или параллельные промо-активности. Акции с мульти-покупкой или специальные предложения, ориентированные на определенных клиентов, пересекаются с национальными рекламными акциями. Из-за всего этого бывает сложно увидеть чистую историю продаж.
  2. Очень сложно правильно разделить календарь по фазам праздников. Особенно, если речь идет о таких праздниках, как Рамадан, который по времени затрагивает сразу несколько сезонов.
  3. Несвоевременно внесенные настройки для промо-акции или запоздалая реакция на цены конкурентов могут провоцировать скачки продаж, которые не ясны для алгоритма прогноза и, как следствие, вызывают чрезмерно резкие перемены.
  4. В некоторых магазинах бывают временные массовые или оптовые продажи товара. Если магазины понимают, что происходит, когда разовые продажи оптом попадают в общую статистику реализации товара ­– они убирают эти продажи из данных для формирования прогнозов. Такие продажи очень сильно искажают обычные данные.
  5. На торговлю могут влиять действия конкурентов. Продажи могут упасть из-за того, что конкурент проводит акцию с большой скидкой, что не соответствует обычным условиям ведения бизнеса. Однако порой никто даже и не думает о том, что система расчета прогнозов не учитывает причину низких продаж в связи с действиями конкурентов.
Конечно, все эти трудности вполне разрешимы, если точно соблюдать порядок и хорошо наладить все процессы. Обязательно должен вестись учет покупателей и приниматься во внимание их участие в промо-акциях. Могут использоваться программы для анализа и устранения лишних данных из истории продаж. Отдел по управлению закупками можно наделить полномочиями контролировать входящие в систему данные и рекламные акции. Этой команде можно поставить единственную цель: делать все возможное, чтобы данные были своевременными и целостными. Контроль массовых или оптовых продаж можно делегировать отдельному подразделению или вовсе отнести к другому каналу продаж. При тщательном выявлении пробелов и при их устранении, со временем, в работе системы полностью устраняется проблема ложных плюсовых остатков товара. Если ритейлер пользуется подобными системами, в его внутренней структуре должны быть хорошо налажены коммуникации и поддерживаться высокий уровень дисциплины.

Еще одна проблема, с которой сталкиваются ритейлеры при внедрении этих систем – ограниченный во времени характер процесса. Настоящий шок – обнаружить, что сложные критически важные системы неожиданно запускаются в режиме реального времени и выдают «предупреждения». При этом обычно срабатывает тревожное оповещение, а во время формирования прогнозов с ненормальными параметрами в самый неудобный момент начинает мигать красный свет. Все современные динамические AR запускают автоматические оповещения. Однако если в программе установлены слишком высокие уровни запрета несоответствий, одновременно может срабатывать целый ряд тревожных оповещений. Все возможные ошибки придется проверять в очень сжатые сроки. Если установлен низкий порог пресечения процессов с ошибками ­– такие операции проходят незамеченными. Это напоминает ситуацию с поломанной сигнализацией на автомобиле. Если она срабатывает слишком часто, вы перестаете воспринимать назойливый звук как сигнал тревоги и не замечаете, как машину угоняют.

Например, большинство ритейлеров запускают систему прогнозирования на ночь. Таким образом, прогнозы готовы к 6 утра. Основанные на таких расчетах заказы на поставку со склада или заявки на закупку могут сформироваться еще до начала рабочего дня. У ритейлера есть выбор: запускать цепочку пополнения запасов позже или составить отдельный график работы для персонала, который будет приходить пораньше и просматривать результаты работы системы. Чем дольше откладывается обработка заказов – тем сильнее затягивается процесс пополнения запасов.

Некоторые ритейлеры предпочитают организовать все процессы в рабочее время. То есть результаты работы системы просматриваются в то время, когда менеджеры по закупкам находятся на рабочем месте. Но временные рамки для их просмотра и обработки все еще очень короткие, и это нарушает нормальный ежедневный порядок работы. В частности, ритейлеры в сфере продуктов питания работают в выходные дни и по праздникам, когда даже банки закрыты. Поэтому сотрудникам, которые отвечают за просмотр результатов работы системы, приходится выходить на работу посменно и в нерабочее время. Опытный персонал и принимающие решения менеджеры не изъявляют желания слишком долго работать в ненормированном графике, а младшие специалисты не всегда готовы принимать важные для бизнеса решения.

Рычаги и алгоритмы для формирования прогнозов очень сложны. Иногда чрезвычайно трудно выявить и откорректировать неверный прогноз. Он может составляться для целой группы магазинов, и тогда проверять результаты вычислений становится еще труднее. В некоторых случаях менеджеры по поставкам, полагаясь на общий уровень продаж продукции своей компании, могут определить актуальность спрогнозированных цифр. Но если прогноз делается только для пополнения запасов нескольких магазинов, например, во вторник вечером, оценить правильность расчетов будет намного сложнее. И если предупреждение выскакивает в программе только по определенному товару, в конкретном магазине, сотрудникам центрального офиса трудно проверить актуальность результатов. Часто приходится вносить изменения вручную, а на коррекцию заказов остается не так уж много времени.

В системах на основе метода Min Max таких проблем не возникает. Результаты расчетов с помощью Min Max очень предсказуемы. Заказы для пополнения запасов будут варьироваться в пределах указанных нижних и верхних границ диапазона допустимых значений. Параметры можно периодически проверять и корректировать в рабочее время. Этот процесс не привязан ко времени. То же самое касается систем на основе метода проталкивания товаров. Расчеты для распределения продукции можно подготовить заранее, в обычное рабочее время. С другой стороны, алгоритмы прогноза работают в режиме реального времени, но за их способность быстрого реагирования приходится платить высокой ценой – отделы менеджеров по закупкам всегда привязаны по времени к работе системы.

В результате, из-за всех перечисленных проблем, некоторые ритейлеры используют динамическую систему не для автоматического пополнения запасов, а лишь в качестве «рекомендации» персоналу магазинов, который делает заказы самостоятельно. На мой взгляд, это пустая трата времени, в буквальном смысле. Если сотрудники магазина приезжают в офис, чтобы проанализировать заказ за компьютером, то это практически ничего не даёт. Пользы будет больше, если магазины смогут видеть на экране рекомендации системы заказов по каждому отсканированному товару с полки. В любом случае, если персонал тратит время на тщательную проверку и сканирование всех остатков, повторный заказ будет сформирован с запозданием на 12-24 часа. Поэтому такие процессы ­– это­ буквальная трата времени в цепочке пополнения запасов. В разделе 7 я более подробно раскрою вопрос вмешательства со стороны магазина.

В результате, большинство ритейлеров, использующих динамические системы, полагаются на помощь автоматических оповещений, которые видят только менеджеры центрального офиса. Предполагается, что менеджеры рассмотрят и решат проблему, либо программа продолжит работать без дополнительного вмешательства. В любом случае все ведется к тому, что механизм прогнозирования не справляется в фоновом режиме самостоятельно без вмешательства. Он требует любви и внимания, сложного обслуживания и строгой дисциплины.

Все современные программы, созданные для автоматизированного пополнения запасов – это словно «черные ящики». Их внутреннее ядро настолько сложное, что лишь несколько профессоров из Массачусетского технологического института способны разобраться в его устройстве. Чтобы настроить систему, нужна помощь специалистов. Компании-разработчики зарабатывают не столько на продаже своих программных продуктов, сколько на сдельной оплате работы специалиста для их настройки. При этом они лишь настраивают параметры, а когда их оплаченное время работы заканчивается – разбираться с процессом поставки тысяч товарных позиций в сотни магазинов уже приходится самостоятельно простым сотрудникам. Менеджеры по закупкам вынуждены работать с системой, которая выдает оповещения, требующие постоянного анализа (зачастую 24 часа в сутки, 365 дней в году).

Тем не менее, если осознать всю важность точных данных и правильного контроля процесса, эти «черные ящики» могут продемонстрировать стабильные результаты. Все проблемы начинаются с того момента, когда уходят специалисты, настроившие систему, а бизнес продолжает работать.

Сектор розничной торговли никогда не стоит на месте; рынки развиваются, конкурентная среда постоянно меняется. Компании открывают магазины в новых форматах или осваивают одновременно несколько каналов сбыта. Изменились и промо-активности. Склад ритейлера перемещен. Изменилась ценовая политика. CRM-системы начинают работать с акциями, ориентированными на определенных клиентов, каналами электронной коммерции и прямыми продажами. Случается, алгоритмы, которые так хорошо работали в прошлом году, вдруг уже не подходят для работы сегодня, и никто не знает, как их изменить. Становится очевидно: придется снова привлекать дорогостоящих специалистов для настройки системы. Еще вероятнее окажется, что софт уже устарел, и даже сам производитель ничем не сможет помочь, если не обновить и не переустановить полностью всю систему. Таким образом, вместо изменения алгоритма, бедным менеджерам придется постоянно вручную менять входящие или выходящие данные. Только так пополнение запасов будет происходить должным образом. На этом этапе новый руководитель отдела закупок соглашается обновить устаревший софт или покупает новую программу для пополнения запасов, и карусель запускается заново.

В работе программ есть еще одно ограничение. У них есть доступ только лишь к данным в системе. Программы никак не учитывают факторы окружающей среды, к примеру, действия конкурентов, изменения в производстве товаров или слухи в фейсбуке. Даже если взять для примера простую промо-акцию, прогнозирование продаж будет больше напоминать искусство, нежели точную науку. Первый запуск акции BOGOF (купи один товар ­­– второй получи в подарок) приведет к огромному всплеску продаж. Не удивительно, что во время проведения масштабных рекламных акций реализация продукции часто взлетает в 30 и более раз. Для запуска рекламной акции все же потребуется некая доля вмешательства со стороны человека. Большинство ритейлеров скорее предпочтут делать распределения, чем полагаться на работу системы методом вытягивания запасов. При повторном запуске промо-акции, в программе уже будет сохранена история продаж, на которую можно ориентироваться. Однако вновь потребуется вмешательство со стороны менеджеров, чтобы решить, стоит ли полагаться на эту историю. Как сильно могло повлиять вымывание остатков на продажи во время акции? Возможно, покупателям надоели акции с подобной механикой или, может, конкуренты уже скопировали эту акцию? Эффект от второго и третьего запуска одной и той же акции редко оправдывает ожидания.

Для организации любой подобной крупной промо-акции нужно тщательно проанализировать все особенности текущей ситуации на рынке. Программам тяжело справляться с этой задачей без помощи человека. Эффективность проведения промо-мероприятия зависит от представленности на витрине и в дополнительных местах, от рекламы и действий конкурентов. Зачастую даже самые сложные системы не способны понять настроение рынка.

Еще одна проблемная сторона, с которой не справляются динамические системы (даже те, которые учитывают сезонность) – это кризисы или панические атаки. В розничной торговле продуктами питания это происходит с растущей регулярностью, например, птичий или свиной грипп, отравление меламином, радиация в японской еде, сальмонелла в яйцах, диоксины, e-coli в мясе или в салатах, конина в готовых блюдах и т. д. В результате любого подобного инцидента покупатели перестают приобретать одни продукты и начинают запасаться другими. В некоторых случаях их поведение предсказуемо. Однако если проблема связана с каким-то одним ингредиентом в разных продуктах или со страной происхождения любой продукции, последствия могут затронуть реализацию многих товаров, в том числе и тех, которые не связаны с инцидентом, но настораживают покупателя.

Динамические системы, конечно, реагируют, но они не способны принимать заблаговременные решения. Менеджеры по закупке должны отыскать альтернативную замену снятым с продажи товарам, чтобы заполнить пустые полки, и запустить механики возврата изъятых остатков на склад. Отделы поставок должны снизить в параметрах цифры запасов для одних товарных позиций и повысить ­­– для других. Очень сложно управлять такими процессами в программе по типу «черного ящика», где трудно разобраться во всех тонкостях ее работы. Обычно во времена кризиса требуется сильное вмешательство со стороны менеджеров, и ритейлеру остается надеяться только лишь на достаточный опыт управления процессом непосредственно отдела закупок. Отголоски такого кризиса могут вылиться в проблемы даже год спустя, когда сложные динамические системы, которые учитывают сезонность, начинают делать странные расчеты заказов, опираясь на статистику продаж ровно год назад. Некоторые команды менеджеров по закупкам, которые пользуются динамическими системами, со временем теряют свои навыки работы методом Min Max или формирования заказов вручную. Их единственный выход – продолжать работу с динамической системой, но постоянно корректировать полученные данные. Некоторые ритейлеры и вовсе используют программу для пополнения запасов в режиме автопилота: тогда в кабине их самолета нет людей, готовых вовремя взять управление штурвалом на себя, если бизнес попадает бурю кризисов.

Следовательно, при использовании любой системы динамического автозаказа ритейлеры должны быть готовы, что командам менеджеров придется часто вмешиваться в процесс и управлять им вручную. Крайне важно набирать в отделы управления закупками квалифицированных работников. Только так бизнес в какой-то мере будет готов справляться с ситуацией во времена кризиса или сезонных событий. Команда, которая занимается пополнением запасов, должна уметь отключать режим автопилота и управлять промо-акциями или поставками в непредвиденных кризисных условиях вручную.

Теперь сопоставьте все это с ожиданиями ритейлера, который надеется, что динамическая система будет управлять процессом пополнения запасов без дополнительной помощи команды менеджеров. Даже той небольшой команде, которая продолжит работать с системой, остается только лишь изучать выскакивающие в программе предупредительные оповещения. Вскоре такая работа надоедает и люди увольняются. Вместе с этим теряются и знания, как взаимодействовать с программной системой. Лишь несколько человек остаются, подобно роботам, выполнять рутинную работу с оповещениями. Как только ударит любой кризис или произойдут изменения в деловой среде, требующие перемен в бизнесе ­­­– команда не справится с работой в новых условиях.

Таким образом, для меня очевиден общий вывод: независимо от того, насколько сложным или дорогим будет программное обеспечение, оно никогда полностью не заменит команду менеджеров. На самом деле, обычно для работы со сложными программами требуется еще больший штат сотрудников в центральном офисе, чем при использовании простых методов расчетов для пополнения запасов. Рассматривая программные системы пополнения как вариант организации процессов, ритейлер должен учитывать масштабы своего бизнеса и уровень сложности. К примеру, Wallmart или Tesco могут позволить себе использовать сложную систему и нанять огромную команду специалистов. Мелкий ритейлер со скромным центральным офисом должен хорошо подумать, стоит ли ему действительно использовать дорогое программное обеспечение. Учтите следующее:

  • Динамические системы не очень подходят для работы с медленно-оборачиваемыми или дорогими товарными позициями. В этом случае метод Min Max проще в использовании, более предсказуем и менее опасен. Когда речь идет о дорогих товарах, лучше контролировать уровень запасов с помощью фиксированной формы пополнения.
  • Динамические системы не справляются во многих случаях, когда нужно сделать распределение товара. Когда ассортимент или предложение продукции не постоянны, не стабильны цены или используется принцип «купи и продай», лучше всего работает механика проталкивания товаров. Это касается и временных акций, и праздников, таких как Рождество.
  • Неважно, каков механизм прогноза продаж, если нет запаса товара для его обслуживания. Если, согласно прогнозу, потребность магазинов 50 000 единиц товара, а поставщик может отправить лишь 10 000 единиц, и при этом программа пытается запустить процесс, то лучше отключить автоматическое пополнение и распределить товар вручную. В противном случае благодаря расчетам динамической системы товар поедет лишь в несколько первых магазинов. Остальные заказы, на которые не хватило товарного запаса, зависнут в системе и так и не будут доставлены в оставшиеся магазины.
  • Даже в тех случаях, когда используются очень сложные программы, рекомендуется смешанный подход с применением метода Min Max для одних позиций, а распределений – для других, итак далее. Команда менеджеров, контролирующих цепочки поставок, должна быть достаточно большой, чтобы справиться с управлением процессами в периоды кризиса.
Также очень сложно связать систему, основанную на прогнозе, со всеми стадиями цепочки поставок. Я обнаружил, что системы прогнозирования не всегда связаны с другими системами так же, как пополнение магазинов и складов ритейлера. По логике, один и тот же прогноз должен лежать в основе пополнения товара на складе и в самом магазине. Это должно выглядеть как непрерывный процесс, управляемый одним и тем же механизмом. Но далеко не всегда это так. Я сталкивался со всеми перечисленными далее примерами ситуаций.
перемещение товара 1с
Словом, динамические программы, которые я называю «черными ящиками», могут работать либо для пополнения магазина, либо для пополнения запасов склада, но не в обоих режимах одновременно. Некоторые ритейлеры пользуются отдельными системами для пополнения запасов в магазинах и на централизованном складе. Я побывал у одного крупного ритейлера, у которого есть две отдельные команды. Они работают над заказами для магазинов и для главного склада автономно, с разными версиями одного и того же программного обеспечения. «Черные ящики» могут хорошо справляться с составлением прогнозов. Однако интеграция такого прогноза в программную систему для пополнения запасов на складе и в AR для заказов в магазины не такая простая, как обещают специалисты.

Стоит признать, что такие системы «черных ящиков», как SAF или Oracle, имеют больше шансов на успех, чем простые алгоритмы. Эти системы разработаны как умные, и способные анализировать данные за долгие периоды времени. Они могут из разных типов алгоритмов для пополнения запасов самостоятельно подбирать именно тот, который подходит лучше других. Системы могут быть запрограммированы на обслуживание до определенного целевого уровня (например, 95% вероятности поддержания запасов на уровне 99%) и проверяться на способность создавать прогнозы.

Как именно они работают? Я сам пользовался этими системами. Поставщики программного обеспечения приглашали меня, чтобы я продемонстрировал работу этих программ для посетителей их сайтов на примере нескольких крупных ритейлеров.

Мои выводы по поводу таких систем сбалансированы.

  • Я бы скорее предпочел сложный инструмент подобного рода, чем простой алгоритм. Уровень сложности таких систем, очевидно, выше, но все еще попадается «мусор среди входящих и выходящих данных».
  • Программы стоят очень дорого. Высокая стоимость не только у лицензии и реализации ПО. Дорого обходится постоянное обслуживание программы. На бумаге эти затраты всегда могут оправдываться утверждением: «1% в наличии хуже x% продаж». Однако я считаю, что в реальности большинство компаний, наладив все процессы и имея хорошую команду, могут добиться таких же результатов при меньших затратах. В экономической среде, где затраты на оплату труда невелики, наем команды менеджеров может оказаться более рентабельным, чем покупка и обслуживание сложной программы. Ритейлерам, которые торгуют продукцией с низким оборотом или разовыми поставками, нет смысла тратиться на сложное программное обеспечение.
  • Некоторые ритейлеры хвастаются: их системы прогнозирования настолько детализированы, что могут даже реагировать на изменения погодных условий. Да, некоторые системы действительно могут полагаться на погоду или температуру окружающей среды для прогнозирования спроса на клубнику либо мороженое. Но эти специальные возможности обычно ограничены. Для начала, прогноз погоды должен быть очень точным. Только при таком условии это сработает в определенный период, а цепочка дистрибуции сможет вовремя среагировать на перемены. Также для удовлетворения прогнозируемого спроса должен быть постоянный дополнительный запас товара. В случае со скоропортящимися продуктами, такими, как сырое мясо для барбекю или клубника, их производство или объемы закупок должны определяться заранее. Большинство ритейлеров скорее решат распределять запасы в магазины методом проталкивания, чем допустить, что продукция будет лежать на складе в ожидании системных заказов. Невероятные сбои в таких системах выглядят не так убедительно, как реклама программного обеспечения со стороны производителя.
  • С повышением уровня сложности системы уровень перераспределений и вмешательств как со стороны магазинов, так и со стороны менеджеров главного офиса не снижается. Все так же часто могут делаться распределения и проталкивание запасов. Недавно я столкнулся с примером цепочки поставок в Новой Зеландии, где использовалась высококлассная система, но магазинам все еще давалось 24 часа на просмотр и изменение заказов. Другие ритейлеры, с которыми я общался, утверждают, что во главе работы их динамических систем все равно остаются заказы, которые делаются вручную. Я придерживаюсь теории, что системы на основе Min Max дают магазинам лучшее видение заказов и уверенность. Они избавляют менеджеров от лишней нагрузки, когда им приходится разбираться с непредсказуемыми результатами сложных систем.
  • Если ритейлер предпочитает подход с методом проталкивания, прогнозы, основанные на методе вытягивания – не самый лучший вариант для него. Многие ритейлеры заинтересованы в дополнительном доходе и продают поставщикам места для представленности их товаров. Команда менеджеров обязана не только контролировать своевременное восполнение запасов в магазинах, но и управлять распределением рекламных витрин. В таких условиях может возникнуть слишком много требований к механизму прогнозирования.
В итоге, если вы все-таки хотите организовать процесс централизованного пополнения, в котором со всеми задачами должен справляться компьютер, без человеческой помощи, мой вам совет – подумайте еще раз. Команда менеджеров по закупке должна постоянно самостоятельно контролировать пополнение запасов, а не слепо подчиняться машине. Если пришло время Скайнет и Терминаторов, пора вернуть контроль человеку. В конце концов, централизованное пополнение запасов должны контролировать те, кто принимает решения о выборе продукции и проведении акций. В распоряжении менеджеров отдела закупок должно быть несколько инструментов. Особенно важен метод Min Max и распределения. Динамические системы – это просто более сложный инструмент, и нельзя ни в коем случае допускать, чтобы он был единственным вариантом в арсенале менеджеров.

Я бы лучше работал с большей командой менеджеров и пользовался простыми инструментами, чем с небольшой командой и сложной программой, которую они не могут ни понять, ни контролировать. Конечно, был бы у меня любой выбор, я бы предпочел лучшее программное обеспечение и большой штат сотрудников для его обслуживания. Но не все ритейлеры работают в настолько больших масштабах, чтобы позволить себе и то, и другое.
6. Дополнение
6.1 Как формировать запасы: «Точно в срок» или «Про запас»? >
"Just in time" или "Just in case"?

Сотрудники, принимающие участие в цепочке поставок в розничной торговле, в вопросе обеспечения магазинов товаром должны стремиться к «золотой середине». Запасов должно быть не слишком много, но и не слишком мало. То есть, товара должно хватать для удовлетворения покупательского спроса без вымывания позиций из ассортимента. В то же время, остатков не должно быть слишком много, чтобы не возникало проблем с их хранением в самих магазинах.

Подход очевиден, однако на практике все не так просто. На ситуацию влияют также и коммерческие проблемы. Это касается системы пополнения запасов: в магазинах используется метод Min Max, распределения или запускаются динамические системы? Сегодня общая тенденция в пополнении остатков сводится к стремлению отправить в магазины больше товара для запаса, чем они нуждаются. Этому есть несколько объяснений.

1) В некоторых случаях у ритейлера менеджер по закупке руководствуется, в основном, продажами, но не учитывает текущие остатки. Закупщику, а иногда и бизнесу в целом, нужно добиться быстрых результатов за короткий срок. Иногда дополнительное затаривание товаром для ритейлера служит как вариант быстрого выполнения цели по продажам. В таком случае распределение – самый быстрый способ отправить побольше запасов в магазины.

2) Желание получить дополнительный доход в виде бонусов – еще один фактор, влияющий на закупки. Многие ритейлеры получают скидки или бонусы от поставщиков при выборке определенного объема товара. Когда в приоритете ритейлера работа по такой схеме, закупщики стремятся распределить как можно больше товара по всей сети с целью получения максимально возможных скидок или бонусов. Еще один вариант – менеджеры стараются подчистить остатки на централизованном складе ритейлера, проталкивая запасы в магазины и освобождая место для новых партий товара.

3) Даже если менеджеры по закупке не замотивированы дополнительными бонусами от поставщика, в коммерческой среде бытует общее убеждение: чем больше товара вы отгрузите в магазины, тем больше продадите. Больше витрины приносят большие продажи. Это правда, но есть и разумные пределы. На протяжении многих лет я проводил исследования и пришел к выводу: большие витрины действительно могут улучшить видимость конкретной позиции и увеличить продажи. Однако это также влечет череду дополнительных издержек. Размеры торговых залов магазинов ограничены. Вполне возможно, что даже если вы отправите в торговую точку в два раза больше запасов, на витрину все равно поместится в два раза меньше позиций. Распределяя больше товара, вам, возможно, придется в два раза дольше проводить акцию, чтобы подчистить остатки на складе и освободить место под товар для следующей промо-акции. Существует некий баланс: акцент на дополнительные продажи одного продукта снижает возможности рекламировать или выкладывать на витрине другие товарные позиции. Кроме этого, над ритейлерами, которые не очень хорошо справляются со сбытом остатков товара, нависает угроза, что магазины просто утонут в своих запасах. Бывает, что несколько менеджеров борются за свободное место в магазинах, из-за чего стараются максимально быстро наполнить витрины своей продукцией. Чем больше запасов – тем больше продаж, но без правильного контроля процесса положительный результат будет временным, а вот последствия могут обойтись очень дорого.

4) Еще один важнейший фактор – боязнь потерь в продажах. Менеджерам лучше держать запас в магазинах, чем рассчитывать на цепочку своевременных поставок. Они мотивируют это так: «Товар на центральном складе не продается». Если вдруг резко поменялась погода, стало жарко или холодно, нужны запасы, которые на складе магазина доступны быстрее, чем доставка с главного склада ритейлера . Еще одна ситуация: нужно провести акцию и сделать скидку на товар, чтобы соответствовать цене конкурента, но при отсутствии запаса акционного товара в магазине мы теряем в продажах. Ко всему вышесказанному добавьте еще и чрезмерные ожидания, которые так присущи всем связанным с торговлей людям. Вы обнаружите, что прогнозы преувеличены, а товара распределяется гораздо больше, чем того требуют реальные тенденции продаж. Менеджеры всегда стремятся загрузить магазины запасами товара как можно раньше или сразу, не дожидаясь статистики первых продаж. Команды цепочки поставок учатся делать отгрузки «точно в срок», тогда как остальная часть организации работает по принципу запасов «про запас».

Все перечисленные выше факторы приводят к тому, что центральный офис стремится затарить магазины сильнее, чем это необходимо. Для контроля процесса пополнения запасов должны устанавливаться строгие ограничения для менеджеров на количество товара, которое они могут отгрузить в магазины. Менеджеры должны сами нести ответственность за продажу остатков товаров в магазинах, или их работа должна проверяться и контролироваться еще одним независимым подразделением в цепочке поставок. Иногда все три условия обязательны. А порой настоящей проблемой может стать чрезмерно самоуверенный в себе «профессионал», а не вся его команда. Ритейлеры обычно стремятся распределить слишком много товара и, как правило, в очень много магазинов. Это напоминает историю с Рождеством или китайским Новым Годом. Во всем мире наблюдается одна и та же тенденция: сезон праздничных продаж наступает все позже и позже. Потребители часто откладывают покупки до последнего момента. Они знают, что, если еще немного подождут, в последний момент ритейлеры, скорее всего, начнут паниковать и снижать цены. Несмотря на это, менеджеры все-таки стараются заведомо отгрузить большие объемы товара в магазины. Они жаждут заполнить витрины, занять свои места в торговом зале и ознакомить клиентов с ассортиментом, к которому покупатели смогут вернуться, когда решат делать покупки. По поводу подобных сезонных циклов дискуссии не прекращаются. Большинство ритейлеров ежегодно переносят даты запуска поставок ближе или дальше от начала сезона (или праздника).

Будучи специалистом в цепочке поставок, я всегда предпочитаю принцип «придержать коней». Есть много веских причин держать запас в магазине, но существуют не менее важные причины все же оставлять запас в резерве на главном складе ритейлера. Логистика – это наука военных. Менеджер по закупкам, который занимается обслуживанием 200 магазинов, находится в том же положении, что и полководец армии с 200 батальонами на линии фронта. С одной стороны, вы хотите, чтобы в запасе у каждого батальона было достаточно боеприпасов для мгновенной атаки. С другой стороны, вы никогда не знаете, где боевые действия будут самыми масштабными. Поэтому важно обеспечить резервный запас в тылу. Ни один генерал никогда не бросает все свои силы на начало битвы, за исключением тех случаев, когда распределения всех его резервов уже сделаны и иного выбора нет. Аналогична ситуация с запасами у менеджера. Если у вас есть возможность – никогда не распределяйте сразу весь товар.

Это особенно актуально в случаях, когда остатки товара на исходе. Запасы к Рождеству обычно отгружаются задолго до старта праздничных продаж по всем перечисленным ранее причинам. Очень важно обеспечить запас, пропорциональный росту продаж. Однако, к примеру, если распределения товара сделаны задолго до праздника, некоторые магазины могут оказаться без остатков уже за неделю до католического Рождества, в то время как у других будут остатки даже после Нового Года. Менеджеры по комплектации магазинов могут попытаться переместить запасы с одних магазинов на другие. Однако в чрезвычайных условиях подобные решения редко бывают эффективными.

Менеджеры по закупке (а иногда и сами магазины) опасаются, что они потеряют в продажах, если товарный запас не будет распределен вовремя. У меня есть противоположный опыт. Чем быстрее вы распределяете весь товар, тем больше продаж вы теряете, так как хорошие запасы товара попадают в плохие места для их реализации. Какой бы хорошей не была промо-акция, и как бы быстро не продавался товар, в некоторых магазинах всегда есть остатки. Бывает, продукция выложена в «холодной зоне» витрины с плохой видимостью или затерялась на складах магазина. Кто знает? Какой бы ни была причина, даже самые востребованные продукты не продаются везде одинаково. У вас никогда не получится угадать с точным распределением нужного количества в правильные точки. Чтобы избежать явного дисбаланса, всегда есть смысл придержать хотя бы 10% продукции до отправки в последний момент. В таком случае вы всегда сможете срочно отправить товар в магазины, которые превысили свой прогнозируемый оборот. Безусловно, довольно часто продажи происходят с трудом, и менеджеры по закупкам идут по пути наименьшего сопротивления, распределяя весь запас в самом начале.

Следует отметить, что распределения – это своеобразная политика, как в плане сроков, так и в вопросе количества участников. Здесь не обходится без острых дебатов и накала страстей. Закупка, поставщики, операционные менеджеры и участники цепочки поставок часто во многом не согласны относительно объемов и сроков отгрузки запасов в магазины. Понять и решить технические проблемы гораздо легче, чем разногласия и конфликты между разными структурными подразделениями одной компании.

Основная тенденция в торговле – это желание протолкнуть в магазины слишком много продукции. Сломать стереотипы менталитета «про запас» в розничном бизнесе чрезвычайно сложно. Страх остаться без запасов и потерять продажи – это будто паранойя. Самая сложная задача для цепочки поставок – поддерживать запасы в разумных количествах, несмотря на любое давление извне.

Ключевой аргумент в пользу увеличения запасов в магазинах – стремление поддерживать достаточный уровень остатков для постоянного наличия продукции для клиентов. Я уже раскрывал эту тему в более ранней публикации из этой серии «Представленность на полке». Там рассматриваются принципы измерения представленности на полке (OSA) и последствия вымывания позиций. Многие ритейлеры (и в частности поставщики) стремятся к такому высокому уровню наполнения магазинов, что это маловероятно, а наличие будет коммерчески непостоянным. Действительно, чрезмерное проталкивание запасов в магазины часто не приносит никакой пользы, поскольку представленность на полках ограничена. Когда собственные склады магазинов слишком перетарены, торговые точки теряют контроль над запасами и продукция не попадает полки вовремя.

Есть и другие аргументы в пользу обоих подходов, «по мере надобности» и «на всякий случай». Например:

1) Чем больше излишних запасов продуктов с коротким сроком хранения – тем большими становятся объемы порчи, а уценка любого испорченного товара для его распродажи – это минус от дохода ритейлера.

2) Задвоение остатков становится все большей проблемой, когда магазины переполнены запасами товара, и нарушен порядок своевременного пополнения витрин.

3) Излишние запасы негативно влияют на денежный оборот, а распродажи со скидками снижают маржинальный заработок.

4) Когда запасы на складах магазинов тщательно контролируются, отказ от ненужных товаров или расширение диапазонов происходит гораздо быстрее. Ритейлер более оперативно и эффективно реагирует на реальный спрос потребителей.

5) Пространство внутри магазина может использоваться для оборудования дополнительного места продаж, а не в качестве хранилища запасов.

6) Новые рекламные акции окажутся более эффективными, если на складе верно контролируются остатки от предыдущих промо-активностей.

Следовательно, хорошо организованное пополнение запасов может существенно улучшить эффективность и результативность розничной торговли. Команде менеджеров, которые занимаются пополнением остатков, очень важно научиться противостоять характерному и неизбежному давлению со стороны. Автоматическое (или централизованное) пополнение магазинов создает все условия для перемещения огромных партий товара на магазины всего лишь в один клик. Система пополнения – это мощное оружие в арсенале ритейлера, но злоупотребления могут быть неизбежными.
6.2 Участие магазинов >
В предыдущих разделах я несколько раз упоминал о вмешательстве магазинов в процесс формирования заказов. Когда речь идет об автоматическом пополнении запасов, вопрос участия магазинов – предмет для множества дебатов. Насколько сильным должно быть вмешательство или влияние магазинов на результаты процесса?

Некоторые ритейлеры считают, что именно у сотрудников магазина есть уникальная возможность хорошо изучить спрос на товар. Кроме того, магазины обладают и другими возможностями:

1) Знание клиента.

Иногда сотрудники магазина могут знать особенные пожелания со стороны своих покупателей. Пожелания одного важного клиента, который регулярно оставляет крупные суммы в этом магазине – достаточно весомый аргумент, чтобы потребовать изменений в заказе.

2) Местные факторы.

Работа магазина может зависеть от местных условий, например, открытие или закрытие конкурента где-нибудь поблизости, ремонт местных дорог или другие проблемы с подъездом к магазину, проведение локальных праздников, мероприятий в торговых центрах, визиты знаменитостей, новое строительство и так далее.

3) Оптовые продажи.

Некоторые ритейлеры занимаются оптовой торговлей. Например, появляются оптовые заказы для отдельных клиентов. Это может повлиять на общую потребность магазина в запасе.

4) Витрины магазина и местные промо-акции.

Магазину могут разрешить оформлять витрины с товаром на свое усмотрение, что повлияет на структуру продаж на местном уровне. Иногда даже выделяться бюджет на рекламные листовки или на проведение местных промо-активностей. В некоторых случаях магазину просто нужно предпринять активные действия в ответ на рекламные акции конкурентов.

5) Переговоры магазина с поставщиками.

Магазин сам договаривается с поставщиком о локальной цене или получает коммерческие предложения, о которых не знает главный офис.

Ритейлеры с децентрализованной моделью управления на местах могут оставлять довольно широкие полномочия персоналу магазинов. Например, бывает, что ритейлер с отдельным торговым центром формата Big Box на в развивающемся рынке вынужден полностью отказаться от автоматических заказов и доверить магазину самостоятельный поиск продукции местного производства для заполнения ассортиментом многих товарных категорий. Однако большинство ритейлеров используют более централизованный подход и стараются снизить степень вмешательства магазина. Тем не менее, когда принимается решение, что для магазинов просто жизненно важно участвовать в работе системы, есть несколько вариантов такого вмешательства:

a) Совместный / рекомендуемый заказ, где магазин рассматривает и вносит правки в заявку до ее финальной подачи.

б) Разрешение магазину делать дополнительные «сверх заказы» помимо централизованного заказа

в) Разрешение магазину вносить правки в параметры программы для пополнения запасов.

г) Разрешение магазину делать специальные запросы (управление исключениями).

д) Не допускается ничего из вышеперечисленного, и магазины вообще не влияют на процесс.

На мой взгляд, использование центральной системы пополнения запасов для подачи рекомендованных заказов – самый худший вариант. Многие ритейлеры до сих пор отправляют в магазины рекомендованный заказ для проверки и корректировки за компьютером на месте. До появления ТСД (ручных терминалов для внесения данных) это было обычной практикой, но такой подход до сих пор сохранился у многих ритейлеров со сложной системой управления процессами. Суть использования рекомендованного заказа в том, что предварительная заявка на экране должна помочь магазину просмотреть и откорректировать итоговый заказ. Из всех когда-либо изобретенных методов заказа этот­ – самый худший. Обязать сотрудников делать заказ за компьютером в отдельном кабинете магазина вместо корректировок непосредственно из торгового зала – большая ошибка, так как менеджер магазина становится привязан к офисному компьютеру. При формировании заказов в такой системе сотрудники магазина не могут просмотреть реальное наличие или отсутствие товаров на полках. Они не могут одновременно проверять соответствие данных об остатках в программе и по факту. Очень много времени тратится на то, чтобы сопоставить описанные в системе товарные позиции с продукцией в наличии. Иногда они корректируют в программе заказ одной позиции, путая ее название с совершенно другим товаром. На деле менеджер просто сидит за столом и прокручивает рекомендуемые заказы, просматривая заявку сверху вниз и время от времени добавляя или снижая количество по отдельным позициям. Чаще всего такие корректировки делаются наугад. У нескольких ритейлеров я проанализировал заказы, сделанные таким методом, и итог всегда один и тот же. Большинство изменений, внесенных магазинами, не способствуют продажам. Но еще хуже ситуации, когда у магазина высвечиваются некорректные плюсовые остатки. В таком случае товар на полках вымывается, а польза от работы менеджера сводится к нулю.

Ритейлер, который использует систему такого типа, явно не уверен в правильности рекомендованных заказов. Если бы он полностью доверял программе, то просто и быстро формировал бы заказы и отправлял товар в магазины. Я считаю, что гораздо лучше вернуть в торговые точки менеджеров и раздать им ТСД (или даже просто планшеты), чтобы они сверяли фактическое наличие на полках с заказами.

Кроме того, любой процесс, где нужно внести рекомендации или одобрить заказ, требует определенного времени. На обработку всегда нужно дополнительное время, и это не зависит от того, как корректируется заказ – через компьютер в отдельном кабинете магазина или через программу на ТСД. Каждый раз, обращаясь к магазину за помощью в подтверждении или внесении правок в заказы, ритейлер откладывает обработку этой заявки на срок до 24 часов. Каким бы полезным не было участие менеджера магазина, который просмотрел заказ, обычно это не стоит всех тех неудобств, связанных с потерей времени в цепочке поставок и с экстренным ускорением работы доставки. В большинстве случаев лучше подать «почти правильный» заказ, но вовремя, чем «идеально правильный», но поздно. Даже если предположить, что сотрудники магазина скорее улучшают заказ, чем делают его хуже, полностью полагаться на человеческий фактор довольно рискованно.

Второй способ, как позволить магазину участвовать в процессе формирования заказа – разрешить ему создавать дополнительные заявки. Суть в том, что заказы делаются автоматически, но менеджер магазина может их просматривать и добавлять товар сверх указанного количества. Такой подход практикуется довольно часто во многих магазинах. Этот процесс намного легче, чем углубленный пересмотр заказов, как в предыдущем примере. «Сверх заказ» подразумевает, что магазинам разрешается заказывать больше товара, но не меньше. Возможность магазина заказывать больше может поспособствовать дополнительным продажам. Но отменить или уменьшить заказ невозможно без разрешения на полный пересмотр заявки и замедления всего цикла поставок.

Для того, чтобы механизм «сверх заказов» работал правильно, у менеджера магазина должна быть возможность просматривать все остатки и поступающие заказы непосредственно в программе. В противном случае будут возникать ошибки или дубликаты заказов. Один из способов управлять этим процессом – вводить информацию через HHT. Тогда можно будет легко пройтись по рядам торгового зала и увеличить количество по нужным позициям.

Такой механизм работы также походит для случаев в гипермаркете, когда менеджер магазина хочет добавить запас товара для проведения акции или заполнения дополнительного места продажи. Также дозаказ на поставку может быть связан с оптовым заказом покупателя или с особым каналом сбыта. Тем временем, компьютерная система или команда главного офиса могут формировать основные заказы для поддержания обычного спроса.

Настоящие проблемы с таким способом участия магазинов возникают тогда, когда появляются пробелы в коммуникации. Для того, чтобы механизм «сверх заказов» работал правильно, сотрудники магазинов должны быть осведомлены о планируемых рекламных акциях и видеть текущие заявки в обработке. Сюда же входят и отдельные распределения менеджеров по закупкам, сделанные ими вручную. Если планируется промо-акция, между участниками цепочки поставок должно быть четкое распределение ответственности за наличие товара для ее проведения. Будут ли менеджеры главного офиса увеличивать количественные параметры в AR? Будут ли работники отдела закупок проталкивать дополнительные запасы в магазин? И, наконец, будут ли менеджеры магазина формировать дополнительный заказ? Или же все три звена выполнят свою работу одновременно и заказы приедут в магазин тройном объеме? Суть главной идеи очень проста: если за поставку акционного запаса отвечает сразу несколько подразделений или сотрудников – они обязательно должны обмениваться информацией друг с другом.



Разрешение магазинам корректировать заказы также неуместно, когда пополнение запасов происходит с помощью кросс-докинга. Выполнение отдельных заявок магазинов задержит весь цикл пополнения запасов или приведет к раздроблению заказов.

«Сверх заказы» также не работают, когда запас продуктов для доставки в магазины ограничен. К примеру, если речь идет о сезонных либо акционных товарах. Более амбициозные менеджеры магазинов закажут себе слишком много акционного товара про запас, в то время как более осторожные в других магазинах останутся без товара. По этой причине, ритейлеры, которые позволяют магазинам делать дозаказы, обычно ограничивают их возможности. Например, дозаказывать можно только самые востребованные товары или в объемах, не превышающих максимальное количество. Ставится запрет на дозаказ товаров определенных категорий, на продукцию с высокой стоимостью или с риском просрочки во время хранения. Должен сказать, что механизм «сверх заказов» действительно может работать эффективно.

В некоторых случаях право корректировать свои заказы дается лишь определенным магазинам. Это могут быть только ключевые, слишком удаленные, нестандартные или прочие специфические магазины. С этой точки зрения есть смысл дать возможность таким магазинам при необходимости пользоваться немного расширенными полномочиями. Всегда будьте готовы использовать такой инструмент управления заказами. Иногда он может пригодиться.

Третий способ участия магазина в заказах – разрешение магазинам изменять параметры в программе. К примеру, в случае со «сверх заказами» магазин может в любое время добавить 10 дополнительных ящиков продукции. Но что, если точка нуждается в большем количестве товара на протяжении долгого периода времени? Альтернативный вариант – позволить магазину корректировать в программе такие параметры заказа, как минимальный запас или уровень запасов для витрины. После внесения правок система будет добавлять нужное количество в заказ на постоянной основе, без дальнейшего вмешательства со стороны магазина.

Опять же, это очень полезный инструмент управления запасами. Я наблюдал хорошие примеры того, как это работает непосредственно в рознице. Персонал магазина может просматривать параметры для пополнения запасов в программе и, при необходимости, менять их. Часто бывают случаи, когда по своей клиентской базе один конкретный магазин существенно отличается от обычных торговых точек своей категории. В некоторых программных системах есть возможность выставлять дату начала и окончания действия внесенных правок. Это все равно, что попросить: «Увеличьте наш запас двухлитровой диетической колы на 10 ящиков только в июле и августе».

Здесь действуют те же правила, что в работе со «сверх заказами». Параметры можно корректировать только в сторону увеличения, снижать их нельзя. Доступ к правкам заказов может быть только у отдельных магазинов или в пределах количеств, указанных в лимитах. Выбирая между этой системой пополнения запасов и вариантом со «сверх заказами», я предпочту все же эту. Она более эффективна, а менеджеры центрального офиса могут контролировать параметры магазинов и при необходимости отменять внесенные правки. Такой подход работает как при использовании кросс-докинга, так и при обычной логистике со склада ритейлера.

Однако многие розничные продавцы не разрешают магазинам дополнять заказы или самостоятельно изменять параметры в программе. Они считают целесообразным доверить эту работу исключительно команде офисных менеджеров и не допускают непосредственного вмешательства магазинов. Если ритейлеры все же потратят какое-то время на анализ дополнительных заказов со стороны магазинов, они вскоре обнаружат, что лишь немногие из них действительно важны. Магазины обычно дополнительно заказывают те позиции, которые им бы итак отправили менеджеры центрального офиса, или увеличивают запасы, которые на самом деле не очень им нужны. Но руководители отделов снабжения магазинов в центральных офисах имеют очень большое влияние в розничной организации, и, когда речь заходит о заказах, магазинам нравится «быть под крылом» руководства. И даже несмотря на то, что доказано, что 9 из 10 случаев вмешательства магазинов – это пустая трата времени, руководитель может настоять на пожелании магазина, чтобы не упустить эту 1 из 10 возможностей избежать потерь в продажах.

Проще говоря, у магазинов должен быть какой-то рычаг, чтобы самим создавать запросы на увеличение запасов. Поэтому часто в компаниях сотрудникам магазинов просто разрешается звонить в центральный офис и просить отправить больше какой-то продукции. Благодаря электронной почте и интернету этот процесс происходит еще проще. Участники цепочки поставок должны успевать своевременно обрабатывать все звонки и запросы, а в остальном этот механизм работы вполне нормальный и безопасный.

Некоторые ритейлеры работают практически без вмешательства со стороны магазинов. Это последний вариант – он идеально «ванильный». Однако на практике в коммуникации между магазинами и главным офисом не должно быть никаких границ. Всегда нужно получать какую-то обратную связь.

Подведем итоги: есть несколько способов участия магазинов в заказе товара, но этот процесс должен строго контролироваться и поддерживаться качественной коммуникацией. Управление заказами должно происходить так, чтобы не возникало никаких задержек во время обработки заявок. Высокий уровень вмешательства со стороны магазинов подразумевает, что они не слишком уверенны в правильности заказов менеджеров центрального офиса. По моему опыту, если уровень вмешательства магазина превышает 5% от общего объема поставок­ ­– с формированием офисных заказов что-то не так. Как уже упоминалось ранее, иногда при использовании сложных динамических систем требуется больше участия со стороны магазинов, чем при использовании упрощенных механизмов, более стабильных и прозрачных. Но лучший способ проверить эффективность пополнения запасов – пересмотреть уровень вмешательства магазинов в этот процесс.
6.3 Вытягивание или проталкивание? PUSH или PULL? >
Мы уже знаем, что существует множество методов пополнения запасов, начиная от простых технологий, к примеру, установки постоянных величин или границ Min Max, и заканчивая более сложными или динамическими системами. Распределения или проталкивание запасов также могут использоваться вместо или в сочетании с этими методами. Но можно ли выделить конкретные форматы магазинов или категории продуктов, для которых будет уместно использовать именно метод проталкивания или метод вытягивания?

Простых технологий на основе метода вытягивания (как, к примеру, Min Max) вполне достаточно, если пополнение запасов всегда возможно из близко расположенного источника (например, со склада ритейлера), а цена на продукцию постоянна. При наличии таких факторов, как фиксированный ассортимент и постоянная возможность пополнять остатки, вам не понадобится никакая сложная система для пополнения запасов.

Ритейлерам со стратегией EDLP («низкие цены каждый день») или с ограниченным ассортиментом пополнять свои запасы проще всех. Они могут полностью положиться на метод вытягивания, как, примеру, предлагает модель Min Max. В сложных системах для пополнения своих товарных остатков также не нуждаются ритейлеры с очень медленными темпами продаж.

Когда ритейлер работает со стратегией Hi-Lo (высоких/низких цен), управление запасами усложняется. Это особенно трудно в том случае, если ритейлер поочередно запускает акции на разные товары из одной и той же категории. Технологии Min Max отлично справляются в период обычных продаж, однако для проведения промо-акции все же потребуется дополнительное вмешательство со стороны менеджера. В такой ситуации есть два варианта: увеличить количества в параметрах программы либо распределить товар отдельно (например, сочетать методы вытягивания и проталкивания). Для пополнения запасов товаров с высоким оборотом есть смысл применять динамические системы. Для позиций со слабыми продажами более надежным решением будет распределение вручную либо изменение настроек в программе.

Пополнение запасов продуктов с ограниченными сроками хранения зависит от модели продаж. Если цены на продукцию довольно стабильны, а работа цепи поставок хорошо налажена, то модель Min Max идеально подходит для работы с запасами. Главный нюанс заключается в том, что персонал магазина должен вести точный учет остатков и своевременно производить списания либо уценку. В противном случае неверные остатки ставят под угрозу корректность работы всей системы. Когда динамика продаж не постоянна, а ритейлер использует тактику высоких/низких цен, процесс управления поставками запасов для магазинов усложняется. Иногда подобные случаи наблюдаются в отдельных товарных категориях. Например, возьмем молочные продукты: конкурирующие бренды иногда запускают рекламные акции. В таких условиях повышение доли продаж одного бренда означает одновременное сокращение реализации товара другого альтернативного бренда! Ни одна модель пополнения запасов не сможет справиться с подобной ситуацией идеально. Динамические системы могут настраиваться так, чтобы просрочки или количества залежалого товара было как можно меньше. Но, опять же, это возможно только при условии, что в магазине постоянно ведется точный учет остатков. Для управления промо-акциями можно использовать модель Min Max в сочетании с распределениями. Но для категорий скоропорта со стратегией продаж Hi-Lo не существует простого решения, даже при условии, что цепочка поставок работает идеально.

Особенно актуальна проблема максимально точного просчета запасов для продукции с очень короткими сроками реализации (например, газеты, хлеб или свежее мясо). Обычно она решается при помощи метода проталкивания. Ежедневные распределения могут делаться по специально рассчитанным шаблонам, а в период проведения рекламных акций или особых мероприятий количество товара в заказах может повышаться или снижаться. Механизм вытягивания запасов очень редко справляется с такой ситуацией, особенно если нужно составить какой-то предварительный прогноз, чтобы поставщик произвел или приготовил нужный объем продукции.

Все сказанное выше касается товаров в готовой упаковке с постоянными продажами и идеально отлаженной цепочкой поставок в магазин. У поставщика или на главном складе ритейлера должен быть буферный запас товара для обеспечения постоянного наличия в магазинах. Если по каким-то причинам не будет возможности получить товар у производителя, собственный буферный запас окажется особенно актуальным.

Поддерживать нужный уровень запасов в магазинах еще сложнее, если один цикл поставки товара занимает много времени. Долгий период ожидания поставок не считается нормой для товаров с постоянным оборотом по очевидным соображениям: управлять запасами такой продукции и поддерживать ее наличие на должном уровне очень сложно. Когда речь идет про обслуживание торговых точек, одна неделя ожидания товара – это слишком долго, а две недели – это уже признак нестабильной работы, за исключением товаров с ультра-медленными темпами продаж. Существуют форматы магазинов с более долгим временем доставки товаров от поставщиков. Особенно часто это касается гипермаркетов в странах с развивающейся экономикой. Они работают как автономные магазины форматов Big Box без хорошо налаженной цепочки поставок. В последствии качество обслуживания страдает из-за слишком больших запасов в самом магазине, как правило, на его собственном складе. Простые модели пополнения запасов методом вытягивания не подходят для условий, когда наблюдаются длинные периоды между поставками товара. Конечно, можно попробовать пользоваться динамическими системами с хорошо настроенным прогнозированием, или попробовать делать распределения методом проталкивания. Но лучший совет – даже не пытаться.

В тех случаях, когда речь идет о разовых акциях или сезонных мероприятиях, магазины с долгим периодом ожидания поставки лучше всего обеспечивать запасами с помощью метода проталкивания. Объем товара для акции с разовой распродажей можно планировать и хранить у поставщика. Так зачастую происходят поставки товаров для Черной Пятницы или рождественских праздников. Ритейлеры, которые занимаются продажей текстильной продукции, часто делают «самовывозы» новых партий товаров с долгим циклом поставок со склада поставщика. Но если потребуются повторные заказы, нужно сократить время доставки в магазин. Бывают даже срочные доставки воздушным транспортом или экстренные заказы у ближайшего альтернативного производителя. Пополнение на основе вытягивания – ненадежный вариант для долгих циклов поставок.

Когда акционнная продукция и сезонные товары поступают в магазины с коротким циклом поставок, можно использовать и другие варианты управления запасами, которые описывались в предыдущем разделе про распределения. Хорошей альтернативой будет комбинированный вариант работы, в котором используются и распределения, и метод вытягивания запасов.

Особое внимание следует уделять таким категориям свежих продуктов, как фрукты и овощи, или мясо и рыба. Некоторые продукты имеют долгий срок хранения и поэтому могут приравниваться к обычным товарам с полки. Например, замороженные полуфабрикаты при соблюдении правильной температуры хранятся очень долго, а яблоки могут находиться на прохладном складе в течение нескольких месяцев. С другой стороны, есть и такие продукты, у которых указан срок хранения менее суток. Такие товары всегда распределяются методом проталкивания, особенно, если их точное количество и цена согласуются в последний момент. Если поставки этих позиций регулярны, а цены – постоянны, то будет очень кстати метод вытягивания запасов. Но только не в условиях постоянного колебания цен.

То же самое относится и к сезонным свежим продуктам. После созревания их нужно сразу же собирать и очень быстро продавать. К примеру клубника – это товар, который очень зависит от погодных условий в плане и предложения, и спроса. Особенность таких продуктов в том, что цепочка поставок полностью зависит от текущих условий на рынке. Менеджер по закупке должен принять решение, сколько нужно закупить продукции, учитывая уровень и качество урожая, а также цены на рынке.

Подбирать метод нужно также с учетом и цены продажи, которая дополняет уравнение спроса и предложения. Эти факторы определяют общий уровень складских запасов, которыми необходимо обеспечить магазины. Обычно используются техники проталкивания, а запасы со склада ритейлера распределяются по магазинам пропорционально их потенциалу продаж. Простая модель, работающая на методе вытягивания, с этим не справится. Однако есть несколько примеров узкоспециализированных динамических систем или разновидностей специализированного программного обеспечения, которые воссоздают логику распределений.

Еще один фактор, играющий важную роль в выборе между методом вытягивания и методом проталкивания – формат магазина. Методы проталкивания эффективны лишь в том случае, если у магазинов достаточно свободного места для хранения дополнительных запасов. Это означает, что магазины ультра-маленького формата или торговые точки, где не хватает свободного пространства для резервного запаса, не смогут принимать большие распределения. Бывает, что маленькие магазины занимают лишь небольшой участок на торговых площадях с высокой стоимостью аренды. Таким точкам нужна особая форма практически непрерывного пополнения запасов на постоянной основе, чтобы поддерживать ассортимент на полках. Самый яркий пример – магазины, которые арендуют торговые площади в терминалах аэропортов (тут действуют самые высокие в мире цены на аренду). Цепочка поставок для обслуживания таких магазинов должна работать постоянно (и это обходится дороже обычного). Однако высокая маржа или высокий товарооборот могут вполне оправдать затраты на обслуживание. Возможности принимать товар по распределениям у таких магазинов очень ограничены. Практически любой магазинчик, расположенный в оживленном центральном районе с высокой арендной платой, будет работать, в основном, по системе вытягивания запасов. В пиковые периоды продаж, к примеру, в рождественские праздники, для удовлетворения повышенного спроса покупателей таким точкам не обойтись без дополнительных поставок.

Подобные ограничения могут существовать и внутри самих магазинов. Например, в магазине нет места для размещения дополнительной морозильной камеры под мороженое. Тогда крайне важно обеспечить своевременное пополнение запасов в морозильную витрину торгового зала, чтобы она всегда была полной. Лучшим выбором в сложившейся ситуации будет формат торговли Van Sales («продажи с борта» с принятием решения о заказе на месте). Система Min Max в таком случае реагирует слишком медленно, а динамические системы могут привести к хаосу, когда весь заказанный товар просто не поместится в морозильную камеру. Магазины, у которых есть дополнительные камеры для хранения товара на складе, имеют больше преимуществ. Если такой возможности нет, дополнительным мобильным резервом товара становится машина доставки с морозильной камерой, а в пиковые периоды продаж такие поставки должны происходить как можно чаще.

Когда в торговой точке есть склад или специальное место, выделенное под хранение запасов, создаются более благоприятные условия для работы методом проталкивания. Форматы магазинов, в которых очень много места уделяется товарам с промо-продвижением кардинально отличаются в плане работы от форматов, где ассортимент, в основном, фиксированный и проходит меньше промо-акций. Методы вытягивания применимы в случаях с более постоянным ассортиментом и не частым запуском рекламных акций. Механики проталкивания запасов обычно необходимы для стратегий продаж Hi-Lo, с постоянным повышением и снижением цен в связи с большим числом промо-акций.

Ритейлерам с определенной специализацией в ассортименте гораздо проще управлять процессами пополнения запасов, чем супермаркетам. Например, ритейлер, который занимается только винами, в основном имеет дело лишь с бутылками. Магазины косметики работают с ассортиментом продукции со своими специфическими характеристиками. В отличие от них, супермаркетам приходится иметь дело с огромным ассортиментом товарных категорий. Некоторым ритейлерам требуется гораздо больший набор инструментов управления запасами, а большинству из них нужно разрабатывать разные решения, чтобы справиться с пиковыми периодами сезонных и праздничных продаж. Если речь идет о пополнении запасов, очень редко один и тот же подход одинаково применим ко всем магазинам.
6. Общие выводы
Подытожим, что выбор метода пополнения запасов для магазинов зависит от их формата и «философии» торговли, а также от особенностей представленных на витрине товаров и от качества работы цепочки поставок.

Я старался показать, что пополнение запасов в розничной цепи – вопрос не только теоретический и научный. Он затрагивает и эмоциональную сферу, и зачастую внешняя презентация магазина важнее чем математические расчеты. Довольно часто команды менеджеров цепочки поставок находятся под сильным давлением извне. Особенно со стороны поставщиков, желающих отгрузить в торговые точки больше запасов, чем требуется, или еще сильнее расширить представленность на витринах, чтобы стимулировать рост продаж.

По части математических расчетов в пополнении запасов магазинов нет ничего сложного. Я считаю, что простые триггерные механики могут формировать заказы для большинства товарных позиций. И это работает в большинстве случаев для большинства магазинов. Также я уверен, что модель Min Max – это надежный инструмент, который часто недооценивают, выбирая более сложные и не столь надежные методы.

Главная идея работы с Min Max – не тратить время на ненужные манипуляции и пересчеты, и сосредоточиться только на управлении известными событиями и запланированными акциями. И кроме этого – следить за настройками числовых параметров для магазинов, которые приведут к хорошим результатам работы.

Распределения – также очень важный для ритейлера инструмент. Они могут использоваться как дополнение к методу Min Max для управления праздничными продажами, рекламными акциями и специальными мероприятиями. Это особенно актуально, когда запасы товара ограничены или редко доступны.

Динамические модели, в которых используется фиксированный алгоритм расчета средних продаж для формирования заказов, тем не менее, могут оказаться не такими эффективными, как метод Min Max. На рынке есть более сложные программные продукты, работающее на основе прогнозов. Однако они дорого стоят и требуют длительного обучения персонала, чтобы ими управлять. Основная проблема динамических систем – привязка ко времени обработки информации. Они требуют постоянного внимания в режиме реального времени. Работа таких систем полностью зависит от хорошей организации и дисциплинированности сотрудников, в противном случае данные окажутся неправильными. Не стоит строить иллюзий, рассчитывая, что такие сложные системы помогут сократить численность менеджеров в командах цепи поставок. Скорее наоборот, потребуется еще больше сотрудников.

Учитывая все вышеперечисленное, можно подытожить, что пополнение запасов в рознице требует больше понимания потребностей магазинов и покупателей, торговых отделов и поставщиков, нежели понимания математики. Команда, которая управляет цепочкой поставок из главного офиса, должна быть ближе к самому бизнесу и осознавать его коммерческие приоритеты. Какие крупные рекламные акции проводятся? Какие существуют проблемы с просрочкой и свободным местом хранения в магазинах и на складах? Узнать все это можно только при участии на главных торговых собраниях, и проводя некоторое время непосредственно в магазинах, вместо просиживания в четырех стенах и бесполезной обработки уведомлений об ошибках программе. Вот как на самом деле выглядит правильный вектор в изучении пополнения запасов магазина.

Кит Бартлетт Консалтинг Лтд. 2013
bkandjin@netvigator.com

Об авторе

Кит Бартлетт – независимый консультант, который 35 лет проработал в сфере FMCG, как с производителями, так и с ритейлерами. Он был копирайтером в O & M, продавцом и продуктовым менеджером в Nestle, мерчендайзером и менеджером по закупкам в Tesco. Кит прожил Гонконге 21 год, работая в A.S. Watsons на разных позициях в разных сферах: закупка, дистрибуция, IT и менеджмент. Сейчас он трудится над серией книг и статей на тему цепи поставок и процесса розничной торговли. Кит всегда готов связаться с читателем напрямую и обсудить любые вопросы, затронутые в этой статье.
Последние новости
Заказать звонок
Оставьте ваши контактные данные и мы перезвоним
Нажимая кнопку "Отправить", вы даёте своё согласие на обработку персональных данных.
Контакты
Оставьте заявку на покупку, установку пробной версии или запрос дополнительной информации
Нажимая кнопку "Отправить", вы даёте своё согласие на обработку персональных данных.
Made on
Tilda