В розничной торговле управление запасами играет ключевую роль. Этот процесс включает формирование заказов, распределение товаров и прогнозирование спроса. Многие компании предпочитают полагаться на уже сложившиеся внутренние бизнес-процессы, а не на сторонние решения. И для этого у них есть свои аргументы. Мы в своей практике тоже часто сталкиваемся с определёнными возражениями против внедрения специализированного софта. В статье попробуем взвесить все за и против такого подхода.
Основные возражения против автоматизации
Одна из главных причин — высокая зависимость от человеческого фактора. В ритейле значительная часть работы строится на взаимоотношениях, особенно с поставщиками. Информация о товарах и ценах часто поступает не через стандартизированные системы, а разрозненно: по электронной почте, в мессенджерах, по телефону. Переговорный процесс остаётся важной частью взаимодействия, и без единого формата обмена данными интеграция автоматизированных решений затруднена.
Также отсутствуют чёткие стандарты. Взаимоотношения с контрагентами во многих случаях не регламентированы, требования к качеству продукции могут отличаться, а единые процедуры работы с поставщиками внедрены далеко не во всех компаниях. Это создаёт сложности для автоматизированных систем, которым требуется чёткая структура данных.
Кроме того, на формирование заказов и прогнозирование спроса влияют внешние факторы, не всегда поддающиеся цифровому анализу. Крупные события, такие как пандемия, могут полностью нарушить цепочки поставок, вынуждая компании оперативно адаптироваться. В таких ситуациях человеческий фактор остаётся решающим — люди быстрее реагируют на нестандартные изменения, чем алгоритмы.
Где софт работает хорошо?
Автоматизированные системы управления запасами отлично справляются с обработкой больших массивов данных, оптимизацией распределения товаров и прогнозированием спроса в стабильных условиях. Однако там, где важны нестандартные факторы и быстро меняющиеся тренды, программные решения часто уступают человеку.
Автоматизация особенно полезна в процессах распределения товаров. Когда товар уже доставлен, программы могут эффективно распределять его по магазинам, учитывая различные параметры: историю продаж, сезонность, географические особенности спроса. Для типового ассортимента с предсказуемым потреблением это даёт значительные преимущества, снижая издержки и минимизируя излишки.
Где программы сталкиваются с трудностями?
Есть категории товаров, где прогнозирование спроса — сложная задача. Например, индустрия моды: одежда и обувь подвержены влиянию трендов, которые сложно заранее вычислить. Как покупатели отреагируют на новую коллекцию футболок или кроссовок? Насколько популярным окажется новый цвет или фасон? Такие нюансы зачастую невозможно заложить в алгоритм, поскольку они зависят от вкусов потребителей, социальных тенденций и даже влияния инфлюенсеров.
Кроме того, рынок подвержен неожиданным изменениям. Это могут быть глобальные события, как пандемия, или локальные факторы: открытие нового магазина конкурента, всплеск интереса к определённой категории товаров из-за трендов в соцсетях. В таких ситуациях оперативная реакция людей пока остаётся более эффективной, чем прогнозные модели.
Таким образом, автоматизация в ритейле хорошо работает там, где процессы можно стандартизировать, но пока с трудом справляется с динамичными и сложно прогнозируемыми категориями.
Но можно ли найти баланс между алгоритмами и человеческим фактором?
Подготовка данных
Прежде всего следует поговорить о данных. Ни одна система управления запасами не будет работать эффективно, если в компании хаотично хранятся и обрабатываются данные. Любое программное решение требует качественного входного массива информации — иначе на выходе получится тот же хаос, только в автоматизированном формате.
Один из типичных примеров — ошибки при планировании акций. В нашей практике встречаются компании, у которых акции проходят регулярно, но их проведение сопровождается постоянными проблемами. В одном случае заказанных товаров оказывается слишком мало, что приводит к пустым полкам и потерянным продажам. В другом — переизбыток запасов, который затем лежит на складе месяцами.
Когда начинаешь разбираться, оказывается, что история акций ведётся несистемно: часть данных хранится в Excel-файлах отдельных сотрудников, что-то фиксируется вручную, какие-то параметры остаются только в памяти закупщиков. Без централизованного учёта информации невозможно наладить прогнозирование, а значит, автоматизация в таких условиях бесполезна.
Прежде чем внедрять цифровые инструменты, важно наладить системное хранение и учёт ключевых данных. Это так называемые мастер-данные, которые должны быть структурированы в учётной системе. Полезно разработать чек-лист, включающий:
- Полный перечень влияющих факторов: минимальные суммы закупок, ограничения по весу и объёму у поставщиков, сезонность спроса.
- Историю акций: категории товаров, механики скидок, глубина дисконта, результаты прошлых кампаний.
- Данные о распределении товаров: принципы расчёта остатков, правила перемещения между магазинами.
Без этих основ любая автоматизированная система будет работать неэффективно. Сначала необходимо выстроить чёткие бизнес-процессы и стандартизировать данные, а затем уже думать об их автоматизации.
Структурирование данных — основа эффективной автоматизации
Разберём структурирование на примере сезонности. Когда компания работает с сезонными товарами, важно правильно выстроить структуру ассортимента. Корректное дерево категорий позволяет точно учитывать сезонные колебания спроса и делать более точные прогнозы.
Один из примеров — прогнозирование заказов к Новому году. Это типичная «плавающая» сезонность: дата праздника фиксированная, но спрос на определённые товары может меняться из года в год в зависимости от множества факторов. Эксперты рекомендуют строить дерево ассортимента так, чтобы сезонные группы товаров выделялись на нужном уровне и обеспечивали точность расчётов.
Другой пример связан с фруктами. У одного из клиентов возникла задача учёта сезонности в этой категории, но проблема заключалась в том, что в группе «Фрукты» были смешаны совершенно разные товары: яблоки, мандарины, экзотические фрукты. Такой подход не позволяет адекватно оценить сезонные колебания: один и тот же алгоритм не может одинаково точно прогнозировать спрос на яблоки и, скажем, манго. Решение — разделение ассортимента на более узкие категории с учётом различий в сезонности.
Попытка внедрить автоматизированные решения без предварительной систематизации данных обречена на провал. Если данные разрознены, система не сможет корректно анализировать спрос, рассчитывать заказы и оценивать эффективность акций. В результате внедрение программного продукта лишь потребует затрат, но не принесёт ожидаемого эффекта.
Поэтому, прежде чем автоматизировать процессы, необходимо:
- Упорядочить данные о продажах, остатках, ценах, истории акций.
- Выстроить корректную структуру ассортимента для точного анализа сезонности.
- Чётко определить границы автоматизации: какие процессы могут быть переданы алгоритмам, а какие остаются в зоне ответственности сотрудников.
Можно ли автоматизировать интуицию?
Отдельный вопрос — обработка нестандартных ситуаций. Сейчас ведутся дискуссии о том, можно ли автоматизировать интуитивное принятие решений с помощью нейросетей, обученных на исторических данных. Однако на практике люди пока лучше справляются с непредсказуемыми событиями, будь то резкое изменение спроса из-за внешних факторов или сложный переговорный процесс с поставщиками — в таких задачах человеческий опыт и гибкость остаются ключевыми.
Где проходит граница автоматизации?
При внедрении цифровых решений важно понимать их реальную зону ответственности. Например, в нашем случае система занимается прогнозированием спроса, расчётом заказов, распределением товаров и оценкой эффективности акций. Взаимодействие с поставщиками, выбор оптимальных условий закупки и урегулирование форс-мажоров остаются за людьми, так как эти процессы пока не поддаются полной автоматизации.
