Почему не стоит прогнозировать продажи при управлении запасами? Часть 1

20 июля 2014

Следующие части:

Часто для того, чтобы определить необходимый товарный запас сначала строят прогноз продаж на основе прошлой статистики, а потом вычисляют страховой запас. Казалось бы, все верно! В итоге получается необходимый запас, который с заданным уровнем сервиса обеспечит удовлетворение спроса.

Но, прогнозируя продажи, мы используем прошлую историю продаж, которая часто имеет мало общего с реальным спросом. Нам необходимо прогнозировать спрос. Но где взять историю спроса, если у нас были зафиксированы только продажи? И в чем самые главные отличия между этими на первый взгляд похожими терминами? В этом цикле статей я хотел бы поделиться нашим опытом по восстановлению спроса из истории продаж. Речь пойдет о дефиците, аномальных продажах, маркетинговых акциях, редких продажах и псевдо-комплектах, а также о том, как управлять запасами до 99% всего ассортимента, а не только группой AX.

Дефицит в прошлом. Опасен не только в будущем, но и в прошлом!

Первый важный нюанс – это дефицит в прошлом. К примеру, в прошлом месяце у нас были дни, когда товара не было на полках, продажи были нулевые. Давайте посмотрим, что будет, если мы сделаем заказ по самой простой модели прогнозирования спроса – среднему. Пусть продажи в других месяцах были 600 500 600, а в месяц, когда случился дефицит продажи, упали до 300.  Мы получим прогноз по самой простой модели -  (600+500+600+200)/4 = 475. Легко заметить, что 475 единиц нам не хватит ни на один из предыдущих недефицитных месяцев.

 

Что будет, если мы закажем 475 единиц? Мы продадим не более 475 вне зависимости от спроса. Спрос, как мы знаем, в недефицитные месяцы был гораздо выше. Следующий заказ станет еще меньше – 468 единиц. Мы попадем в замкнутый круг дефицита и искусственно ограничим спрос.

 

Часто при анализе и формировании заказа на это не обращают внимания или попросту не имеют возможности отследить, так как учетная система по умолчанию не предоставляет таких данных. А это неслучайное отсутствие спроса, которое нужно обязательно учесть. Если мы сейчас закажем меньше, опять случится нехватка товара, мы опять попадем в дефицит, а спрос будет искусственно ограничен. 

Как решить проблему с дефицитом?

Первый шаг.

Самый простой вариант решить эту проблему – это пометить как дефицитные вначале те дни из нашей статистики, когда остаток на складе был нулевой, и мы попросту не могли ничего продать. В нашем примере, это 12.01, 19.01 и 20.01

 

Средний объем продаж до чистки = 8,49 ед. Среднее после применения первого шага – 9,85

Второй шаг.

Вторым шагом мы пометим как дефицитные такие дни (периоды) в истории продаж, когда наш остаток опускался ниже среднедневных продаж для этого товара. Так как это могли быть периоды искусственно ограниченного спроса.

Среднедневные продажи рассчитываются по данным, полученным после первого шага (не содержат данных по нулевым продажам в дни, когда остаток нулевой).

Также рекомендуется перед этим очистить историю продаж от аномально высоких продаж, которые испортят наше среднее. К примеру, один клиент в январе купил 12 тысяч болтов, а средние продажи в месяц составляют 1 тысячу штук. Значит, среднее по одному году получится 2 тысячи штук, и мы пометим все продажи как недостоверные. Можно также воспользоваться другой оценкой вместо среднего – медианой. Медиана более устойчива к аномально большим продажам.

Рекомендация: перед расчетом среднего исключите аномально большие продажи или воспользуйтесь медианой.

В нашем примере, средний объем продаж, рассчитанный по всем дням за исключением 12.01, 19.01 и 20.01 равен 9,85 единиц. Медиана равна 11 единиц.

2

4

5

7

8

9

9

11

11

11

11

13

13

13

13

14

15

Воспользуемся медианой и пометим как дефицитные все те периоды, когда остаток опустился ниже уровня медианы (11). Результат чистки от дефицитов и потенциальных дефицитных периодов вы можете видеть на диаграмме ниже.

 

Средний объем продаж теперь равен 9,95 единиц. Легко заметить, что разница составляет почти 1,5 единицы, а это 17% от всего объема спроса!

Третий шаг.

Есть и более сложные нюансы, о которых иногда важно позаботиться. К примеру, комплектность или псевдо-комплектность. Если у вас на складе находится 3 свечи, а обычно покупают 4, то это потенциальный дефицит, хотя на первых двух шагах он может быть и не распознан.

 

Поэтому на третьем шаге мы определяем такие комплекты, которые могут состоять и из разных номенклатурных единиц и помечаем как потенциальный дефицит все дни, когда объем запасов опускается ниже необходимого минимума. В нашем примере для свечей это будет 4 штуки.

Совет: подумайте, какие комплекты могут быть в вашем случае и отслеживайте их наличие.

Теперь мы имеем статистику истории продаж, где помечены потенциальные дефициты из-за полного отсутствия товара на складе, частичного его отсутствия, а также некомплектности.  Стоит отметить, что искажения в истории продаж могут случаться и из-за того, что товар попросту не выложен на полку, хоть и присутствует на складе, а также из-за пересортицы. Про все это стоит не забывать и если у вас такие ситуации не редкость, то обязательно придумывать механизмы для очистки истории продаж от таких недостоверных данных.

Почему не стоит прогнозировать продажи при управлении запасами? Часть 2

При заказе тест-драйва стартовая версия в подарок

Пожалуйста, указывайте настоящие контактные данные, программа высылается после того как наш сотрудник пообщается с вами.

Оставляя заявку, вы даете согласие на обработку ваших персональных данных.