Ixora — федеральная сеть по продаже запчастей, автоаксессуаров, масел и автохимии, Online-магазин, сеть СТО. Официальный представитель известных производителей – SAKURA, NIBK, RAVENOL, MASUMA, MAHLE, VALEO и многих других. Также в компании есть собственные торговые марки: IBERIS – автомобильные запчасти, LARIOMI — автоаксессуары, MOYOLA — профессиональная автохимия. О компании в цифрах:
- Более 20 лет на рынке
- 46 розничных магазинов
- 4 складских комплекса
- 35 региональных представительств в РФ
- 150 000 активных SKU
- 60 000 000 SKU под заказ
- 7 000 постоянных оптовых клиентов
- 120 000 постоянных розничных клиентов
Предпосылки внедрения
На протяжении длительного времени управление ассортиментом и закупками, включая аналитику, в компании строилось на системе Excel-файлов. Эти файлы использовали данные из КИС и OLAP-кубов и со временем превратились в сложную, многоуровневую конструкцию, поддерживаемую вручную.
По мере роста сети торговых точек и расширения номенклатуры такой подход перестал устраивать и руководство, и сотрудников. Excel всё хуже справлялся с объёмом задач и начал создавать системные ограничения.
Основные проблемы выглядели так:
- формирование заказов требовало много ручной работы;
- инструменты не выдерживали рост объёма данных и нагрузку;
- аналитика велась вручную, а консолидация данных для срезов занимала много времени;
- не было возможности быстро получить целостную картину по запасам в масштабе компании;
- новые подходы и отраслевые best practices внедрялись медленно;
- отсутствовала защита данных от копирования;
- остатки распределялись по торговым точкам неравномерно.
В какой-то момент стало очевидно, что текущий инструмент достиг предела своих возможностей. Поэтому было принято решение запустить проект по внедрению специализированного программного продукта для автоматизации управления ассортиментом и закупками.
Как отмечает куратор проекта внедрения в Ixora Илья Гранобой, Excel долгое время помогал решать задачи, но со временем компания упёрлась в ограничения по масштабируемости и производительности. Переход на стандартный продукт рассматривался как шаг к системе с гораздо большим потенциалом роста и устойчивости.
Выбор решения
На старте рассматривали два возможных пути: развивать собственную систему или внедрять готовое решение с рынка. В итоге остановились на втором варианте.
«У нас уже был накопленный опыт работы в Excel и понимание логики расчётов. Теоретически этот опыт можно было перенести в собственную учётную систему, переписать алгоритмы на более производительном языке и развивать решение внутри компании. Однако довольно быстро стало понятно, что всё упирается в ресурсы и поддержку.
При самостоятельной разработке мы могли бы выделить двух-трех людей внутри компании. Но когда продуктом занимается команда профильных специалистов — разработчиков, которые постоянно работают с одной системой и развивают её, — это даёт более высокое качество, скорость развития и перспективу», — Илья Гранобой.
На этапе выбора рассматривали четыре решения, но выбор пал на Forecast NOW! — прежде всего из-за цены и подхода к прогнозированию. Вероятностные алгоритмы наиболее эффективны для прогнозирования автозапчастей и других товаров редкого спроса. Это выводы были подтверждены проведенным предпроектным исследованием работы программы на данных клиента.
«Наша номенклатура очень широкая, а прогнозировать спрос на запчасти значительно сложнее, чем в FMCG или масс-маркете. И промахнуться здесь сильно проще с вложением средств в складские остатки. Особенно это касается «хвоста» ассортимента — группы CCZ, где высокая волатильность и структура спроса может меняться на 50–60% всего за квартал. В таких условиях вероятностный подход выглядел наиболее адекватным и устойчивым», — Илья Гранобой.
Внедрение
К внедрению программы приступили осенью 2021 года. До этого расчетом заказов в компании занимались один-два человека. Они делали расчеты в Excel, после чего менеджеры забирали рассчитанные заказы, которые отправлялись поставщикам. При необходимости менеджеры могли скорректировать эти заказы на местах.
При переходе на Forecast NOW! сразу приняли решение обучать менеджеров работе с системой, чтобы они самостоятельно рассчитывали заказы по своим брендам и складам, а не получали готовые расчеты от отдельного специалиста.
На настройку программы, интеграцию с учётной системой, тестирование расчётов, обучение сотрудников и запуск в эксплуатацию ушло меньше года. К середине следующего года около 50% ассортимента уже рассчитывалось в Forecast NOW!.
На этом этапе, конечно, не обошлось без сложностей.
Как отмечает Илья Гранобой, куратор проекта внедрения: «Несколько месяцев ушло на написание и тестирование выгрузки данных. Формат передачи сам по себе был несложным, но из-за большого объёма данных, множества условий и атрибутов регулярно возникали ошибки, которые приходилось разбирать и исправлять. Параллельно шла настройка самой системы — не всё было очевидно, многое приходилось прорабатывать совместно со службой поддержки Forecast NOW!.
Даже после запуска мы продолжали сравнивать расчёты и вносить корректировки. При этом поддержка оперативно включалась в работу, помогала разбирать проблемы и делать необходимые доработки».
К середине 2022 года в отделе закупок произошли кадровые изменения, а экономическая ситуация резко усложнилась: нарушились цепочки поставок, выросли сроки логистики, часть брендов ушла с рынка, изменилась конъюнктура. Закупки перешли в режим аврала.
Поскольку внедрение Forecast NOW! ещё не было завершено, оставались некоторые неудобства, а ситуация была достаточно неопределенная, было принято решение временно вернуться к расчетам на основе Excel.
Параллельно c этим в компании проанализировали ошибки и пересмотрели подход к внедрению. Было принято решение исключить менеджеров по закупкам из процесса расчёта заказов: они должны получать уже готовые, рассчитанные системой объёмы, не тратя время на собственные вычисления и работу с системой.
Вторым важным шагом, прежде чем полностью переходить на Forecast NOW!, стал проект по систематизации: описать бизнес-процессы, регламенты, рекомендации для повторяющихся задач, контроля выполнения задачи и т. д. Это было необходимо, чтобы расчёты стали прозрачными, управляемыми и максимально исключали человеческий фактор: если система посчитала заказ, именно в таком объёме товар должен попасть на склад.
Больше года ушло на систематизацию и внедрение регламентов в работу компании. И только после этого в компании вернулись к полноценному внедрению Forecast NOW!.
Настройкой системы занимался один человек. Переход был поэтапный: по одному переводили бренды, параллельно сравнивая заказы в старой и новой системе. При необходимости корректировали настройки и переводили расчет заказов на автопилот.
Расчёты выполняются ежедневно. В 6–7 утра загружаются данные из учётной системы, применяются автоправила и начинается расчёт заказов. С 9 до 12 часов менеджеры получают по почте готовые заказы к размещению и размещают их без изменений.
«Нам удалось убедить менеджеров, в том числе с помощью административного ресурса, что нужно делать именно так, не изменять заказы, потому что программа учитывает намного больше данных, чем они могут самостоятельно это сделать. В долгосрочной перспективе результат будет точно лучше»,— Илья Гранобой.
Отдельно в компании решили задачу загрузки в Forecast NOW! данных о размещённых заказах. Ранее ни учётная система, ни программа не содержали полного списка заказов, и менеджерам приходилось отслеживать поступления вручную. Это решение стало важным шагом к доверию расчетам системы и сделало процесс управления запасами более прозрачным и управляемым.
Итоги внедрения
К концу 2025 года 95% всего ассортимента, который заказывается по расписанию, рассчитывался в полностью автоматическом режиме в Forecast NOW!.
- На 20% сократились складские запасы без потери продаж по контрольной выборке из 10 брендов, которую запустили в начале года. В выборку вошли 35 000 SKU на 4 распределительных центрах.
- На 23% в среднем сократились складские запасы по остальным товарам без потери продаж.
- На 33% упали излишки по всему ассортименту.
«Если посчитать оборотные средства, высвобожденные из запасов, и положить их на депозит с учетом текущей ставки, то, думаю, затраты на программу окупились»,— Илья Гранобой
- Программа работает полностью в автоматическом режиме.
- Из расчетов исключен человеческий фактор. Менеджеры делают заказы ровно по тем расчетам, которые получили от программы.
- У менеджеров сократилось количество рутинных операций.
«У Forecast NOW! есть два больших преимущества, на мой взгляд. Первое — вероятностная модель, т. е. глубина и качество расчетов товаров, которые должны лежать на складах. И если эти товары корректно и вовремя заказывать, то тогда компания будет в плюсе. Будет меньше излишков, меньше просыханий, меньше упущенной прибыли и выше уровень сервиса.Второе — это автоматизация. Есть консольная утилита и практически все операции, которые делает программа, можно запустить командой. А дальше выстроить цепочку команд, чтоб программа все делала сама. За счет этого мы экономим ФОТ и снижаем вероятность ошибок из-за человеческого фактора», — Илья Гранобой.
Дальнейшие планы
В компании уже работает система автоматического дозаказа товара на склады. Она анализирует рыночную ситуацию, выбирает поставщиков и формирует заказы. Система охватывает достаточно широкую номенклатуру и заметно облегчает работу менеджеров, которым сложно вручную управлять таким объемом позиций.
Следующий этап, который уже находится в работе, — расчет запасов для дозаказа. Для этого типа заказов Forecast NOW! будет рассчитывать оптимальный уровень товарного запаса.
Кроме того, в ассортименте остается небольшая группа товаров, которые сейчас рассчитываются по точке заказа. Их планируется перевести на расчеты в программе на следующем этапе.
