Кейс Жжук. Как улучшить показатели эффективности управления запасами в условиях непредсказуемого спроса

Содержание

“Пока я не видел другой системы управления запасами, которая подходила бы для редкого спроса, лучше, чем Forecast NOW! Главная ценность программы для нас - это вероятностное прогнозирование.” - Владимир Бондарев, руководитель отдела управления товарными запасами розничной сети ЖЖУК

О Компании

ЖЖУК - национальная сеть магазинов бытовой техники, электроники и гаджетов, лидер отрасли по количеству торговых точек в Украине. Компания работает уже более 10 лет. Сейчас сеть насчитывает более 550 магазинов в 23 областях Украины с ассортиментом более 5000 SKU

Специфика управления запасами

На рынке электроники и бытовой техники взаимодействие розничной сети с поставщиком и вендором сильно отличается от рынка продуктов и товаров народного потребления. Рынком управляют бренды: они пользуются покупательской лояльностью и определяют маркетинговую политику и за счет этого занимают более сильную позицию на переговорах. 

Ассортиментные матрицы управляются так называемыми price point. Каждому price point могут соответствовать несколько товарных позиций. Например, смартфон Samsung Galaxy A32 может комплектоваться 64Гб встроенной памяти или 128Гб встроенной памяти. В торговых точках для этой товарной позиции предусмотрено одно посадочное место. Управление товарными запасами при этом осуществляется агрегированно, на уровне посадочного места. В этом случае, не имеет разницы, какая из моделей в наличии в местах хранения и реализации.

У поставщиков и импортеров техники часто имеет место товарный дефицит. И каждый раз делая заказ, до конца не известно, какая из моделей одного посадочного места будет доступна к заказу у поставщика. Без интеграции с информационными системами поставщиков полностью автоматизировать эту часть процесса практически невозможно.

Доля презентационного запаса в магазинах сети составляет более 50%. При этом ассортиментная матрица постоянно расширяется или сужается в зависимости от сезонности или других факторов.

Предпосылки внедрения

Перед новым руководителем отдела управления товарными запасами была поставлена задача от топ-менеджмента компании - реструктуризация функции управления товарными запасами. Она была связана с тем, что топ-менеджмент не устраивали текущие показатели эффективности управления запасами, а именно: низкая оборачиваемость товара, низкий уровень доступности товара на полке, высокий объем инвестиций в товарные запасы и высокая доля нематрицы в товарных запасах. 

Чтобы решить эти задачи нужно было пересмотреть работу отдела управления товарными запасами и разработать более эффективную систему (в широком смысле этого слова). Для повышения точности управления запасами, решено было внедрить специализированную информационную систему управления запасами. До этого все заказы поставщикам, заказы на пополнение торговых точек, а также заказы на возврат товара из ТТ на РЦ рассчитывались вручную, через Excel. 

Выбор системы

Досье на куратора внедрения: “Владимир Бонадарев - руководитель отдела управления товарными запасами. До работы в компании ЖУК имел успешный опыт оптимизации товарных запасов в ведущих розничных сетях Украины - АТБ Маркет, COMFY, VARUS. За время своей работы в отрасли имел опыт работы с системами автоматизированного заказа различного типа: от работающих на основании буферов, до систем построенных на основании статистических методов прогнозирования."

“Мы проанализировали рынок и оценили доступные для нас решения. Всего рассматривали 4 варианта. Свой выбор мы остановили на Forecast NOW! по двум причинам. 
Первая - Вероятностное прогнозирование. Спрос на наши товары спорадический и имеет низкую степень предсказуемости. Большинство моделей прогнозирования, которые используются в других доступных для нас решениях - это как правило статистические модели, основанные на кореляционно-регрессионных или экстраполяционных методах. Но наши продажи - это не кривая, которая движется в соответствие с определенными закономерностями и зависимостями, это скорее набор пиков от 0 до 1, иногда 2-3 за цикл заказа. Рассеивание от среднего значения, а также средняя ошибка прогноза в этом случае очень существенны и не позволяют эффективно формировать товарный запас. Ранее мне приходилось сталкиваться со случаями, когда системы с классическими методами прогнозирования применяли для управления товарами, имеющими непредсказуемый и крайне низкий (в абсолютном значении) спрос. К сожалению, в этих случаях так и не удалось добиться ожидаемого результата. Вероятностное прогнозирование, по моему мнению, наилучшим образом подходит для товаров с подобной моделью спроса.

Вторая причина - гибкие настройки системы. Большое количество параметров позволяет настроить систему нужным образом и это повышает эффективность управления запасами в конечном счете."

Владимир Бонадарев, руководитель отдела управления товарными запасами

Внедрение и начало использования

Начало эксплуатации системы пришлось на начало марта 2020 года. Настройкой программы в компании занимались 2 человека - куратор проекта и аналитик. 

Управление запасами в компании разделено на 3 отдельных процесса: пополнение торговых точек с РЦ, заказы поставщикам и возврат из торговых точек на РЦ из-за возникновения так называемых “перекосов” и сужения ассортиментной матрицы.

На то, чтобы отстроить процесс пополнения торговых точек с РЦ с помощью Forecast NOW! ушло около полутора месяцев с начала внедрения, без учета времени на интеграцию с ERP. В рамках работ была проведена загрузка истории, настройка параметров системы и тестирование. 

Около 2-х месяцев заняла отстройка процесса возврата товаров с торговых точек на РЦ, чтобы полностью автоматизировать эти процессы. 

Около недели ушло на настройку заказов поставщикам на РЦ. Еще неделя ушла на то, чтобы корректно настроить параметры. В Forecast NOW! автоматически рассчитывается потребность в товарах, формируется заказ. Далее заказ уходит поставщикам и после чего по наличию позиций у поставщиков в ручном режиме согласовывается с менеджерами. Часто товарные позиции могут отличаются между собой незначительно (по цвету, объем памяти и т.п.), но фактически являются одним price point. Чтобы корректно учитывать запасы таких товаров, по словам Владимира Бондарева, сильно помогает функционал управления товарами аналогами, реализованный в программе. 

Каждое утро ответственным специалистам приходит уведомления на почту о том, какое количество каких товаров сформировано и в какие торговые точки будет отправлено. Расчет потребности и создание заказов на пополнение ТТ и возврат на РЦ происходит полностью в автоматическом режиме, без дополнительного контроля менеджеров.

Результаты

  • На 11% снизился общий товарный запас
  • На 6% выросла доступность товаров в торговых точках.
  • На 10 % повысилась оборачиваемость.
  • Высвобождено более 10 человеко часов ежедневно. К 8 утра у менеджеров в офисе и на РЦ уже есть сформированные заказы для отгрузки по торговым точки. Раньше до 11 утра менеджеры только рассчитывали распределение товаров. Это в том числе позволило оптимизировать процессы на РЦ и повысить его пропускную способность.
  • К сожалению, запуск системы пришелся на момент всемирного локдауна, связанного с пандемией covid19, из-за чего достигнутые результаты потеряли свою релевантность, в связи с естественным падением спроса.

“Для нас самая главная ценность ForecastNOW! - это вероятностное прогнозирование, поскольку оно позволяет работать со спорадическим, непредсказуемым спросом. Второе - очень гибкие настройки системы, которые позволяют добиваться эффективности для разных SKU. Третье - качественная техподдержка. Возникающие проблемы решаются оперативно и качественно, на все запросы мы получаем исчерпывающие ответы и решения. Для нас это очень ценно. Четверное - система может проводить балансировку в разных направлениях. Не только пополнять магазины, но и делать возвраты на РЦ, а также, при необходимости, делать прямую балансировку между магазинами” - Владимир Бондарев, руководитель отдела управления товарными запасами

Другие публикации