Наперегонки со спросом


Наперегонки со спросом

О том, что помогло продуктовому дистрибьютору из Прибалтики адаптироваться к хаосу пандемии и заново «пересобрать» цепочки поставок

Павел Синицын Павел Синицын
директор по развитию Novo BI




В пандемию HoReCa1 во всем мире внезапно перестала работать в привычном формате и постепенно переориентировалась на доставку, но куда в меньших объемах, так как покупатели стали ограничивать себя в расходах. Даже рестораны быстрого обслуживания с невысоким средним чеком, готовящие блюда «на вынос», потеряли в 2020 году до 40% клиентов (ист.), отмечают аналитики международной консалтинговой компании McKinsey&Company.

Люди резко изменили стиль жизни: стали готовить дома, работать удаленно, делать маникюр и стричь волосы самостоятельно. На рынке стала популярна модель do-it-yourself или «сделай сам». Изменение привычек неизменно повлияло на перераспределение каналов продаж: вместо столика в ресторане вечером в пятницу люди стали заказывать доставку продуктов из супермаркета. И если в России потребители имели возможность поужинать в ресторане уже в июне 2020 года, то в Европе локдаун продлился существенно дольше. Как следствие, традиционному ритейлу пришлось в авральном режиме пересчитывать планы по закупкам, а производителям и дистрибьюторам срочно изменять график производства, объемы закупок сырья и отгрузок готовой продукции.

  • • Какие риски несет в себе планирование продаж «вслепую»?

  • • Насколько можно повысить точность прогноза спроса?

  • • Как адаптировать IT-инструменты к условиям ковидной турбулентности?

Ответить на эти вопросы мы постараемся на примере кейса компании Reaton – одного из крупнейших продуктовых дистрибьюторов Прибалтики.

«Ручные» прогнозы

До пандемии Reaton поставляла продукты питания в более чем 3 000 торговых точек Латвии, Литвы и Эстонии. На канал HoReCa приходилось 80% этого объема, еще 20% составляли поставки в крупные ритейл-сети: литовскую «Максима» и скандинавскую «Рими».

До августа 2019 года Reaton использовала собственные методы прогнозирования продаж с помощью простейших ERP-систем2. Сотрудники отдела планирования делали расчеты по каждому SKU3 или товарной группе. Они же вели (и до сих пор ведут) всю коммуникацию с поставщиками и клиентами по оформлению документов и вопросам логистики.

Точность прогноза складских запасов на уровне 40-50%, при работе со скоропортом, означает почти такой же процент списаний продукции из-за истечения срока годности

Однако в ERP-системе можно было произвести лишь элементарный расчет по средним продажам, который не покрывал и части необходимых алгоритмов. Данный расчет включал в себя три этапа:

  • 1. Расчет значения тренда.

  • 2. Расчет сезонности.

  • 3. Расчет прогноза.


Но такой вариант определения прогноза спроса не учитывает многих особенностей планирования. Например, управления сроками, необходимыми клиенту. Приведу пример.

Допустим, на складе Reaton хранится 100 кг сыра со сроком годности 30 суток. Крупный клиент оформляет заказ на 80 кг сыра. Вроде всё отлично и можно оформлять продажу, но потом выясняется, что клиент просит продукт со сроком хранения не менее 60 суток. Значит, если не заказать новую партию, то поставка клиенту может сорваться, что снизит уровень сервиса.

Обычная EPR-система не будет учитывать эту особенность и формировать заказы поставщикам на новую поставку более свежего товара. При этом также открытым остается вопрос со старой партией, которую все же необходимо реализовать, но уже более мелким клиентам, которых устраивает месячный срок годности. Все это дает результат порядка 40-50% точности прогноза необходимого запаса товара на складе, что, при работе со скоропортом, означает почти такой же процент списаний по истекшему сроку годности или «сливов» продуктов без наценки.

Планирование по дням помогает обеспечить наличие всегда свежих продуктов в ресторанах, избегая стоп-позиций в меню из-за отсутствия ингредиентов для блюда и превышения допустимых сроков хранения, но делать такой прогноз спроса по всем клиентам в ERP, означает загрузить сотрудников только пересчетом изменяющихся данных.

С «машинной» точностью

Наша задача была помочь Reaton повысить точность прогнозирования продаж по каждой ассортиментной единице товара по дням, когда на базе построенного прогноза автоматически формируются листы заказа поставщикам. Важным требованием к IT-решению была возможность интегрированного планирования между отделами компании и учет особенностей каждого клиента.

Как работает система прогнозирования спроса и интегрированного планирования на примере Novo Forecast Enterprise:

Этап #1: сбор данных для анализа

Берем за основу объемы продаж каждой ассортиментной единицы продукции в определенную торговую точку в нужный отрезок времени. Очищаем их от различных факторов: промо, акций, повышенного спроса в праздники, исторических событий, влияющих на изменение спроса, вроде Чемпионата мира по хоккею в Риге.

Этап #2: подбор модели расчета прогноза с применением инструментов Machine Learning (ML)

В основе ML лежит поиск закономерностей в разнообразных входных данных, позволяющий создавать прогнозы такого качества, которые человек (даже очень талантливый) вручную в Excel не создаст никогда. Система же способна самостоятельно выбрать наиболее эффективную модель из более 3 000 вариаций, учитывая временные ряды для каждой товарной единицы, виды сезонности, редкие и регулярные продажи и множество других переменных.

Этап #3: корректировка прогноза факторами

Самый интересный и ответственный участок работы, на котором начинается наладка системы под особенности конкретного бизнеса. Например, определение доверительного интервала, то есть верхней и нижней границы прогноза, выход за которые помогает выделить ситуации, влияющие на изменение тенденций в спросе, а также рекламные кампании, тендеры, промо, блокировки и др.

Этап #4: оценка точности прогноза

Ежедневное подведение промежуточных итогов по факторам и точности прогноза помогает повысить эффективность системы, а BI-система для наглядности выводит все показатели на дашборды. Они представляют собой инфопанель с умными отчетами в реальном времени, с помощью которых руководители и менеджеры понимают, что прямо сейчас происходит с определенными показателями и группами показателей.

Длительный этап подготовки и внедрения цифровой системы планирования спроса в компании Reaton завершился к августу 2019 года. А уж в феврале 2020-го точность прогноза спроса составила 85%, что на 40% выше, чем за аналогичный период 2019 года.

Ковидная трансформация

Пандемия изменила мир, и бизнес отреагировал на это моментально. Вся отрасль HoReCa Прибалтики и других стран, сначала приостановила работу, а со временем переориентировалась на доставку. Менять подход приходилось не только ресторанам, но и всем участникам цепей поставок.

Reaton также пришлось пересмотреть некоторые бизнес-процессы в компании. В частности, в связи с текущими изменениями на рынке потребовалась:

1. Переориентация на местных поставщиков.

Reaton поставляла в НоReCa и ритейл около 4 500 позиций товаров, большая часть которых импортировалась из-за рубежа. Однако после закрытия границ в связи с локдауном часть ассортимента пришлось заменить на продукцию внутреннего рынка Прибалтики, чтобы свести к минимуму риск сбоев в цепочке поставок, а также поддержать местных производителей.


Reaton поставляла в НоReCa и ритейл около 4 500 товарных позиций, большая часть которых импортировалась из-за рубежа. Однако после закрытия границ в связи с локдауном пришлось менять и структуру поставок, и способы доставки

   2. Планирование спроса с учетом непредвиденных факторов.

Перераспределение потребительских предпочтений в связи с локдауном не было изначально запрограммировано системой прогнозирования спроса. Основополагающие факторы подобных изменений, такие как блокировки торговых точек, вводились менеджерами по планированию вручную.

Процесс в пандемию осуществлялся по следующей схеме: территориальный менеджер получал информацию от клиента (ресторан, кафе, отель или розничная торговая точка) о статусе работы → если клиент останавливал работу, то территориальный менеджер вводил функцию блокировки в общую ERP-систему → менеджер по планированию вводил фактор блокировки в систему прогнозирования и рассчитывал прогноз закупки с учетом изменений → закупщик входящей логистики принимал решение о покупке товара.

Точечная блокировка позволяла мгновенно исключить торговую точку из расчета ежедневной закупки от производителя и также быстро при необходимости включать ее обратно. Если ресторан, например, открывался вновь для работы на доставку. Таким образом, точечная блокировка позволила Reaton адаптироваться к непредсказуемой и быстрой ротации в активной клиентской базе дистрибьютора. В то время как «ручной прогноз» потребовал бы от компании огромного количества рабочего времени для ежедневной смены статусов контрагентов и вводу или отмене отдельных SKU.

Наша система позволила Reaton иметь более детальную и прозрачную информацию по каждой SKU, а также по потребностям каждого клиента в ежедневном разрезе для принятия решения об общей закупке. А сотрудники дистрибьютора, менеджеры по планированию и закупкам контролировали процесс ввода факторов.

Не считая периода с марта по апрель 2020 года, точность прогноза продаж компании Reaton сохранилась на уровне 75-80%, согласно данным внутреннего аудита продуктового дистрибьютора.

Коллаборации в логистике

Для забора продукции от поставщиков Reaton использует как собственный, так и наемный транспорт. Последний привлекается для доставки в тех случаях, когда перевозка собственными грузовыми машинами не выгодна. Например, если в каком-то районе закрылась часть торговых точек и загрузить целую фуру не представляется возможным. Аналогичным образом оптимизировали и доставки клиентам.

Ведь если собственный грузовик едет полупустым, компания продолжает нести издержки в виде зарплаты водителю, расходов на амортизацию и топливо и т.д. А когда несколько компаний объединяются и нанимают одну фуру для транспортировки груза, то совместная перевозка становится выгоднее использования собственных транспортных ресурсов.

Елена ФедорченкоЕлена Федорченко, руководитель отдела планирования и закупок компании Reaton:

«Эффективность работы в условиях локдауна и тотальных ограничений может быть высокой только при синергии человеческих усилий и возможностей искусственного интеллекта. Система прогнозирования не обеспечит 98% точность планирования спроса в таких турбулентных условиях, но сможет удержать ее на высоком уровне, действуя по двум важным направлениям: фиксирование и координация информации между отделами и автоматический расчет количества заказов.

Коммуникация между отделами – стратегически важный аспект в деятельности каждой компании – во время таких сильных потрясений для бизнеса приобретает колоссальное значение, равно как и автоматический расчет заказов. Так как становится слишком много вводных условий, которые человеку самостоятельно, без помощи «сильной» математики, слишком трудно учесть в момент принятия решения о закупке товара».

Кризис COVID-19 выявил слабые места в цепочках поставок и подчеркнул важность гибкости и адаптируемости всех процессов. Так как решение этих задач позволит бизнесу качественнее и быстрее согласовывать предложение со спросом.

О других кейсах эффективного планирования в цепях поставок можно будет услышать на конференции Supply&Demand Planning Conference, которая пройдет в Сколково 8 июня


1HoReCa – термин, обозначающий множество компаний, которые оказывают услуги в сфере гостеприимства

2ERP-система – информационная система, которая позволяет хранить и обрабатывать большинство критически важных для работы компании данных

3SKU – идентификатор товарной позиции (артикул), единица учета запасов

Тэги: цепочки поставок, цифровизация, планирование спроса, IT-инструменты, Novo BI
04.06.2021

Вам интересны самые значимые события отрасли, выставки и мероприятия, конфликты и сделки, интервью и невыдуманные истории коллег? Подпишитесь на рассылку* и будьте в курсе!
Ваше имя* Ваш e-mail*
*Всего одно письмо в неделю с дайджестом лучших материалов

Вам важно быть в курсе ежедневно? Читайте и подписывайтесь на наш Твиттер и Telegram
Хотите больше юмора, видео, инфографики - станьте нашим другом в Фейсбуке

Разместите новостной информер и на вашем сайте всегда будут обновляемые отраслевые новости






Читайте также



Другие статьи по темам

Аналитика ВЭД Таможня Интервью Задача и решение Итоги года Итоги недели Колонка редактора Конкурс Контроль Логизорро Личные трудности Лучшие люди Раскопки Складская логистика Учись, студент Фоторепортаж

Возврат к списку

Вверх
Вверх