Если вы хотите увеличить прибыль компании и повысить её конкурентоспособность, то управление запасами - это один из самых недооцененных процессов для повышения прибыли компании.
Вы можете оптимизировать управление запасами самостоятельно, обучая своих сотрудников, либо передать наиболее трудоёмкие процессы анализа и прогнозирования на аутсорсинг.
Теперь поговорим о том,
Что влияет на качество прогноза
1. Качество статистики.
Данные о движении товара: поступлениях, продажах и остатках, являются базовыми в управлении и, в частности, при расчёте потребностей, – планировании продаж (реализации).
• Любое искажение либо некорректность этих данных, ведёт к ошибкам в определении потребности, всегда занижая прогноз, что, в свою очередь, грозит дефицитом и потерей объёма продаж и прибыли.
• Основным принципом корректного управленческого учёта товародвижения является принцип соблюдения реальной картины состояния склада по каждому дню.
• При рассмотрении статистики продаж в данные о продажах не должны быть включены внутренние перемещения, переезды со склада на склад, списания товара, перенос с одного юр. лица помпании на другое и т.д. и т.п.
• По прибытии партии после приёмки на основе приёмки и выбраковки товара накладная корректируется соответствующим образом и проводится.
Проводка осуществляется той датой, когда товар реально становится доступен к продаже.
2. Качество товарного потока и наличие дефицита.
Ранее здесь мы кратко рассмотрели методы фильтрации дефицита и выбросов в продажах.
Но качество товарного потока, тем не менее, все равно оказывает значимое влияние на формирование прогноза.
Так, если дефицит товара в течение месяца был 5-10 дней, то фильтрация даст более-менее адекватную картину.
Если же дефицит существовал более 2-х недель, либо товара по каким-то причинам не было в течение всего месяца, то качество фильтра снижается: если товара не было месяц, то сложно понять, сколько могло бы продаться в течение этого месяца: как в прошлом месяце, как в прошлом году, либо как-то еще.
При длительном прошлом дефиците растёт погрешность прогноза и вероятность отклонения от плана.
3. Учёт внутренних тенденций.
Под внутренними тенденциями понимаем события, происходящие внутри компании, которые окажут влияние на объём продаж и которые мы можем учесть при планировании. Это могут быть, например:
• Сезонность спроса.
• Наличие тенденций роста или падения спроса.
• Жизненный цикл товара – учитывать его необходимо, чтобы не формировать прогнозы с дефицитом, либо, если товар находится на спаде ЖЦ, – не создавать неликвидные запасы.
4. Учёт внешних тенденций.
Под внешними тенденциями мы понимаем события, которые произошли, происходят, и которые окажут влияние на спрос в планируемом периоде, но на которые компания не может оказать влияние.
Эту информацию можно получать при отлаженном взаимодействии с другими подразделениями компании (в частности,- отделом продаж), клиентами, в результате исследований или иных мероприятий.
Необходимо установить, какое влияние могут оказать внешние факторы, действие которых установлено в процессе получения этой информации, на ситуацию в будущем.
5. Горизонт планирования и период планирования.
Необходимо знать, на какой временной интервал планируются продажи и за какой срок до начала планируемого периода.
Продолжительность периода планирования играет важную роль. Равно как и важную роль играет продолжительность периода между планированием и началом планируемого периода.
Чем ближе мы к планируемому периоду, тем с большей точностью мы можем сформировать план.
6. Фильтрация по акциям.
Помимо ранее описанных здесь методов анализа дефицита и пиков спроса (продаж) торговым и снабженческим компаниям необходимо провести фильтрацию «по акциям».
Эта фильтрация необходима для того, чтобы отсечь акционные продажи и не принимать их при планировании регулярных (коммерческих) продаж, чтобы избежать затоваривания – создания избыточного запаса.
Фильтрация осуществляется исходя, как минимум, из 2-х параметров:
• Периода проведения акции.
• Ожидаемого и фактического прироста продаж при проведении акции относительно «нормального течения событий».
Прирост в объеме продаж, вызванный акцией, вычитается из объема продаж за период.
Дополнение
ABC и XYZ анализ
Аналогично, – после фильтрации можно провести ABC и XYZ анализ, чтобы определить реальное положение дел с ассортиментом.
Картина ассортимента может несколько поменяться. Например, часть товаров при постоянном наличии на складе переместится в более высокие группы.
Часть товаров, переместится в более низкие группы, т.к. их объем продаж составлял бы меньшую часть в увеличившемся объеме продаж.
Этот подход позволяет реально оценивать ассортиментную матрицу.
Уровень доступности.
Также после фильтрации данных можно определить уровень доступности товара (УД) как отношение фактических продаж к «продажам, которые могли бы быть, если бы не было дефицита».
Факт продаж – 7338.
Фильтрованная статистика показывает спрос за период 18460.
УД = 7338/18460 = 39,8%
То есть спрос удовлетворен примерно на 40%.
Период ожидания.
Под периодом ожидания здесь понимается допустимый период существования дефицита товара, в течение которого отсутствие товара не отражается существенным образом на суммарном объеме продаж.
Определяется он исходя из того, насколько отличаются «фильтрованный» объем продаж и фактический.
Например, если при дефиците товара в течение 4-5 дней разница между фильтрованным и фактическим объемом продаж составляет менее 3-5%, то мы принимаем, что допустимый срок существования дефицита товара на складе составляет 5 суток.
Замечания по фильтрации статистики
При проведении анализа дефицита, выбросов и акций.
Первое.
Фильтрацию статистики имеет смысл проводить для товаров групп A и B, если ассортимент свыше 1,5-2 тысяч позиций.
Второе.
"Фильтровать" данные лучше - ежемесячно, чтобы объем работы был не таким большим.
Третье.
Данные:
• по коммерческому остатку,
• пикам продаж рекомендуется рассчитывать по периоду не менее года, лучше два, и сохранять их для дальнейшего использования, чтобы не пересчитывать каждый раз.
Четвертое.
Коммерческий остаток и пиковые продажи можно пересчитывать в зависимости от «сезон/ не сезон» для повышения точности фильтрации.
Особенности прогнозирования спроса и планирования продаж при длинном плече поставок
При плече поставок свыше 1 месяца рекомендуется отработать модель не только, используемую при формировании заказа поставщикам, но и модели, работающие уже после заказа.
Необходимость этого вызвана причинами:
• Необходимостью как можно более точно рассчитать остаток товара на начало очередного планируемого периода.
• Чем ближе мы к периоду, тем точней можем запланировать продажи.
Так, за 2 месяца до наступления периода продаж, чаще всего мы можем запланировать продажи с более высокой точностью (меньшим наиболее вероятным отклонением), чем за 3, за месяц до наступления периода продаж, мы можем спланировать продажи с большей точностью, чем за 3 или за 2 месяца до наступления.
При этом модели могут отличаться: как для товаров, так и для разных сроков прогноза. Модель «к заказу» может отличаться от модели «перед началом периода» и модели «через месяц после заказа».
Объемно-календарное планирование
Для более точного управления запасами и закупками, а также для более точного управления оборотными средствами рекомендуется использовать принципы объемно-календарного планирования при планировании продаж.
Суть проста: планируя реализацию своей продукции, компания понимает, что возврат средств за реализованную продукцию получит, исходя из условий оплаты клиентами относительно срока отгрузки и исходя из графика реализации товара, может сформировать потребность в запасах.
Период продаж (обычно месяц) делится на несколько подпериодов – шагов продаж.
Чаще всего для оптовых компаний с длительным плечом исполнения заказа поставщиками шаг продаж имеет продолжительность в неделю или декаду.
Ставьте лайк и подписывайтесь на наш канал.
Не забудьте поделиться заметкой с друзьями и коллегами. Репост приветствуется.
В комментариях ждём ваши вопросы.