Множество статей посвящено проблеме прогнозирования продаж и методам её решения. Однако при интеграции прогноза в систему автозаказа возникают практические сложности. Существуют факторы, которые препятствуют формированию корректного заказа; ниже перечислены некоторые из них и обозначены возможные пути решения. К сожалению, даже точный прогноз спроса не гарантирует правильного формирования заказа.
Нерегламентированные поставки
Проблема
Товар поступает без установленного графика: заказ оформляется лишь тогда, когда сотрудники магазина фиксируют отсутствие товара, а поставщик отгружает продукцию в удобное для себя время. В результате поставка происходит нерегулярно и непредсказуемо. Прогнозирование продаж в данном случае сводится к расчётам, основанным исключительно на фактических продажах. Однако продажи таких товаров нестабильны из-за нерегулярных поставок, которые приводят к отсутствию товара на полках. Спрос также искажается, поскольку поведение покупателей напрямую зависит от наличия товара в магазине.
Решение
Необходимо максимально регламентировать график заказов и отгрузок. Заказы должны оформляться по мере необходимости, но строго в рамках установленного расписания. Обычно график поставок формируется по каждому поставщику: как правило, все товары одного поставщика входят в единый график, хотя возможны исключения.
Некорректные остатки
Ещё одной причиной некорректного заказа являются ошибки в учёте остатков. Если фактическое наличие товара на складе или в торговой точке не совпадает с данными учётной системы, прогноз и последующий заказ искажаются. Причины могут быть различными: ошибки при инвентаризации, ошибки в учёте возвратов, пересортица, списания без отражения в системе. В результате система может «считать», что товар есть в наличии, хотя на полках он отсутствует, либо формировать заказ на товар, который фактически уже имеется в достаточном количестве.
Решение
Регулярная сверка фактических остатков с данными учётной системы, внедрение автоматизированных инструментов контроля (например, сканирование штрих‑кодов при движении товара), а также настройка процедур корректировки остатков при выявлении расхождений. Это позволит минимизировать ошибки и повысить точность заказов.
Некорректные сроки годности
Ошибки в данных о сроках годности напрямую влияют на корректность формирования автозаказа. Если срок годности товара указан неверно или не обновлён, система может считать его пригодным к продаже, хотя фактически он уже должен быть списан. В результате прогноз спроса и остатки искажаются: заказ формируется на позиции, которые не должны учитываться, либо система исключает товар, который остаётся пригодным к продаже. Это приводит к перебоям в наличии продукции, избыточным закупкам или потерям из-за списания.
Решение
Необходимо внедрить контроль актуальности сроков годности в учётной системе, автоматизировать их обновление при поступлении товара и настроить регулярные проверки на совпадение фактических данных с учётными. Такой подход позволит исключить ошибки и повысить точность автозаказа.
«Превращения» номенклатурных позиций
Под «превращениями» понимаются ситуации, когда в учётной системе заказывается одна или несколько номенклатурных позиций, а в чеках продажи фиксируются под другими названиями и кодами. Такие ситуации встречаются регулярно.
Примеры:
- Заказывается цельный торт, а продаётся он же, но кусочками.
- Заказывается замороженный продукт, а продаётся приготовленный (жареный, варёный, размороженный).
- Составные товары: ассорти конфет разных наименований, которые заказываются отдельно, но продаются как единая позиция (например, новогодние подарочные наборы).
Фактические продажи фиксируются по одним позициям, а заказывать необходимо другие. Это приводит к расхождению между данными о продажах и логикой формирования заказа.
Решение
Для корректного сбора заказа требуется сопоставление номенклатурных позиций продаж и заказов. Ниже приведены варианты реализации.
1. Разделение товара на части
Этот механизм применим, когда заказывается целый пирог, а продаётся его часть (например, 1/8).
2. Замороженные товары
Этот механизм применим, когда заказывается замороженный продукт, а продаётся размороженный под другим кодом.
3. Составные товары
Необходимо создать таблицу сопоставления продаваемого товара к заказываемому.
Заключение
Даже самый точный прогноз продаж не гарантирует корректного автозаказа. На практике результат зависит не только от качества прогноза, но и от множества организационных и технических факторов: регулярности поставок, достоверности учёта остатков, корректности сроков годности и сопоставления номенклатурных позиций. Любые ошибки или несогласованность процессов приводят к искажению данных и, как следствие, к некорректным заказам.
Для повышения эффективности автозаказа необходимо комплексное решение:
- стандартизация и регламентация графиков поставок;
- внедрение инструментов автоматизированного контроля остатков и сроков годности;
- настройка систем сопоставления продаваемых и заказываемых товаров.
Автозаказ следует рассматривать не как продолжение прогноза, а как часть более широкой системы управления товарными потоками. Только при сочетании точного прогноза с надёжной организацией процессов можно добиться стабильного наличия продукции и минимизации потерь.
Дополнительно
Вопросы и ответы: Искусственный интеллект для прогнозирования спроса
«Автозаказ работает на нас»: опыт сети «Хорошее дело» с решением Datanomics
Интеллектуальный автозаказ: новые технологии в управлении цепочками поставок
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и следите за последними новостями в области Аналитики больших данных и Искусственного интеллекта.