Прогнозирование спроса: как повысить точность прогнозов

Источник: retailer.ru

Рассказывает Мартин Арутюнян, директор по стратегическому развитию i2 СНГ

Еще недавно российские предприятия розничной торговли мало задумывались о важности составления точных прогнозов спроса. Руководством составлялись планы продаж, заключались договоры на поставку соответствующих товаров, а затем склады заваливались продукцией, и мог пройти не один месяц, прежде чем ее раскупали. Теперь все иначе.

- Мартин, почему на ваш взгляд, задача прогнозирования спроса встала так остро именно сейчас? – Прежде всего, ужесточается конкуренция розничных сетей, при этом лояльность покупателей к конкретному магазину снизилась. Кроме того, ассортимент супер и гипер маркетов насчитывает десятки тысяч SKU и продолжает расширяться, что очень осложняет процесс прогнозирования и планирования. Ошибки же в прогнозах ведут к избыточным запасам, ненужным распродажам или дефициту товаров и, как следствие, упущенной выгоде. Многие компании это уже понимают, и вопрос для них состоит не в том, нужно или не нужно заниматься прогнозированием спроса, а в том, как правильно организовать этот процесс и получить на выходе точные прогнозы и планы продаж.

- Различаются ли подходы к прогнозированию спроса у предприятий, торгующих разными категориями товаров? – С одной стороны, все торговые предприятия сталкиваются с одинаковыми задачами: нужно отследить историю продаж товара, а затем, на ее основе, при помощи методов статистического анализа и экспертных корректировок, построить прогноз продаж. Однако, если присмотреться, компании различных секторов розничной торговли сталкиваются со своими, достаточно специфическими проблемами. Ведь при прогнозировании спроса учитываются жизненный цикл продукта, тип оборачиваемости товара, история продаж, стратегия дистрибуции, прогноз отдельного товара или товарной группы. И, соответственно, прогнозирование спроса на различные категории товаров носит достаточно специфичный характер.

- Не могли бы Вы привести пример? – Возьмем продовольственные сети и магазины, торгующие бытовой техникой и электроникой.

Продовольственные сети чаще всего опираются на историю продаж и с учетом вероятных изменений рыночных условий, сезонных факторов и т.д. составляют прогнозы.

Для магазинов, торгующих бытовой техникой и электроникой, прогнозирование спроса осложняется из-за постоянного выхода на рынок новых моделей и отсутствием для них истории продаж. Для прогнозирования спроса на новинки специалисты используют истории продаж замещающих товаров, и на их основе, с помощью экспертных корректировок, составляют прогноз продаж. Основной сложностью в прогнозировании спроса на новые товары является правильный выбор субститута и, соответственно, правильная оценка экспертами потенциала спроса на него. Еще одной особенностью является длительный срок выполнения заказа (в среднем до 3 месяцев), соответственно, прогноз необходимо составлять как минимум на 4 месяца.

- Существуют ли какие-то общие ошибки при прогнозировании? – В целом, неточные прогнозы имеют общие корни. Это неправильный подход к организации прогнозирования спроса, отсутствие информационной прозрачности и несогласованность действий различных отделов.

- Что Вы понимаете под неправильным подходом, и какие рекомендации в этой связи Вы могли бы дать розничным компаниям? – Многие компании прогнозируют возможность поставки товаров или услуг, а не реальный спрос. В начале прогнозного цикла важно создать прогнозы, которые не ограничены возможностью поставок. Прогнозирование, базирующееся на истории поставок, ведет к тому, что компании воспроизводят свои ошибки, и не удовлетворяют покупательский спрос. Прогнозирование реального спроса позволяет найти узкие места и оптимизировать процессы.

- Как Вы считаете, проблема, которую Вы обозначили как «отсутствие информационной прозрачности», объясняется недостаточной автоматизацией сетей? – Это не совсем так. Скорее, она обусловлена разрозненностью информационных ресурсов предприятия. Громоздкие неавтоматизированные процессы и таблицы приводят к огромному объему негибких, фрагментарных систем планирования. Несопоставимые системы с несвязанной информацией, от ориентированных на продажу планов дохода, до прогнозов отделов, ориентированных на процессы, ведут к расхождениям, из-за чего невозможно создание связанных единых планов. Чтобы решить эту проблему, необходимо создать общее информационное пространство предприятия. Однако применить этот подход проще на словах, чем на деле.

- Какие технологии в основном используют розничные сети при прогнозировании? – Компании уже давно отслеживают данные о продажах с POS терминалов. Прогнозы же составляются с помощью специализированных моделирующих решений, либо по старинке, в Excel. До сих пор высока доля экспертной оценки при составлении прогнозов, что не всегда положительно отражается на их точности. Несколько лет назад в России появились системы прогнозирования класса SCM, которые многие сети на Западе уже давно используют.

- Какие функции выполняют SCM решения применительно к прогнозированию спроса? – Их основные функции можно вкратце обозначить следующим образом: консолидация и обработка данных, анализ, поддержка процессов и предоставление отчетности.

- Расскажите поподробнее о том, как, собственно, работают эти системы? – Прежде всего, системы прогнозирования спроса синтезируют огромные массивы различной информации. Для обработки данных система использует многочисленные статистические инструменты, анализ на основе исключений, а также методы сценарного моделирования. Система поддерживает многомерный анализ и планирование. Это требуется для того, чтобы при анализе данных учитывать различные критерии, например, информацию о месте покупки, времени покупки, покупателе. Например, при планировании промо-акций, большое значение может иметь информация о поле, возрасте и других характеристиках покупателя.

Второй важной функцией, которую выполняют подобные системы, является интеграция отделов финансов, маркетинга, продаж, логистики и создание общего информационного поля между компанией, ее клиентами и контрагентами. Для этого система должна легко интегрироваться с другими информационными приложениями. Таким образом, решение по прогнозированию спроса охватывает все основные звенья и позволяет формировать согласованные планы. Если речь идет о компании, имеющей региональную сеть продаж, то подобная система позволяет руководству не только отслеживать общие, глобальные тенденции продаж, т.е. осуществлять планирование сверху вниз, но также иметь возможность отслеживать продажи на местах, и вносить их в общие планы. Таким образом, система поддерживает не только данные, но и процессы и позволяет проактивно управлять спросом. Это означает, что в систему постоянно поступают данные о продажах, и на их основе автоматически проводится перепланирование, причем, система обладает способностью отслеживать тенденции в продажах и учитывать их в дальнейшем при составлении прогнозов.

- Кроме составления прогнозов, какие еще функции есть у подобных систем? – Подобные системы поддерживают функцию рассылки уведомлений о проблемных ситуациях и узких местах. Например, коммерческий отдел система предупредит о росте продаж определенного товара и может подсказать о необходимости заключения дополнительного соглашения с поставщиком об увеличении объемов, а отдел планирования о допущенных ошибках при прогнозировании спроса на определенный товар.

Системы прогнозирования спроса позволяют также преобразовывать прогнозы в планы продаж, с учетом различных ограничений, которые становятся основой для планирования финансовых показателей, маркетинговых мероприятий, закупок товаров и т.д.

И, наконец, эти решения являются удобным инструментом для формирования всевозможных отчетов о деятельности компании, которые помогают руководству определить узкие места в организации процессов и разработать долговременную программу, направленную на совершенствование процесса прогнозирования и планирования продаж, а также повышение лояльности покупателей.

- Таким образом, подводя итоги, какие преимущества дают такие системы? – Специализированные решения по прогнозированию спроса позволяют улучшить точность прогнозов и увеличить прозрачность потребительского спроса. Решения позволяет также непрерывно отслеживать и производить динамические корректировки созданных планов, что приводит к улучшению уровня обслуживания покупателей при минимизации инвестиций в запасы продукции. Улучшение этих бизнес-процессов приводят в конечном итоге, увеличению продаж и доходности компаний.

- В заключение, какой бы совет Вы могли дать розничным сетям? – Прежде всего, необходимо обеспечить составление согласованных прогнозов. В этом процессе должны быть задействованы не только отделы продаж, или маркетинга, но также, отдел сбыта, логистики и коммерческий департамент.

Кроме того, очень важно, чтобы информация об изменениях спроса была доступна поставщикам и производителям товаров, чтобы они смогли скорректировать свои логистические процессы и обеспечить своевременную поставку.

Обсудить на форуме | опубликовано: 11.10.08

Свое мнение о будущем уже высказали: Маргарита Митрофанова, Владимир Спиваков, Ирина Хакамада, Виктор Садовничий, Андрей Мамаев, Павел Гусев, Геннадий Бачинский, Сергей Стиллавин, Григорий Новицкий, Владимир Ресин, Сергей Лукьяненко, Стефано Влахович,