Где вам удобнее смотреть видео, после замедления Youtube?
Anonymous Poll
30%
Rutube
31%
Vk Видео
5%
Дзен
31%
Ютуб с VPN
4%
Другое (напишу в комментариях)
Как установить уровень сервиса
В прошлый раз мы писали о том, почему важно планировать уровень сервиса. Сегодня разберем, как установить уровень сервиса. Рассмотрим несколько вариантов.
Экспертный метод
По определенным позициям мы может сделать это самостоятельно:
🔹 По якорным товарам, которые обязательно должны быть в ассортименте.
🔹 По требованиям поставщика.
🔹 По рекомендациям сторонних или внутренних экспертов.
Естественно, при широком ассортименте и большом количестве торговых точек такой метод неприменим. Его можно использовать только для отдельных и очень важных товаров, либо в случае определенных договоренностей с поставщиком.
Возможный уровень сервиса по ABC-анализу
Этот метод используют чаще всего. ABC-анализ позволяет разбить товары на группы от AA до CC по важным для нас показателям. При этом критерии категоризации могут отличаться - частота продаж, рентабельность позиции и т.д. И для каждой такой категории мы можем назначить определенный уровень сервиса.
Например, Группа АА для нас самая важная. По ней самые высокие прибыль и товарооборот. Если у нас на остатках не будет товаров АА, мы потеряем больше прибыли. Поэтому по этой группе мы назначаем самый высокий уровень сервиса – 99%.
Группа АВ – это товары, которые часто продаются, но прибыли обеспечивают меньше. Соответственно, и уровень сервиса будет меньше – 97-98%. И так далее до группы СС, где уровень сервиса невысокий – 85-90%
Преимущества метода - он достаточно простой, не требователен к входным данным и позволяет дифференцированно управлять разным категориями.
К недостаткам следует отнести:
🔹 Уровень сервиса все равно выбирается экспертно и мы не застрахованы от ошибки.
🔹 Близкие по параметрам товары могут попасть в разные группы и иметь разный уровень сервиса.
🔹 Требуется повышенное внимание к промо, периодам дефицита, новым товарам и т.д.
Ну и главный недостаток - этот метод не отвечает на вопрос про экономическую эффективность
Уровень сервиса исходя из минимизации потерь
Именно экономическая эффективность является главным критерием для компаний. В идеале мы должны учитывать упущенную прибыль, затраты на хранение и обслуживание, риски списания товаров, заморозку денег в излишках и неликвидах и другие факторы.
Наша задача – понять, сколько средств мы потеряем от разных факторов и постараться минимизировать суммарные потери. Исходя из этих критериев можно определить уровень сервиса, который будет оптимальным. Другими словами оптимальный уровень сервиса - это точка баланса, где издержки минимальны, а прибыль максимальна.
И если в предыдущем методе уровень сервиса задается на всю группу товаров АА, то оптимальный уровень сервиса будет свой для каждого товара. В этом заключается сложность метода. Посчитать его вручную, без специализированной системы на большом количестве SKU практически невозможно. К тому же здесь очень важно качество входных данных.
Подробный обзор методов и примеры читайте в статье “Как определить оптимальный уровень сервиса”
В прошлый раз мы писали о том, почему важно планировать уровень сервиса. Сегодня разберем, как установить уровень сервиса. Рассмотрим несколько вариантов.
Экспертный метод
По определенным позициям мы может сделать это самостоятельно:
🔹 По якорным товарам, которые обязательно должны быть в ассортименте.
🔹 По требованиям поставщика.
🔹 По рекомендациям сторонних или внутренних экспертов.
Естественно, при широком ассортименте и большом количестве торговых точек такой метод неприменим. Его можно использовать только для отдельных и очень важных товаров, либо в случае определенных договоренностей с поставщиком.
Возможный уровень сервиса по ABC-анализу
Этот метод используют чаще всего. ABC-анализ позволяет разбить товары на группы от AA до CC по важным для нас показателям. При этом критерии категоризации могут отличаться - частота продаж, рентабельность позиции и т.д. И для каждой такой категории мы можем назначить определенный уровень сервиса.
Например, Группа АА для нас самая важная. По ней самые высокие прибыль и товарооборот. Если у нас на остатках не будет товаров АА, мы потеряем больше прибыли. Поэтому по этой группе мы назначаем самый высокий уровень сервиса – 99%.
Группа АВ – это товары, которые часто продаются, но прибыли обеспечивают меньше. Соответственно, и уровень сервиса будет меньше – 97-98%. И так далее до группы СС, где уровень сервиса невысокий – 85-90%
Преимущества метода - он достаточно простой, не требователен к входным данным и позволяет дифференцированно управлять разным категориями.
К недостаткам следует отнести:
🔹 Уровень сервиса все равно выбирается экспертно и мы не застрахованы от ошибки.
🔹 Близкие по параметрам товары могут попасть в разные группы и иметь разный уровень сервиса.
🔹 Требуется повышенное внимание к промо, периодам дефицита, новым товарам и т.д.
Ну и главный недостаток - этот метод не отвечает на вопрос про экономическую эффективность
Уровень сервиса исходя из минимизации потерь
Именно экономическая эффективность является главным критерием для компаний. В идеале мы должны учитывать упущенную прибыль, затраты на хранение и обслуживание, риски списания товаров, заморозку денег в излишках и неликвидах и другие факторы.
Наша задача – понять, сколько средств мы потеряем от разных факторов и постараться минимизировать суммарные потери. Исходя из этих критериев можно определить уровень сервиса, который будет оптимальным. Другими словами оптимальный уровень сервиса - это точка баланса, где издержки минимальны, а прибыль максимальна.
И если в предыдущем методе уровень сервиса задается на всю группу товаров АА, то оптимальный уровень сервиса будет свой для каждого товара. В этом заключается сложность метода. Посчитать его вручную, без специализированной системы на большом количестве SKU практически невозможно. К тому же здесь очень важно качество входных данных.
Подробный обзор методов и примеры читайте в статье “Как определить оптимальный уровень сервиса”
Telegram
Управление запасами и прогнозирование спроса
Почему нужно планировать уровень сервиса?
Уровень сервиса – важный показатель, который помогает более точно планировать запасы и оценивать эффективность их управления в прошлом.
Существует два типа уровней сервиса – I и II рода. Уровень сервиса I рода…
Уровень сервиса – важный показатель, который помогает более точно планировать запасы и оценивать эффективность их управления в прошлом.
Существует два типа уровней сервиса – I и II рода. Уровень сервиса I рода…
Приглашаем на презентацию новой версии Forecast NOW!
Вебинар состоится 22 августа в 12:00 (Мск).
Расскажем о новом функционале, из каких кейсов и почему он появился, что изменилось в алгоритмах, покажем обновленный интерфейс, который скоро будет доступен для пользователей.
Для кого презентация:
🔹 Для тех, кто уже использует программу и хочет быть в курсе изменений
🔹 Для всех желающих, кто хочет увидеть со стороны, как система управления запасами может облегчать работу и помогать бизнесу
Ссылка на регистрацию: https://bit.ly/4ct7Om0
Вебинар состоится 22 августа в 12:00 (Мск).
Расскажем о новом функционале, из каких кейсов и почему он появился, что изменилось в алгоритмах, покажем обновленный интерфейс, который скоро будет доступен для пользователей.
Для кого презентация:
🔹 Для тех, кто уже использует программу и хочет быть в курсе изменений
🔹 Для всех желающих, кто хочет увидеть со стороны, как система управления запасами может облегчать работу и помогать бизнесу
Ссылка на регистрацию: https://bit.ly/4ct7Om0
Как очистить историю продаж для будущего прогноза спроса?
Закупки товаров начинаются с прогноза спроса. А как получить прогноз? Конечно же, опираясь на старую историю продаж. Но использовать историю продаж в "чистом" виде нельзя, потому что она не всегда отражает реальный спрос. Например, не было товаров на складе, поэтому не было и продаж. А спрос мог быть высоким в эти моменты.
Давайте разберемся, от каких факторов нужно очищать историю продаж:
Дефицит. Здесь важно учитывать и явный дефицит, когда товара просто не было на складе, и скрытый, когда товара было недостаточно, чтобы удовлетворить весь спрос. Строить прогноз на основе такой истории нельзя – попадем в порочный круг постоянного дефицита. Соответственно, нужно будет отследить такие периоды в истории продаж и восстановить её.
Маркетинговые акции. Промо может сильно исказить статистику. В момент проведения акций продажи обычно повышаются, а после окончания снижаются по сравнению со средним. Если акция прошла хорошо, то спрос после ее окончания падает, но среднее значение спроса за период становится выше. Это значит, что нам нужно определить время проведения самой акции, что обычно не составляет труда, и время, в течение которого длился пост-эффект от неё. А дальше – восстановить статистику за этот период.
Аномальные продажи. Аномальные выбросы в продажах тоже мешают правильно прогнозировать запасы. Обратите внимание, что аномальная продажа отличается от типичного высокого спроса, например, спроса на цветы и конфеты перед 8 Марта. Аномально большие продажи, или выбросы, происходят случайно.
Представим, что однажды клиент купил у нас в 10 раз больше товара, чем продается в среднем. Если не исключить эту необычную покупку из статистики, мы получим завышенную оценку запаса, когда будем строить прогноз.
Резюмируем. Строить прогноз спроса следует на основе истории спроса, а не продаж. Для этого обработайте статистику – очистите историю продаж от влияния дефицитов, маркетинговых акций и случайных выбросов.
Закупки товаров начинаются с прогноза спроса. А как получить прогноз? Конечно же, опираясь на старую историю продаж. Но использовать историю продаж в "чистом" виде нельзя, потому что она не всегда отражает реальный спрос. Например, не было товаров на складе, поэтому не было и продаж. А спрос мог быть высоким в эти моменты.
Давайте разберемся, от каких факторов нужно очищать историю продаж:
Дефицит. Здесь важно учитывать и явный дефицит, когда товара просто не было на складе, и скрытый, когда товара было недостаточно, чтобы удовлетворить весь спрос. Строить прогноз на основе такой истории нельзя – попадем в порочный круг постоянного дефицита. Соответственно, нужно будет отследить такие периоды в истории продаж и восстановить её.
Маркетинговые акции. Промо может сильно исказить статистику. В момент проведения акций продажи обычно повышаются, а после окончания снижаются по сравнению со средним. Если акция прошла хорошо, то спрос после ее окончания падает, но среднее значение спроса за период становится выше. Это значит, что нам нужно определить время проведения самой акции, что обычно не составляет труда, и время, в течение которого длился пост-эффект от неё. А дальше – восстановить статистику за этот период.
Аномальные продажи. Аномальные выбросы в продажах тоже мешают правильно прогнозировать запасы. Обратите внимание, что аномальная продажа отличается от типичного высокого спроса, например, спроса на цветы и конфеты перед 8 Марта. Аномально большие продажи, или выбросы, происходят случайно.
Представим, что однажды клиент купил у нас в 10 раз больше товара, чем продается в среднем. Если не исключить эту необычную покупку из статистики, мы получим завышенную оценку запаса, когда будем строить прогноз.
Резюмируем. Строить прогноз спроса следует на основе истории спроса, а не продаж. Для этого обработайте статистику – очистите историю продаж от влияния дефицитов, маркетинговых акций и случайных выбросов.
Как выбрать систему управления запасами?
Сейчас сделать выбор ПО достаточно сложно. На рынке представлено много решений, которые из-за маркетинга кажутся очень похожими друг на друга.
В действительности же отличия могут быть существенными. Один и тот же заявленный функционал в разных ПО работает по-разному. А в некоторых случаях упоминается в материалах просто для галочки.
Мы сделали инструкцию, в которой даем пошаговый алгоритм, как выбрать систему. Инструкция поможет разобраться в многообразии ПО и в том, как оценить вендора и его решение.
В ней вы найдете ответы на вопросы:
🔹 Что делать перед тем, как выбирать систему управления запасами
🔹 На какие показатели эффективности нужно ориентироваться
🔹 Как правильно подготовить ТЗ
🔹 Собственная разработка или готовое решение - какой вариант выбрать
🔹 Какие типы систем бывают и как понять, что подойдет вам
🔹 Как взаимодействовать с вендором и оценить эффективность решения до внедрения
Скачать инструкцию можно по ссылке: https://bit.ly/3YZKuJs
Сейчас сделать выбор ПО достаточно сложно. На рынке представлено много решений, которые из-за маркетинга кажутся очень похожими друг на друга.
В действительности же отличия могут быть существенными. Один и тот же заявленный функционал в разных ПО работает по-разному. А в некоторых случаях упоминается в материалах просто для галочки.
Мы сделали инструкцию, в которой даем пошаговый алгоритм, как выбрать систему. Инструкция поможет разобраться в многообразии ПО и в том, как оценить вендора и его решение.
В ней вы найдете ответы на вопросы:
🔹 Что делать перед тем, как выбирать систему управления запасами
🔹 На какие показатели эффективности нужно ориентироваться
🔹 Как правильно подготовить ТЗ
🔹 Собственная разработка или готовое решение - какой вариант выбрать
🔹 Какие типы систем бывают и как понять, что подойдет вам
🔹 Как взаимодействовать с вендором и оценить эффективность решения до внедрения
Скачать инструкцию можно по ссылке: https://bit.ly/3YZKuJs
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как успеть подготовиться к новогоднему сезону, чтобы пройти его без дефицита, оставшихся излишков и сверхурочных работ?
Евгений Викторов, один из спикеров вебинара, записал короткое приглашение.
Вебинар состоится 17 сентября в 12:00.
Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке: https://bit.ly/3Ax4glI
Евгений Викторов, один из спикеров вебинара, записал короткое приглашение.
Вебинар состоится 17 сентября в 12:00.
Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке: https://bit.ly/3Ax4glI
С чего начать, если вы считаете, что у вас что-то не так с управлением товарными запасами
Не всегда удается сразу четко сформулировать проблему. Часто может просто возникать ощущение, что что-то работает недостаточно эффективно, и возникает необходимость в переменах.
Эти проблемы могут быть разными по масштабу и характеру:
🔹 Накапливаются излишки товаров на складе, и возникнет ощущение, что в этих остатках «заморожены» деньги.
🔹 Упущенная прибыль из-за постоянных дефицитов на складах и недовольных клиентов из-за полупустых полок. Кажется, что компания много теряет в продажах.
🔹 Непрозрачность процесса закупок. Руководство может не понимать, почему товары приобретаются у конкретных поставщиков и на определенных условиях, а отдел закупок не всегда способен дать четкие объяснения.
Прежде чем приступить к изменениям, важно четко определить, в чем именно заключаются проблемы. Ключевой момент здесь – каждая проблема должна быть описана с использованием понятных терминов и иметь объективную основу для расчетов.
Допустим, руководитель считает, что накопились избыточные товарные запасы. Но прежде чем предпринимать какие-либо действия, необходимо договориться внутри компании, что именно подразумевается под «сверхзапасами». Важно не просто признать, что товаров слишком много, но и определить, что именно считается «большим» количеством запасов и почему это нежелательно. В будущем это понимание поможет сравнивать показатели и оценивать серьезность проблемы.
И таких нюансов, о которых стоит задуматься, прежде чем что-то менять, много. О них рассказываем в статье «С чего начать, если вы считаете, что есть проблемы с управлением товарными запасами в компании».
Не всегда удается сразу четко сформулировать проблему. Часто может просто возникать ощущение, что что-то работает недостаточно эффективно, и возникает необходимость в переменах.
Эти проблемы могут быть разными по масштабу и характеру:
🔹 Накапливаются излишки товаров на складе, и возникнет ощущение, что в этих остатках «заморожены» деньги.
🔹 Упущенная прибыль из-за постоянных дефицитов на складах и недовольных клиентов из-за полупустых полок. Кажется, что компания много теряет в продажах.
🔹 Непрозрачность процесса закупок. Руководство может не понимать, почему товары приобретаются у конкретных поставщиков и на определенных условиях, а отдел закупок не всегда способен дать четкие объяснения.
Прежде чем приступить к изменениям, важно четко определить, в чем именно заключаются проблемы. Ключевой момент здесь – каждая проблема должна быть описана с использованием понятных терминов и иметь объективную основу для расчетов.
Допустим, руководитель считает, что накопились избыточные товарные запасы. Но прежде чем предпринимать какие-либо действия, необходимо договориться внутри компании, что именно подразумевается под «сверхзапасами». Важно не просто признать, что товаров слишком много, но и определить, что именно считается «большим» количеством запасов и почему это нежелательно. В будущем это понимание поможет сравнивать показатели и оценивать серьезность проблемы.
И таких нюансов, о которых стоит задуматься, прежде чем что-то менять, много. О них рассказываем в статье «С чего начать, если вы считаете, что есть проблемы с управлением товарными запасами в компании».
Forecast NOW!
C чего начать, если вы считаете, что есть проблемы с управлением товарными запасами в компании
Часто у собственников и сотрудников компании может возникать ощущение, что что-то не так с эффективностью управления...
Связь точности прогнозирования и экономической эффективности
Прогнозирование – это важный инструмент в торговле. Интуитивно кажется, что чем точнее прогноз, тем лучше для компании. Но всегда ли это так?
На сайте demand-planning.com вышла интересная, на наш взгляд, статья о связи точности прогноза и экономического эффекта. Автор предлагает разобраться, действительно ли бизнесу всегда нужна максимальная точность.
В качестве примера он приводит исследование. В ходе анализа более чем 32 000 временных рядов исследователи пришли к неожиданным выводам: точность прогноза и его экономическая ценность для бизнеса не всегда связаны.
Главные вопросы исследования звучали так:
1️⃣ Действительно ли «точность» прогноза всегда коррелирует с его добавленной стоимостью?
2️⃣ Когда точность становится достаточной и дальнейшие улучшения теряют смысл?
Ответы на эти вопросы оказались неочевидными. Более точный прогноз не всегда приносит больше ценности для бизнеса, а иногда даже может нанести финансовый ущерб.
Эксперимент в контексте ритейла
Исследование опиралось на данные международного соревнования по прогнозированию M5, проведенного в 2020 году. Оно было ориентировано на прогнозирование спроса на товары Walmart и предоставило 130 различных наборов прогнозов. Однако соревнование сосредоточилось исключительно на точности прогнозов, не учитывая бизнес-решения и их последствия.
Для исследования команда дополнительно обогатила данные такими параметрами, как структура издержек, частота заказов, ограничения поставщиков и другие бизнес-аспекты. Это позволило максимально приблизить анализ к реальным условиям бизнеса.
Главные выводы исследования
В ходе эксперимента было смоделировано более 9,4 миллиона отдельных сценариев, и результаты были весьма неожиданными.
🔹 В 80% случаев улучшение прогноза не влияло на принятие решений и не приводило к улучшению экономической эффективности. Это означает, что в 4 из 5 случаев затраты на улучшение точности прогнозов не окупились.
🔹 Только в 12,6% случаев улучшение прогноза дало экономический результат, оправдывая инвестиции.
🔹 В 7,3% случаев более точный прогноз, напротив, привел к ухудшению экономических показателей.
Эти выводы были одинаково верны для различных метрик оценки точности прогнозов (MAPE, MAE, MSE и т. д.). Само по себе улучшение точности не гарантирует экономическую выгоду.
Главный вывод исследования в том, что важна интеграция прогнозов с бизнес-решениями и их последствиями. Необходимо сосредоточить усилия на тех аспектах, которые приносят ощутимый экономический результат, и избегать тех, где инвестиции непонятны и не имеют смысла.
У нас также есть статья на эту тему – «Почему повышение точности прогноза не гарантирует повышение прибыли». В ней мы в деталях разбираем влияние точности прогноза на прибыль компании.
Прогнозирование – это важный инструмент в торговле. Интуитивно кажется, что чем точнее прогноз, тем лучше для компании. Но всегда ли это так?
На сайте demand-planning.com вышла интересная, на наш взгляд, статья о связи точности прогноза и экономического эффекта. Автор предлагает разобраться, действительно ли бизнесу всегда нужна максимальная точность.
В качестве примера он приводит исследование. В ходе анализа более чем 32 000 временных рядов исследователи пришли к неожиданным выводам: точность прогноза и его экономическая ценность для бизнеса не всегда связаны.
Главные вопросы исследования звучали так:
1️⃣ Действительно ли «точность» прогноза всегда коррелирует с его добавленной стоимостью?
2️⃣ Когда точность становится достаточной и дальнейшие улучшения теряют смысл?
Ответы на эти вопросы оказались неочевидными. Более точный прогноз не всегда приносит больше ценности для бизнеса, а иногда даже может нанести финансовый ущерб.
Эксперимент в контексте ритейла
Исследование опиралось на данные международного соревнования по прогнозированию M5, проведенного в 2020 году. Оно было ориентировано на прогнозирование спроса на товары Walmart и предоставило 130 различных наборов прогнозов. Однако соревнование сосредоточилось исключительно на точности прогнозов, не учитывая бизнес-решения и их последствия.
Для исследования команда дополнительно обогатила данные такими параметрами, как структура издержек, частота заказов, ограничения поставщиков и другие бизнес-аспекты. Это позволило максимально приблизить анализ к реальным условиям бизнеса.
Главные выводы исследования
В ходе эксперимента было смоделировано более 9,4 миллиона отдельных сценариев, и результаты были весьма неожиданными.
🔹 В 80% случаев улучшение прогноза не влияло на принятие решений и не приводило к улучшению экономической эффективности. Это означает, что в 4 из 5 случаев затраты на улучшение точности прогнозов не окупились.
🔹 Только в 12,6% случаев улучшение прогноза дало экономический результат, оправдывая инвестиции.
🔹 В 7,3% случаев более точный прогноз, напротив, привел к ухудшению экономических показателей.
Эти выводы были одинаково верны для различных метрик оценки точности прогнозов (MAPE, MAE, MSE и т. д.). Само по себе улучшение точности не гарантирует экономическую выгоду.
Главный вывод исследования в том, что важна интеграция прогнозов с бизнес-решениями и их последствиями. Необходимо сосредоточить усилия на тех аспектах, которые приносят ощутимый экономический результат, и избегать тех, где инвестиции непонятны и не имеют смысла.
У нас также есть статья на эту тему – «Почему повышение точности прогноза не гарантирует повышение прибыли». В ней мы в деталях разбираем влияние точности прогноза на прибыль компании.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Продолжаем знакомить со спикерами вебинара "Как пройти новогодний сезон без излишков и дефицита", который пройдет 17 сентября.
Анна Бакурская, основатель агентства RED BUSINESS CONSULTING, бизнес-тренер, эксперт по созданию и внедрению стратегий управления процессами и ассортиментом в ритейле, записала короткое приглашение.
Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке: https://bit.ly/3z22AA6
Анна Бакурская, основатель агентства RED BUSINESS CONSULTING, бизнес-тренер, эксперт по созданию и внедрению стратегий управления процессами и ассортиментом в ритейле, записала короткое приглашение.
Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке: https://bit.ly/3z22AA6
В августе мы провели вебинар «Работа с поставщиками: анализ, оценка и планирование заказов»✅
На вебинаре подробно разобрали:
🔹Как составить план заказов для конкретного поставщика
🔹Как определить, с каким поставщиком работать выгоднее, и как выбрать оптимального для своей компании
🔹Как построить рейтинг поставщиков по различным параметрам
🔹Как просчитать риски и подстраховаться от срывов поставок
Для тех, кто пропустил и не смог присутствовать лично, оставляем ссылку на запись вебинара: clck.ru/3D4mTi
На вебинаре подробно разобрали:
🔹Как составить план заказов для конкретного поставщика
🔹Как определить, с каким поставщиком работать выгоднее, и как выбрать оптимального для своей компании
🔹Как построить рейтинг поставщиков по различным параметрам
🔹Как просчитать риски и подстраховаться от срывов поставок
Для тех, кто пропустил и не смог присутствовать лично, оставляем ссылку на запись вебинара: clck.ru/3D4mTi
RUTUBE
Вебинар "Работа с поставщиками: анализ, оценка и планирование заказов"
На нем разобрали:
- как анализировать поставщиков;
- как выбрать оптимального поставщика;
- как построить рейтинг поставщиков по различным параметрам;
- как составить план заказов под конкретного поставщика;
- как просчитать риски и подстраховаться от…
- как анализировать поставщиков;
- как выбрать оптимального поставщика;
- как построить рейтинг поставщиков по различным параметрам;
- как составить план заказов под конкретного поставщика;
- как просчитать риски и подстраховаться от…
Мы подготовили для вас список крупных отраслевых мероприятий, которые советуем посетить, чтобы быть в курсе трендов. В их числе – крупнейшая конференция-выставка New Retail Forum и X Конгресс руководителей логистики и управления цепями поставок, которые пройдут уже осенью. Обсудить острые проблемы и поделиться экспертизой здесь соберутся тысячи профессионалов отрасли со всей страны.
Всего в нашем календаре – более 10 мероприятий, которые пройдут с сентября по ноябрь в Москве, Санкт-Петербурге, Сочи и Ташкенте. На них вы сможете узнать про:
🔹новые технологии и решения в сфере логистики
🔹лучшие практики управления цепями поставок
🔹технологические решения для увеличения продаж и сокращения издержек
🔹тренды в ритейле
🔹как изменилась логистика за этот год и какие изменения нас ждут в 2025 году
🔹как планировать закупки в текущих условиях, выстроить эффективное взаимодействие с поставщиками и т. д.
В некоторых мероприятиях возможно участие онлайн🛜
Полный список событий с подробным описанием, ссылками на программу и организаторов вы найдете на нашем сайте: https://fnow.ru/event
Поставьте реакцию, если пост был для вас полезен, и поделитесь в комментариях: какие профессиональные мероприятия до конца года планируете посетить вы?⬇️
Всего в нашем календаре – более 10 мероприятий, которые пройдут с сентября по ноябрь в Москве, Санкт-Петербурге, Сочи и Ташкенте. На них вы сможете узнать про:
🔹новые технологии и решения в сфере логистики
🔹лучшие практики управления цепями поставок
🔹технологические решения для увеличения продаж и сокращения издержек
🔹тренды в ритейле
🔹как изменилась логистика за этот год и какие изменения нас ждут в 2025 году
🔹как планировать закупки в текущих условиях, выстроить эффективное взаимодействие с поставщиками и т. д.
В некоторых мероприятиях возможно участие онлайн🛜
Полный список событий с подробным описанием, ссылками на программу и организаторов вы найдете на нашем сайте: https://fnow.ru/event
Поставьте реакцию, если пост был для вас полезен, и поделитесь в комментариях: какие профессиональные мероприятия до конца года планируете посетить вы?⬇️
О чём этот канал
Новые люди подписываются на канал, поэтому подробнее хотим рассказать о нашем сообществе в телеграм.
Мы - команда Forecast NOW! Занимаемся разработкой системы управления запасами и прогнозирования спроса. Мы исследуем и тестируем практики со всего мира, постоянно ищем способы, как бизнесу повысить свою эффективность.
Когда мы начинали в 2011 году, то на русском языке было очень мало информации об управлении товарными запасами. Именно поэтому мы начали вести блог на сайте, записывать видео, делать всевозможные гайды и проводить вебинары. Всеми этими материалами мы делимся здесь.
Популярные посты на канале
Видео по управлению запасами:
- Метод экспоненциального сглаживания (ES)
- Метод средней взвешенной (по Шрайбфердеру)
- Расчет прогноза по среднему (SMA)
- Нужно ли отдельно считать страховой запас?
- Модели управления запасами
- Факторы, которые надо учитывать при прогнозировании спроса
Записи вебинаров:
- Ключевые показатели эффективности управления запасами
- Как прогнозировать сезонность и промо без дефицита и неликвидов
- Как подготовить историю продаж, чтобы получить корректный прогноз спроса
- Тонкости управления ассортиментом
- Как сэкономить на страховом запасе без потери продаж
- 10 рекомендаций, как взять под контроль товарные запасы в компании
- Работа с поставщиками: анализ, оценка и планирование заказов
Посты про нюансы управления запасами:
- Связь точности прогнозирования и экономической эффективности
- Почему нужно сразу рассчитывать заказ, не прогнозировать отдельно спрос и запас
- Подробное руководство по сокращению страхового запаса в компании
- Как прогнозировать спрос на новые товары
- Статистика оборачиваемости товаров по разным отраслям
- Распространенные ошибки при отслеживании времени выполнения заказа
- Что такое мультиэшелонная оптимизация запасов
- 7 неочевидных рекомендаций как выбрать систему управления запасами
- Как подготовить компанию к внедрению системы управления запасами
- Прогнозирование спроса с помощью ИИ и нейронных сетей
- Как оценить структуру запасов в компании
- Почему нужно планировать уровень сервиса
- Преимущества вероятностных прогнозов
Новые люди подписываются на канал, поэтому подробнее хотим рассказать о нашем сообществе в телеграм.
Мы - команда Forecast NOW! Занимаемся разработкой системы управления запасами и прогнозирования спроса. Мы исследуем и тестируем практики со всего мира, постоянно ищем способы, как бизнесу повысить свою эффективность.
Когда мы начинали в 2011 году, то на русском языке было очень мало информации об управлении товарными запасами. Именно поэтому мы начали вести блог на сайте, записывать видео, делать всевозможные гайды и проводить вебинары. Всеми этими материалами мы делимся здесь.
Популярные посты на канале
Видео по управлению запасами:
- Метод экспоненциального сглаживания (ES)
- Метод средней взвешенной (по Шрайбфердеру)
- Расчет прогноза по среднему (SMA)
- Нужно ли отдельно считать страховой запас?
- Модели управления запасами
- Факторы, которые надо учитывать при прогнозировании спроса
Записи вебинаров:
- Ключевые показатели эффективности управления запасами
- Как прогнозировать сезонность и промо без дефицита и неликвидов
- Как подготовить историю продаж, чтобы получить корректный прогноз спроса
- Тонкости управления ассортиментом
- Как сэкономить на страховом запасе без потери продаж
- 10 рекомендаций, как взять под контроль товарные запасы в компании
- Работа с поставщиками: анализ, оценка и планирование заказов
Посты про нюансы управления запасами:
- Связь точности прогнозирования и экономической эффективности
- Почему нужно сразу рассчитывать заказ, не прогнозировать отдельно спрос и запас
- Подробное руководство по сокращению страхового запаса в компании
- Как прогнозировать спрос на новые товары
- Статистика оборачиваемости товаров по разным отраслям
- Распространенные ошибки при отслеживании времени выполнения заказа
- Что такое мультиэшелонная оптимизация запасов
- 7 неочевидных рекомендаций как выбрать систему управления запасами
- Как подготовить компанию к внедрению системы управления запасами
- Прогнозирование спроса с помощью ИИ и нейронных сетей
- Как оценить структуру запасов в компании
- Почему нужно планировать уровень сервиса
- Преимущества вероятностных прогнозов
Человек VS автоматизированная система в управлении запасами
Мир ускоряется, количество данных и скорость их обработки растет. Рост вычислительных мощностей дает компаниям возможность учитывать огромное количество факторов при принятии решений, которое человек не в силах обрабатывать.
Тенденция к автоматизации процессов в управлении цепями поставок нарастает. Но сможет ли автоматизированная система полностью заменить человека? Об этом поговорим на вебинаре 17 октября в 12:00.
Какие вопросы будем разбирать?
🔹 Кому и когда нужна автоматизация процессов
🔹 Какие задачи можно полностью передать программному продукту, а где нужен контроль человека
🔹 Какие задачи пока не следует делегировать системам
🔹 Какой должна быть эффективная система управления запасами
🔹 Стоит ли бояться, что сотрудники останутся без работы? (Спойлер - нет)
🔹 Как выстроить эффективный симбиоз «Человек и программа»
Регистрация на вебинар по ссылке: https://bit.ly/4gueCDq
Мир ускоряется, количество данных и скорость их обработки растет. Рост вычислительных мощностей дает компаниям возможность учитывать огромное количество факторов при принятии решений, которое человек не в силах обрабатывать.
Тенденция к автоматизации процессов в управлении цепями поставок нарастает. Но сможет ли автоматизированная система полностью заменить человека? Об этом поговорим на вебинаре 17 октября в 12:00.
Какие вопросы будем разбирать?
🔹 Кому и когда нужна автоматизация процессов
🔹 Какие задачи можно полностью передать программному продукту, а где нужен контроль человека
🔹 Какие задачи пока не следует делегировать системам
🔹 Какой должна быть эффективная система управления запасами
🔹 Стоит ли бояться, что сотрудники останутся без работы? (Спойлер - нет)
🔹 Как выстроить эффективный симбиоз «Человек и программа»
Регистрация на вебинар по ссылке: https://bit.ly/4gueCDq
Как ставить цели по SMART в управлении запасами
В управлении запасами, как и в любом другом деле, важно ставить цели. Допустим, вы провели анализ и выявили ряд проблем. Это могут быть сверхзапасы или низкая оборачиваемость. Чтобы эти проблемы исправить и контролировать процесс, нужно определить цель. Здесь работает стандартный широко распространенный принцип SMART: цель должна быть конкретной, измеримой, достижимой, значимой и конечной.
Цель должна соотноситься с теми проблемами, которые мы выявили. Если мы считаем, что у нас большая доля сверхзапасов, то наша цель должна быть связана с с их уменьшением, а не с увеличением оборачиваемости. Это будет уже второстепенным эффектом. В приоритете должно быть именно снижение запасов.
Цель должна быть достижимой. Если мы измерили показатели, сравнили их с рынком или с собственными показателями в прошлом, и поняли, что хотим их улучшить, то важно понять, насколько этого реально достичь. Например, если наша оборачиваемость и так выше средней по рынку, увеличить её в полтора раза будет довольно тяжело.
Цель должна быть измеримой. Мы должны понимать, как считаем сверхзапасы. Если это уровень сервиса, то как мы его считаем? У нас должна быть утвержденная документация, какая-то внутренняя политика. Механика расчета и измерения показателей должны быть задокументированы. Это можно сделать в Excel или специализированном софте. Вы как аналитик или управляющий должны понимать, как измеряется конкретный показатель.
Цель должна быть конечной по времени: полгода, год, три месяца. Конечно, можно попробовать поставить цель на 10 лет, но в рамках нашего рынка, который постоянно меняется, это будет тяжело.
Вот пример цели: «Снизить долю сверхзапасов в ассортименте с 30 до 20% за год». Цель понятная и, вероятно, достижимая и измеримая — мы умеем считать запасы.
Другой пример цели: «Увеличить коэффициент оборачиваемости по консервам на 20% за полгода». Здесь может возникнуть вопрос: почему? Предположим, что в структуре ассортимента консервы занимают значительную долю, и по анализу мы знаем, что коэффициент оборачиваемости либо снижается относительно нас самих, либо ниже, чем у конкурентов. Мы ставим цель увеличить коэффициент оборачиваемости за конкретный срок.
В управлении запасами, как и в любом другом деле, важно ставить цели. Допустим, вы провели анализ и выявили ряд проблем. Это могут быть сверхзапасы или низкая оборачиваемость. Чтобы эти проблемы исправить и контролировать процесс, нужно определить цель. Здесь работает стандартный широко распространенный принцип SMART: цель должна быть конкретной, измеримой, достижимой, значимой и конечной.
Цель должна соотноситься с теми проблемами, которые мы выявили. Если мы считаем, что у нас большая доля сверхзапасов, то наша цель должна быть связана с с их уменьшением, а не с увеличением оборачиваемости. Это будет уже второстепенным эффектом. В приоритете должно быть именно снижение запасов.
Цель должна быть достижимой. Если мы измерили показатели, сравнили их с рынком или с собственными показателями в прошлом, и поняли, что хотим их улучшить, то важно понять, насколько этого реально достичь. Например, если наша оборачиваемость и так выше средней по рынку, увеличить её в полтора раза будет довольно тяжело.
Цель должна быть измеримой. Мы должны понимать, как считаем сверхзапасы. Если это уровень сервиса, то как мы его считаем? У нас должна быть утвержденная документация, какая-то внутренняя политика. Механика расчета и измерения показателей должны быть задокументированы. Это можно сделать в Excel или специализированном софте. Вы как аналитик или управляющий должны понимать, как измеряется конкретный показатель.
Цель должна быть конечной по времени: полгода, год, три месяца. Конечно, можно попробовать поставить цель на 10 лет, но в рамках нашего рынка, который постоянно меняется, это будет тяжело.
Вот пример цели: «Снизить долю сверхзапасов в ассортименте с 30 до 20% за год». Цель понятная и, вероятно, достижимая и измеримая — мы умеем считать запасы.
Другой пример цели: «Увеличить коэффициент оборачиваемости по консервам на 20% за полгода». Здесь может возникнуть вопрос: почему? Предположим, что в структуре ассортимента консервы занимают значительную долю, и по анализу мы знаем, что коэффициент оборачиваемости либо снижается относительно нас самих, либо ниже, чем у конкурентов. Мы ставим цель увеличить коэффициент оборачиваемости за конкретный срок.
С чем сравнивать показатели при анализе товарных запасов?
В прошлом посте мы писали о постановке целей в управлении запасами. Чтобы эти цели отслеживать и повышать эффективность управления запасами, важно рассчитывать показатели. Но здесь появляются вопросы: какие показатели считать хорошими и с чем их сравнивать.
У нас есть два варианта. Можем сравнивать с собственными показателями в прошлом — насколько у нас оборачиваемость и уровень сервиса становятся лучше или хуже, либо можем сравнивать с бенчмарками, отраслевыми нормативами или экспертными данными. Об этом расскажем подробнее.
В первом случае идея проста: зафиксировали показатели, посмотрели динамику и поняли, что, например, оборачиваемость снижается на протяжении всего времени — значит, что-то идет не так, и нужно принимать меры.
Также мы можем сравнивать себя с экспертными бенчмарками. Есть множество данных в литературе, интернете и учебниках. Либо просто внутри компании могут быть разработаны свои коэффициенты для оценки тех или иных показателей.
Однако каждая система бенчмарков несет в себе риск неправильного подхода к их расчету. Не всегда понятно, сколько каких компаний было исследовано для конкретного бенчмарка и на каких рынках. Поэтому к экспертным данным нужно относиться с осторожностью.
Один из лучших вариантов — сравнение с рынком, где есть накопленные показатели: какая структура запасов, оборачиваемость, рентабельность и т. д. В России, к сожалению, нет обширного хранилища данных по этим показателям, но такие данные могут быть у компаний, которые предоставляют услуги для отрасли, либо у каких-то отраслевых объединений. Например, у нас накоплена статистика по разным отраслям: продукты питания, автозапчасти, электротовары, стройматериалы и т. д.
Также можно сравнить показатели с зарубежными бенчмарками, хотя рынок там другой, но цифры могут быть сопоставимыми. Например, на сайте retailowner.com можно найти накопленную статистику по разным отраслям для рынка США.
Сравнив показатели с рынком или с собой в прошлом, можно понять, насколько мы хорошо или плохо управляем запасами. Если наш показатель ниже среднего по рынку для какой-то товарной группы, мы ставим перед собой цель по улучшению.
В прошлом посте мы писали о постановке целей в управлении запасами. Чтобы эти цели отслеживать и повышать эффективность управления запасами, важно рассчитывать показатели. Но здесь появляются вопросы: какие показатели считать хорошими и с чем их сравнивать.
У нас есть два варианта. Можем сравнивать с собственными показателями в прошлом — насколько у нас оборачиваемость и уровень сервиса становятся лучше или хуже, либо можем сравнивать с бенчмарками, отраслевыми нормативами или экспертными данными. Об этом расскажем подробнее.
В первом случае идея проста: зафиксировали показатели, посмотрели динамику и поняли, что, например, оборачиваемость снижается на протяжении всего времени — значит, что-то идет не так, и нужно принимать меры.
Также мы можем сравнивать себя с экспертными бенчмарками. Есть множество данных в литературе, интернете и учебниках. Либо просто внутри компании могут быть разработаны свои коэффициенты для оценки тех или иных показателей.
Однако каждая система бенчмарков несет в себе риск неправильного подхода к их расчету. Не всегда понятно, сколько каких компаний было исследовано для конкретного бенчмарка и на каких рынках. Поэтому к экспертным данным нужно относиться с осторожностью.
Один из лучших вариантов — сравнение с рынком, где есть накопленные показатели: какая структура запасов, оборачиваемость, рентабельность и т. д. В России, к сожалению, нет обширного хранилища данных по этим показателям, но такие данные могут быть у компаний, которые предоставляют услуги для отрасли, либо у каких-то отраслевых объединений. Например, у нас накоплена статистика по разным отраслям: продукты питания, автозапчасти, электротовары, стройматериалы и т. д.
Также можно сравнить показатели с зарубежными бенчмарками, хотя рынок там другой, но цифры могут быть сопоставимыми. Например, на сайте retailowner.com можно найти накопленную статистику по разным отраслям для рынка США.
Сравнив показатели с рынком или с собой в прошлом, можно понять, насколько мы хорошо или плохо управляем запасами. Если наш показатель ниже среднего по рынку для какой-то товарной группы, мы ставим перед собой цель по улучшению.
В 1.5 раза снизили период оборачиваемости, на и 20% — потери от дефицита.
Делимся кейсом внедрения Forecast NOW! в ГК «Энергомикс» — дистрибьюторе электротехники и широкого спектра товаров народного потребления.
Компания имеет более 500 000 активных SKU и работает практически на всей территории РФ. Используемое ПО для управления запасами перестало удовлетворять современным требованиям бизнеса из-за морального устаревания. Стали нарастать проблемы, типичные для похожих компаний.
Это вопросы оборачиваемости складских запасов, вопросы оперативного формирования огромного количества заказов. Это и высокая загруженность сотрудников, и потребность в квалифицированных специалистах, либо в упрощении работы уже работающих специалистов. На все это накладывалась масштабность бизнеса.
В компании проанализировали различные варианты решения проблем, в том числе и вариант самостоятельной доработки существующей системы управления запасами. В итоге выбор был сделан в пользу готового специализированного решения.
Как в компании внедряли и тестировали систему, с какими сложностями столкнулись, рассказываем в кейсе.
Делимся кейсом внедрения Forecast NOW! в ГК «Энергомикс» — дистрибьюторе электротехники и широкого спектра товаров народного потребления.
Компания имеет более 500 000 активных SKU и работает практически на всей территории РФ. Используемое ПО для управления запасами перестало удовлетворять современным требованиям бизнеса из-за морального устаревания. Стали нарастать проблемы, типичные для похожих компаний.
Это вопросы оборачиваемости складских запасов, вопросы оперативного формирования огромного количества заказов. Это и высокая загруженность сотрудников, и потребность в квалифицированных специалистах, либо в упрощении работы уже работающих специалистов. На все это накладывалась масштабность бизнеса.
В компании проанализировали различные варианты решения проблем, в том числе и вариант самостоятельной доработки существующей системы управления запасами. В итоге выбор был сделан в пользу готового специализированного решения.
Как в компании внедряли и тестировали систему, с какими сложностями столкнулись, рассказываем в кейсе.
Forecast NOW!
В 1,5 раза снизился период оборачиваемости запасов, и на 20% – потери от дефицита. Кейс ГК «Энергомикс».
с 45-50 дней до 30-35 дней снизилась оборачиваемость складских остатков. На 20% снизились потери от дефицита в...
17 сентября мы провели совместный вебинар с Анной Бакурской, бизнес-тренером и основателем агентства RED BUSINESS CONSULTING, «Как пройти новогодний сезон без дефицита и неликвидов»
На вебинаре обсудили:
🔹 Как подготовиться к праздникам заранее и что нужно делать сотрудникам уже сейчас
🔹 Как управлять новогодней сезонностью
🔹 Что делать в периоды повышенного спроса
🔹 Когда и на какие товары нужно начинать распродажу
🔹 Как планировать заказы и договариваться с поставщиками
Запись вебинара можно посмотреть по ссылке: https://rutube.ru/video/2b0ecd38084ee876c5344878432554b3/?r=wd
На вебинаре обсудили:
🔹 Как подготовиться к праздникам заранее и что нужно делать сотрудникам уже сейчас
🔹 Как управлять новогодней сезонностью
🔹 Что делать в периоды повышенного спроса
🔹 Когда и на какие товары нужно начинать распродажу
🔹 Как планировать заказы и договариваться с поставщиками
Запись вебинара можно посмотреть по ссылке: https://rutube.ru/video/2b0ecd38084ee876c5344878432554b3/?r=wd
RUTUBE
Вебинар «Как пройти новогодний сезон без излишков и дефицита»
На вебинаре разобрали, как управлять новогодней сезонностью, как заранее к ней подготовиться и что делать в период повышенного спроса.
Ссылка на воркшоп «Как подготовиться к новому году с помощью программы Forecast NOW!» https://rutube.ru/video/6ece526…
Ссылка на воркшоп «Как подготовиться к новому году с помощью программы Forecast NOW!» https://rutube.ru/video/6ece526…
Коллеги, просим пройти небольшой опрос.
Мы хотели бы лучше понимать, кто нас читает, чтобы предлагать более релевантный контент. Кто вы?
Мы хотели бы лучше понимать, кто нас читает, чтобы предлагать более релевантный контент. Кто вы?
Anonymous Poll
4%
Собственник бизнеса
1%
Наемный генеральный директор
12%
Топ-менеджер одного из направлений (Закупки/Логистика/IT/Продажи/Финансы)
32%
Руководитель отдела (Закупки/Логистика/Категорийный менеджмент)
2%
Руководитель IT отдела
25%
Специалист отдела Закупок/Логистики/Категорийного менеджмента
4%
Специалист IT отдела
12%
Аналитик
7%
Другое
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Через неделю, 17 октября, состоится вебинар «Человек VS специализированное ПО в управлении запасами». На нем разберём, как сейчас обстоят дела с автоматизацией работы отделов закупок и логистики, какие функции уже можно смело отдавать программам, а где без человека пока не обойтись.
Спикер вебинара, Евгений Викторов, записал для вас короткое приглашение.
Подробности и регистрация по ссылке: https://bit.ly/3A1w4OX
Спикер вебинара, Евгений Викторов, записал для вас короткое приглашение.
Подробности и регистрация по ссылке: https://bit.ly/3A1w4OX