Опубликовано  №6 (77) декабрь 2016 г.

АВТОРЫ:  

Иванова А.В.

Политова Т.Ю. - Менеджер по реверсивной логистике, Техносила (Россия,  Москва)

РУБРИКА  Аналитика в логистике и SCM Корпоративная логистика розничных компаний Управление логистическим сервисом Управление запасами

Аннотация 

Несмотря на разработку технологий, ориентированных на повышение управляемости материальным потоком в рознице, проблема низкой доступности товара (OSA – on-shelf availability) на полке до сих пор остается главным вызовом и для производителей, и для розницы. Сложность повышения доступности товаров связана с отсутствием четкого понимания причин низкого ее значения. Существующие варианты группировки причин отсутствия товаров в запасе (OOS – out-of-stock), с одной стороны, выявляют различную степень проработки проблемы в литературе, с другой – позволяют сформировать представление об имеющихся в научной среде знаниях по проблеме и исследовать факторы, оказывающие влияние на OSA.

OSA может серьезно отличаться для разных категорий товаров, различно отражаясь на результативности деятельности ритейлера. Наиболее проблематичной с точки зрения управления материальным потоком представляется управление товарами с ограниченным сроком годности, т.е. группой «Свежие продукты». В статье реализована группировка причин низкой доступности товаров для данной группы товаров. В классификации учитываются особенности товаров с ограниченным сроком годности, а также специфика деятельности ритейлера, использующего систему автоматического пополнения магазинов. Данная классификация направлена стать первым шагом для разработки дальнейших мероприятий по управлению доступностью на полке магазина товаров группы «Свежие продукты». 

Ключевые слова: 

• уровень логистического сервиса

• доступность товара на полке

• отсутствие товара

• отсутствие товара в продаже

• товары с ограниченным сроком годности

• OOS

• outofstock

• OSA

• onshelf availability
• ритейл

• розничная торговля

Исследование проблемы повышения доступности товаров на полке (OSA – on-shelf availability) розничных магазинов является не новой, но значимой темой в управленческой теории. В последние 10-15 лет изучением данной проблемы занимались как отечественные, так и зарубежные ученые, подготовив по данной тематике достаточно обширный перечень публикаций. В России наиболее известной организацией, которая освящает проблему отсутствия товаров на полке (OOS –out of stock), является ECR RUS. Несмотря на разработку множества технологий и практик, ориентированных на повышение управляемости материальным потоком в рознице, среди которых стоит отметить такие как непрерывное пополнение запасов (continuous replenishment, CP), эффективная реакция на запросы потребителей (efficient customer response, ECR) (Дыбская и др., 2008), управление категориями (category management, CM), анализа данных в точках продаж (data analysis on points of sales, PoS analysis), технология радиочастотной идентификации (radio frequency identification, RFID), проблема OOS, как отмечают специалисты (Aastrup and Kotzab, 2010), до сих пор остается главным вызовом и для производителей, и для розницы. Известно, что низкая доступность товаров означает не только финансовые потери от упущенных продаж, но и недовольство клиентов, и как наихудший результат – уход к конкурентам (под конкурентами в данном случае понимается как товарный бренд, так и другая торговая сеть) (Gruen and Corsten, 2002). Помимо крайней меры клиенты склоны выбирать и другие стратегии поведения (Рис.1) в случае столкновения с проблемой отсутствия товара на полке магазина (Corsten and Gruen, 2003): отложить покупку (купить позднее в том же магазине), заменить на товар с тем же товарным брендом (купить товар другого объема, величины или размера), не покупать товар вовсе (отказаться от приобретения). Выбор той или иной модели поведения покупателем определяется повышением значимости одной из составляющих затрат (Corsten and Gruen, 2003):

• затрат на выбор альтернативного товара (opportunity cost), позволяющего осуществить потребление в кротчайшие сроки;
• затрат на замещение необходимого товара (substitute cost) менее предпочтительной для клиента альтернативой с понижением получаемой полезности;
• операционных затрат, требующих дополнительного расхода времени и усилий для получения наиболее предпочтительного клиентом товара.

Рис.1. Реакция потребителей на возникновение ситуации отсутствия товара на полке (ECR-Rus)

Во многом, сложность при борьбе компании с низкой доступностью товаров связана с отсутствием четкого понимания причин возникновения данной проблемы – проблемы, которая по своей природе является комплексной и кросс-функциональной. Наличие товара на полке магазина отражает конечный результат работы всей цепи поставок: от поставщиков сырья и материалов до отдельно взятого магазина – именно в сферу ответственности сотрудников магазина входит своевременность пополнения торговой полки (Wyman, 2013). Это объясняет, в частности, наличие широкого набора публикаций, которые изучают совершенно различные области работы цепи поставок с целью поиска путей повышения доступности товаров на полке. Стоит признать, что причины отсутствия товаров на полках во многом стандартны для разных групп товаров и разных форматов магазинов.

Предваряя более подробное исследование обозначенной проблемы – понимания причин OOS – стоит определить, что подразумевается под отсутствием товара на полке и какие виды доступности товаров существуют в принципе. Под доступностью товара на полке (OSA) подразумевается «вероятность наличия товара в точке продаж в тот момент, когда покупатель ищет его на полке» (Moussaoui et al.. 2016). Согласно исследованиям организации ECR, публикации которой уже стали «настольной книгой» для компаний, активно борющихся с низкой доступностью товаров для клиентов, отсутствие товара в запасе (OOS) с точки зрения потребителя может означать, что (ECR RUS, 2006):

• товар с нужными характеристиками (товар необходимого бренда, формы, вкуса, размера и т.д.) отсутствует на полке;
• товар находится в не пригодных к продаже виде и форме;
• товар находится в магазине, но не в ожидаемом/положенном месте в торговом зале.

OOS является противоположной стороной OSA – в совокупности два эти показателя характеризуют эффективность деятельности ритейлера.

Внимание торговых компаний (ритейлеров) приковано преимущественно к такому варианту оценки недоступности товара как отсутствие его на полке. Однако данный показатель стоит отличать от показателя отсутствия товаров в запасах магазина, так как зачастую в магазинах товар отсутствует на полке, но при этом присутствует в магазине. Так, например, товар может находиться в подсобном помещении магазина, где он традиционного размещается для временного хранения до момента его выкладки в торговый зал магазина, но при этом товар в торговом зале не представлен. Причина тому – несвоевременность в выкладке товара персоналом магазина на торговую полку. Стоит отметить, что на практике именно данная ситуация, обозначенная в качестве примера, является наиболее типичной причиной отсутствия товара на полке.

В научных исследованиях преимущественно изучаются причины низкой доступности, которые возникают из-за несовершенства функционирования звеньев цепи поставок, находящихся слева от торговой компании по цепочке поставок («выше по цепи поставок», или upstream supply chain issues), т.е. исследуются проблемы вне розничных магазинов (Ehrenthal and Stolzle, 2013). В исследовании авторов Дж. Ааструпа и Х. Коцаба (Aastrup and Kotzab, 2009), с одной стороны, признается несовершенство деятельности торговых компаний на уровне отдельных магазинов, с другой – подчеркивается отсутствие должного внимания к оптимизации операций, протекающих внутри магазина (Aastrup and Kotzab, 2009). А ведь низкая доступность товаров на полке при наличии запасов в магазине является результатом именно низкой эффективности процессов внутри магазина, в частности – несовершенства процесса пополнения полки товаром. В исследовании Оливера Ваймана (Oliver Wyman) выявлено, что 60% случаев отсутствия товаров на полке происходит именно по вине магазина, и только за 10% причин низкой доступности товаров в магазине отвечает поставщик (Oliver Wyman, 2012). В этой связи вполне логично, что показатели доступности товаров в запасах по цепи поставок могут быть высокими, но на полке магазина товар так и не окажется, т.е. проявляется проблема «последней мили» (ECR RUS, 2006).

Существует несколько подходов к группировке причин возникновения OOS. Характер классификации и уровень детализация причин отсутствия товара на полке зависит от целей и качества проводимого исследования: в ряде работ отмечается всего несколько первопричин существования данной проблемы, в ряде же – причины исследуются столь глубоко, что позволяют выявлять до нескольких десятков источников проблем.

Так как отсутствие товара на полке, главным образом, обусловлено действиями (а точнее – их отсутствием) непосредственно в самом магазине, ряд авторов склоны разделять причины на две большие группы (Aastrup and Kotzab, 2009):

1. причины отсутствия товара на полке, обусловленные протекающими процессами внутри магазина:
   1.  ошибки при создании ручных заказов (некорректные объемы, отсутствие заказов),
   2. порча товара при его приемке и обработке в магазине (повреждения потребительской упаковки и самого товара при осуществлении операций технологического процесса в различных зонах магазина),
   3. проблемы при временном хранении в магазине и пополнении полки (отсутствие своевременности в передвижении товара из зоны хранения в нужное место на полке торгового зала),
   4. потери товара в пространстве магазина и т.д.
2. причины отсутствия товара на полке, обусловленные проблемами в предшествующих звеньях цепи поставок (по отношению к магазину):
3. 1. низкое качество планирования и прогнозирования головного офиса розничной компании,
   2. несовершенство функционирования распределительного склада торговой компании,
   3. неэффективность деятельности поставщика или поставщиков,
   4. отсутствие или несовершенство во взаимодействии между звеньями цепи поставок и т.д.

Одним из самых распространенных способов группировки причин OOS является рассмотрение кросс-функционального взаимодействия отдельных участков логистической системы ритейлера с выявлением зоны ответственности каждого участка. Так, в фокусе внимания исследователей (Ehrenthal and Stolzle, 2013; Gruen and Corsten, 2002; Gruen and Corsten, 2007) находится все многообразие взаимосвязей «магазин» – «распределительный центр» – «центральный офис (административный центр) ритейлера» – «оптовики» и / или «производители»  (Рисунок 2).

Рис.2. Элементы логистической системы торговой компании

В таблице 1 в укрупненном виде приведены причины низкой доступности товаров в магазинах, выделенные в работах Дж. Ферни и Д.Б. Гранта (Fernie  and Grant), А.С.Маккинона и др. (Mckinnonеt al.), Т.В. Грюнена и Д.Эс. Корстена (Gruen and Corsten), Дж. Ааструпа и Х. Коцаба (Aastrup and Kotzab). Критерий группировки причин OOS в данной таблице – источник проблем с доступностью товара на полке магазина. Стоит, однако, подчеркнуть, что в повседневной деятельности розничных торговых компаний возникает большее разнообразие случаев и выявляются большее количество различных причин, негативно сказывающихся на наличии товаров на полке магазина.

Таблица 1

Причины низкой доступности товаров на полке магазина, сгруппированные по зонам ответственности отдельных элементов логистической системы (с использованием данных Aastrup and Kotzab (2009), Fernie and Grant (2008), Gruen and Corsten (2007), Mckinnon, Mendes and Nababteh (2007)

В таблице 1 приведены причины, которые характерны как для случаев формирования заказов централизованно, т.е. в головном офисе торговой компании (розницы), так и для случаев децентрализованного размещения заказов поставщикам, т.е. при самостоятельном заказе товаров магазинами. Этим, в частности, объясняется дублирование проблем, приводящих к отсутствию товара на полке, у разных обозначенных элементов в логистической системе. Так, например, неэффективное формирование торгового ассортимента и ошибки при размещении заказов поставщикам могут возникнуть как на уровне магазинов, так и на уровне головного офиса торговой компании. При этом поиск источника проблемы усложняется: в зависимости от степени централизации управления деятельностью магазинов ответственность за низкую доступность товаров на полках магазинов будет по разному распределяться между головным офисом и непосредственно магазинами.

Комплексный подход к изучению причин низкой доступности представлен ECR Asia Pacific (2013). В основе классификации, предложенной организацией, положено исследование причин низкой доступности товаров без привязки к конкретному звену в цепи поставок, которое было бы ответственно за возникновение проблемы (Рисунок 3). Причины отсутствия товара на полке магазина рассматриваются для трех групп событий:

• товар есть в магазине, но отсутствует на полке,
• товара нет в магазине, магазин его не заказал,
• товара нет в магазине, но магазин сделал заказ.

Рис.3. Дерево причин отсутствия товаров на полке магазина (ECR Asia Pacific, 2013)

В первом случае рассматриваются причины отсутствия товара в том месте, где его ожидает увидеть клиент, а также причины невозможности приобретения необходимого товара. Во втором – события, вызванные отсутствием размещения магазином заказа. В последнем случае основное внимание уделяется эффективности взаимодействия магазина со складом торговой компании, а также с поставщиками товаров.

Как и в случае с предыдущей классификацией – группировка проблем с доступностью товара на полке магазина по источникам их возникновения – последняя классификация исследует наиболее распространенные причины возникновения OOS. Таким образом, в зависимости от специфики деятельности компании, особенностей структуры ее цепи поставки список причин отсутствия товара на полке может значительно отличаться.

Помимо изучения непосредственно причин низкой доступности товаров на полках магазинов, внимание исследователей приковано к изучению факторов, которые определяют их возникновение. Среди подобного рода факторов стоит отметить:

• Соотношение размера транспортной упаковки с выделяемым полочным пространством под товар

Выбор типоразмерных характеристик упаковки для осуществления поставки товаров от поставщика на склад ритейлера, а от туда в розничные магазины давно обсуждается в научной литературе, однако её влияния на доступность товаров стало прорабатываться относительно недавно (Spielmaker, 2012). Так, в исследовании Т.В. Грюна и Д.С. Корстена (Gruen T. W. and Corsten D. S.) было выявлено: в 91% случаев выкладка товаров осуществляется исходя из размеров транспортной упаковки (Gruen and Corsten, 2007). Однако стоит заметить необходимость учета в данном случае скорости реализации товара (Tangari, Waller and Williams, 2008). Если размер используемой транспортной упаковки существенен, выделенное полочное пространство достаточно большое, а темп продаж отличается низкой скоростью реализации товаров, то пополнение полки можно осуществлять значительно реже, без риска возникновения ситуации отсутствия товара на полке магазина. Исследование данной темы в последнее время вызывает повышенный интерес в связи с распространением практики использования упаковки в коммерческих целях. В данном случае требуется принимать в расчет необходимость пополнения товаров в объеме кратном количеству товаров в таре. Размер упаковки должен позволить исключить ситуацию с частичным пополнением полки магазина. В противном случае, та часть товара, которая не поместилась на полке, размещается в подсобном помещении, что повышает риск потери товара или же его размещения на другой полке – в неположенном месте.

• Величина торгового помещения магазина

В исследованиях ECR Europe, Дж. Ааструпа и Х. Коцаба, Дж. Ферни и Д.Б. Гранта, рассматривается влияние размера магазина на OOS. Исходя из того, что в бόльших розничных магазинах (по сравнению с маленькими) бόльше торгового пространства, у них есть больше возможностей в рациональном использовании полочного пространства: выделять больше места именно товарам с высокой оборачиваемостью, не притесняя менее продаваемые, т.е. не сужая широту ассортимента, что важно для покупателей. В больших магазинах работает бόльше сотрудников, которые могут перераспределять разные операционные задачи между собой (Aastrup and Kotzab, 2009). Все это создает благоприятные условия для минимизации риска OOS. Проведя исследование, Дж. Ферни и Д.Б. Грант выявили такую закономерность при изучении опыта сетевой розничной сети в Шотландии: так называемые «удобные» магазины (convenience stores) имеют более низкую доступность товаров на своих полках по сравнению с более крупными магазинами (Fernie and Grant, 2008). В «удобных» магазинах, для которых характерна маленькая торговая площадь, работает ограниченное количество человек. А любые излишки или недопоставки товаров со складов ритейлера негативно сказываются на работе «удобных» магазинов. В таких магазинах с одной стороны, по сути, отсутствует помещение, где можно было бы разместить излишний товар на короткий промежуток времени, с другой – более явно проявляется дефицит – товара нет на полке. В магазинах же с бόльшим форматом есть подсобное помещение позволяющее сглаживать колебания в поставках товара со склада. ECR Europe обосновывает преимущества более крупных магазинов схожим образом, при этом уточняя, что размер магазина характеризует используемый торговой сетью формат (ECR RUS, 2006).

• Наличие в магазине подсобного помещения

Как было обозначено в пункте выше, наличие в магазине подсобного помещения для временного хранения товаров позволяет сгладить вариативность поставок. Однако плохая организация размещения товаров и завышенный уровень запасов в данном части магазина, увеличивает риск потери и порчи товара (Tangari, Waller and Williams, 2008). Негативное влияние завышенного уровня запасов в не торговых помещениях магазина на уровень товаров на полках магазина отмечен и российским подразделением компании ECR, ECR RUS (ECR RUS, 2006).

• Влияние проводимых промо-акций

Научные публикации, посвященные исследованию проблем OOS, уделяют внимание исследованию влияния проводимых в ритейле промо-акций на уровень доступности товаров на полке. Уже в 2003 году в ECR Europe (ECR RUS, 2006) подчеркивали характерную для промо-товаров особенность исчезать с полок магазина с более высокой скоростью, т.е. иметь более высокое значение OOS по сравнению с товаром, реализуемым вне рамок проводимой акции.

• Наличие в магазине товаров-субститутов

Товары-субституты упоминаются практически в каждой публикации по OOS. Покупка данной категории товаров рассматривается исключительно как негативная реакция потребителя на отсутствие нужного товара на полке (Spielmaker, 2012) и воспринимается как нежелательное поведение покупателя. Однако наличие разнообразия при выборе товаров одной категории может минимизировать риск потери лояльности клиента к магазину и его переход в конкурирующую торговую компанию. От эффективности ассортимента, который сформирован в магазине, зависит в некоторой степени судьба ритейлера. Таким образом, наличие товаров-заменителей оказывает неблагоприятное воздействие на компанию, чей бренд был заменен аналогом, однако имеет позитивный эффект на торговую компанию.

• Сезонность покупок товаров в магазинах

Потребление каждого товара или группы товаров может различаться в зависимости от дня недели, месяца, времени года (ECR RUS, 2006; Fernie and Grant, 2008). Влияние оказывают и другие факторы. Наиболее известной закономерностью совершения покупок в магазине является резкое повышение их числа в вечернее время, но особенно – в пятницу вечером и в выходные дни. Именно в эти периоды, как отмечает, ECR возникает наибольшее число случаев отсутствия товаров на полке.

Детальная проработка факторов, оказывающих влияние на доступность товара на полке магазина, и их систематизация в пять больших групп (операционные, поведенческие, управленческие, координационные и систематические драйверы) приведена в работе коллектива авторов, Муссаури И. и др. (Moussaoui atal., 2016). Причем авторы исследования настаивают на необходимости наименования выделенных факторов «драйверами доступности товара на полке магазина» (OSA drivers), поскольку их воздействие на OSA наиболее существенное.

Несмотря на типичность общих причин отсутствия товаров на полке для разных ритейлеров, как отмечает консалтинговая компания Symphony IRI Group в своем отчете, доступность по разным категориям товаров может серьезно отличаться (Mitchell, 2011). Особенный интерес представляет изучение подходов к управлению товарами с ограниченными сроками годности – группой «Свежие продукты» (FRESH). В данную категорию входят фрукты и овощи, мясная и рыбная гастрономия, молочная продукция и выпечка, которые по результатам исследования немецкого офиса компании McKinsey обеспечивают 40 % выручки розничным сетям и сетевой рознице и являются главными драйверами для роста посещаемости покупателями магазинов (Buck and Minvielle, 2013). Это означает, что особенное внимание торговых компаний должно быть уделено повышению доступности товаров именно группы FRESH. Однако управление доступностью свежих товаров сопряжено с учётом негативного влияния таких факторов, как волатильность цен (особенно для фруктов и овощей), ограниченный и достаточно короткий срок годности продуктов питания, «хрупкость» товаров (подверженность к порче и повреждению внешнего вида товара), сложность процесса пополнения и контроля качества продукции. Спрос потребителей на данную категорию товаров растет, особенно в условиях расширения ассортимента, который розничные сети поддерживают для обеспечения своей конкурентоспособности на рынке. Работа с товарами из группы FRESH сопряжена с необходимостью поддерживать различные температурные режимы и обеспечивать различные способы грузопереработки для разных продуктов. Именно поэтому, вполне объясним вывод, полученный в проведенном ECR Europe исследовании: группа «свежих» товаров обладает наименьшей доступностью в торговых компаниях (ECR RUS, 2006).

Исследование научных публикаций на тему управления товарами группы FRESH выявило ограниченное внимание к изучению особенностей управления данными товарами с целью повышения их доступности на полке. Стоит отметить, что интерес к продукции с ограниченными сроками годности появился в научной литературе уже достаточно давно. Однако он свелся к рассмотрению двух аспектов, связанных с товарами, подверженными скорой порче – это создание оптимальной системы управления запасами товаров с ограниченным сроком годности (в том числе, разработка методов прогнозирования спроса на них) (Jharkharia and Shukla, 2013; Siriruk, 2012; Ylinen, 2016) и управление потерями, обусловленными коротким жизненным циклом товаров (Axtman, Buzby and Mickey, 2009; Herrlein, Hodge and Weber, 2012; Rijpkema, Rossi and Vorst, 2014; Aggette, 2013).

В классических подходах к выявлению причинно-следственных связей возникновения отсутствия товара на полке магазина, которые были рассмотрены ранее, в качестве одной из причин обозначается порча товара, его повреждение или окончание срока годности продукции. Данная причина OOS является для торговых компаний (ритейлеров) финансово значимой, т.к. доля товаров, относящихся к скоропортящейся продукции, составляет существенную часть ассортимента магазина. По данным информационного портала PlanetRetail, списания по группе FRESH достигают до 4% выручки компании (Herrlein, Hodge and Weber, 2012), в то время как потребители продолжают требовать 100% доступности свежей продукции с поддержанием широкого ее ассортимента. На практике компании постоянно сталкиваются с проблемой нахождения баланса между величиной потерь от окончания срока годности, порчи или повреждения товаров группы «Свежая продукция» и уровнем доступностью данных товаров для потребителей. В ритейле присутствует тенденция среди компаний допускать ситуации отсутствия товаров на полке ради минимизации потерь по списанию этих товаров, в особенности по причине окончания срока годности (Перцева, 2016). Таким образом, когда речь заходит об управлении товарами группы FRESH, критически важным фактором является срок годности, который определяет индивидуальную особенность доступности таких товаров. В научной литературе можно встретить понятие остаточного срока годности товара на полке (Shelf life). Как правило, ритейлеры требуют обеспечения не менее 75 % остаточного срока годности для товара группы FRESH при поступлении ее в магазин. Это, в свою очередь, предъявляет еще большие требования по степени свежести продуктов питания к товаропроизводителям.

На основе проведенного анализа причин низкой доступности товаров на полке магазинов, а также ранее рассмотренных, зарекомендовавших себя и хорошо известных классификаций, была реализована группировка причин OOS для товаров группы FRESH. Данная классификация представляет более подробное описание по сравнению с выше представленными подходами причин отсутствия товаров, обозначенной группы, на полке магазинов. В ней учитываются особенности товаров с ограниченными сроками годности, а также принимается во внимание специфика деятельности ритейлера (сетевой розницы), использующего систему автоматического пополнения магазинов (Рисунок 4).

Рис.4. Причины отсутствия товаров группы «Свежая продукция» (FRESH) на полках магазинов сетевой розницы, использующей систему автоматического размещения заказа на пополнение торговой точки (начало)

Рис.4. Причины отсутствия товаров группы «Свежая продукция» (FRESH) на полках магазинов сетевой розницы, использующей систему автоматического размещения заказа на пополнение торговой точки (окончание)

В предложенной классификации особое внимание уделяется причинам полного или частичного отсутствия товаров на полках магазина из-за ограничений по срокам годности и требований к качеству товаров на полке магазина. Стоит отметить, что в данной классификации под товаром, который находится в состоянии не допустимом для потребления, понимается товар с полностью истекшим сроком годности или со сроком, который близок к окончанию срока годности (например, 1 день).

В таблице 2 в укрупненном виде показаны основные проблемы и причины возникновения OOS, характерные для товаров с короткими сроками годности. В данном случае рассматривается два варианта отсутствия товара на полке: товар не представлен в магазине и товар имеется в магазине, но срок его годности истек. Важно отметить, что появление в магазине товара с недопустимым сроком годности, даже если он убирается персоналом магазина с торговой полки, в любом случае искажает расчет заказа на следующий период. Это обусловлено, во-первых, тем, что статус списанной продукции обновляется в системе 1 раз в день и будет учитываться в расчетах только на следующий день. Получается, что при размещении магазином заказа в расчет принимаются данные о запасах товара в предшествующие дни и текущий день (товар с истекшим сроком годности оценивается системой как пригодный для реализации), что занижает необходимую величину товаров для заказа. Проблема усугубляется невозможностью ручной корректировки заказа, особенно если принять в расчет перечень ассортиментных позиций в магазинах крупного формата (например, гипермаркеты, супермаркеты и т.д.)

Таблица 2

Типичные проблемы и причины отсутствия на полках магазинов, использующих систему автоматического размещения заказов, товаров с короткими сроками годности

Примечание к таблице: недопустимый для потребления товар – товар с полностью истекшим сроком годности или со сроком, который близок к окончанию срока годности

Важно отметить, что ранее обозначенные причины, приводящие к снижению доступности товаров, также характерны для товаров группы «Свежая продукция». Разница в управлении товарами группы FRESH по сравнению с другими группами товаров в магазине заключается лишь в том, что при невозможности персоналом магазина оперативно разрешать возникающие проблемы с запасами данной группы товаров помимо роста величины упущенных продаж (из-за низкого значения OOS) растут затраты по списанию испортившейся продукции. Это отчасти обусловлено особенностями отдельных товарных позиций, входящих в группу «Свежие товары». Так, например, для фруктов и овощей отсутствует однозначность в регламентации сроков годности. На данный момент, требование наносить этикетку с указанием информации до какого момента возможно использование фруктов и овощей относится только к крайне ограниченной части ассортимента: в основном, это зелень и грибы, которые продаются в фасованном виде. В остальных же случаях фрукты и овощи продаются в транспортной упаковке или вовсе без нее с использование такой формы продаж, как выкладка товаров в торговом зале. На данный момент, для продажи фруктов и овощей в России поставщики обязаны указывать на сформированных пакетах (как правило, на отдельном гофрированном коробе) дату сбора урожая, срок годности товара, а также рекомендуемую температуру хранения и влажности (Гордусенко и др., 2012). Однако стоит отметить, что ритейлеры обычно не руководствуются установленными сроками годности при прогнозировании спроса, планировании продаж и фактическом пополнении магазинов, так как оценка состояния продуктов осуществляется по внешнему виду и физической структуре продукта. Именно поэтому не так давно ритейлеры в России обратились в Роспотребнадзор с просьбой отменить необходимость указания сроков годности для цельных фруктов, овощей, ягод, грибов и свежей зелени (Перцева, 2016). Таким образом, для фруктов и овощей проблемы и причины отсутствия товаров на полках магазинов, указанные в таблице 2, усугубляются ритейлерами из-за неоднозначности в определении используемых для управления данными товарами сроков их годности.

Знание причин низкой доступности товаров на полках магазина позволяет проводить дальнейшие управленческие мероприятия: разрабатывать подходы к оценке OSA и OOS, планировать и впоследствии воплощать мероприятия по рационализации деятельности ритейлера и партнеров по цепочке поставок, формирующих логистическую сеть торговой компании, а также контролировать достижения оптимального значения доступности товара на полке магазина.

Aastrup, J. and Kotzab, H. (2009), Analyzing out-of-stock in independent grocery stores – an empirical study, International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 37, No. 9, pp. 765-890.

Aastrup, J. and Kotzab, H. (2010), Forty years of out-of-stock research – and shelves are still empty, International Review of Retail, Distribution & Consumer Research, Vol. 20, No. 1, pp. 147-64.

Aggett, P. (2013), Smart Planning and Demand Forecasting for Retailers, WRAP, pp.1-8, available at http://www.wrap.org.uk/sites/files/wrap/Smart%20Planning%20and%20Demand%20Forecasting%20-%20final%20v1.pdf (Accessed 20 November 2016)

Axtman, B., Buzby, J.C. and Mickey, J. (2009), Supermarket Loss Estimates for Fresh Fruit, Vegetables, Meat, Poultry, and Seafood and Their Use in the ERS Loss-Adjusted Food Availability Data, Economic Information Bulletin, Iss. 44, pp.1-56.

Buck, R. and Minvielle, A. (2013), A fresh take on food retailing, McKinsey & Company, pp. 1-11

Corsten, D. and Gruen, T. (2003), Desperately seeking shelf availability: an examination of the extent, the causes, and the efforts to address retail out-of-stocks, International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 31, No. 12, pp. 605-617.

ECR Asia Pacific. (2013), On Shelf Availability: Standards, Terms and Definitions Handbook, pp.1-12, available at http://www.ecr-ap-conference2015.com/pdf/ECR%20AP%20OSA%20Standards%20Terms%20Definitions%20Handbook%202013.pdf (Accessed 20 November 2016).

Ehrenthal, J.C.F. and Stolzle, W. (2013), An examination of the causes for retail stockouts, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 43, No. 1, pp. 54-69.

Fernie, J. and Grant, D.B. (2008), On-shelf availability: the case of a UK grocery retailer, The International Journal of Logistics Management, Vol. 19, No. 3, pp. 293-308.

Gruen, T. W. and Corsten, D. S. (2007), A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry, Grocery Manufacturers Association, pp.1-71.

Gruen, T.W. and Corsten, D.S. (2002), Retail Out-of-Stocks: A Worldwide Examination of Extent, Causes and Consumer Responses, Grocery Manufacturers of America, pp. 1-80.

Herrlein, S., Hodge, G. and Weber, B. (2012), The Challenge of Food Waste: Retailers step up to the next level of inventory management, Planet Retail Limited, pp.1-16.

Jharkharia, S. and Shukla, M. (2013), Agri-fresh produce supply chain management: a state-of-the-art literature review, International Journal of Operations & Production Management, Vol. 33, No. 2, pp. 114-158.

Mckinnon, A.C., Mendes, D. and Nababteh, M. (2007), In-store logistics: an analysis of on-shelf availability and stockout responses for three product groups, International Journal of Logistics Research and Applications, Vol. 10, No. 3, pp.251-268.

Mitchell, A. (2011), Improving On-Shelf Availability: It Matters More, Symphony IRI Group, pp.1-14, available at https://zerorupture.com/documents/osa%20whitepaperecreurope2011.pdf (Accessed 20 November 2016)

Moussaoui, I., Williams, B.D., Hofer, C., Aloysius, J.A. and Waller, M.A. (2016), Drivers of retail on-shelf availability, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 46 Iss. 5, pp. 516 - 535.

Oliver Wyman. (2012), Getting availability right: bringing out of stocks under control, pp. 1-6, available at http://www.oliverwyman.com/content/dam/oliver-wyman/global/en/2014/jul/OW_Getting%20Availability%20Right_ENG.pdf (Accessed 20 November 2016)

Oliver Wyman. (2013) Getting fresh: lessons from the global leaders in fresh food, 2013, pp.1-12, available at http://www.oliverwyman.com/content/dam/oliver-wyman/europe/germany/de/insights/publications/2015/jan/OW_POV_Getting%20Fresh.pdf (Accessed 20 November 2016)

Rijpkema, W., Rossi, R. and Vorst, J. (2014), Effective logistics management strategies for perishable food supply chains: impacts on food quality, safety and waste, Wageningen University, pp. 1-15.

Siriruk, P. (2012), The Optimal Ordering Policy for a Perishable Inventory System, Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science, Vol 2, pp. 24-26.

Spielmaker, K.J. (2012), On-Shelf Availability in Retailing: A Literature Review and Conceptual Model, Sam M. Walton College of Business, pp.1-20.

Tangari, A., Waller, M. and Williams, B. (2008), Case pack quantity’s effect on retail market share: an examination of the backroom logistics effect and the store-level fill rate effect. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol.38, Iss.6, pp. 436-451.

Ylinen, T. (2016), A fresh take on fresh food forecasting and replenishment: solving the ultimate challenge of grocery retail supply chains, Relexsolutions, pp. 1-19, available at https://www.relexsolutions.com/wp-content/uploads/2016/04/relex-fresh-take-on-fresh-food-ebook-web.pdf?__hssc=197871792.2.1479592690733&__hstc=197871792.1613d0ac4ec448f9dc1f4a04e288020b.1479592690732.1479592690732.1479592690732.1&__hsfp=2585682641&hsCtaTracking=9666ca8f-c245-40bd-9388-026d85d54b8e%7C15e51636-d135-42cb-9c23-7d219eb78535 (Accessed 20 November 2016)

Опубликовано №6 (53) декабрь 2012 г.

АВТОРЫ: Ермолина М.В.

РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компаний, Современные концепции и технологии в логистике и управлении цепями поставок

Аннотация 

В статье рассматривается вопрос измерения и оценки показателя отсутствия товара в продаже, и изучается распределение ответственности за наличие товара между поставщиком и магазином. Поскольку причины и последствия от отсутствия товара примерно поровну распределяются между торговым предприятием и его поставщиком, предлагается обзор основных направлений сотрудничества между ними ради достижения высокого уровня обслуживания покупателей.

Ключевые слова координация интеграция сотрудничество отсутствие товара в продаже OOS out of stock упущенные продажи уровень обслуживания уровень сервиса ECR Efficient Consumer Response Эффективный отклик на запросы потребителей наличие товара на полке on shelf availability OSA

Одной из важных проблем, стоящих перед предприятиями розничной торговли, является вопрос обеспечения потребителей необходимым количеством продукции, предлагаемой к продаже. Учитывая широкий ассортиментный ряд, задача обеспечения наличия товара на полке магазина становится далеко не тривиальной. Неудивительно, что периодически возникают ситуации отсутствия товара, которые приводят к снижению удовлетворённости покупателей и уровня продаж. Для измерения подобных ситуаций используется показатель отсутствия товара на полке или OOS (out of stock). Таким образом, возникает вопрос, можно ли определить, на чьей ответственности находится возникновение OOS и каким образом можно сократить его вероятность?

Измерение отсутствия товара

Под ситуацией отсутствия товара подразумевается событие, когда продукт, который должен быть представлен на полке магазина, какое-то время отсутствует там. При этом для измерения этой ситуации могут использоваться несколько индикаторов, в частности:

1. Количество ситуаций отсутствия товара в течение определённого периода времени
2. Количество товарных позиций, по которым наблюдалась ситуация OOS, по отношению к общему числу позиций, представленных в данном магазине. Именно этот индикатор OOS использует организация ECR (Эффективный отклик на запросы потребителя – Efficient Consumer Response) в своём проекте «Система глобальных показателей ECR»[1].
3. Отношение времени, когда товар был недоступен для покупки, к общему времени осуществления продаж в торговой точке.  Обратным показателем к нему выступает индикатор наличие товара на полке – on shelf availability или OSA.

Следует отметить неоднозначность самого определения ситуации OOS. Что именно считать отсутствием товара в продаже? Так, например, ECR предлагает включать в эти ситуации следующие:

а)      Продукт отсутствует в торговом зале и не был куплен потребителем вообще

б)      Продукт не найден потребителем и был заменён на схожий (другого вкуса, формы и т.д.)

в)      Продукт не пригоден к покупке – например, имеет повреждения или истёкший срок годности

г)       Продукт присутствует в торговом зале, но не был куплен потребителем, так как находится в непривычном для него месте

То есть, под отсутствием товара понимается не только его физическое отсутствие, но и несоответствие даже имеющегося товара ожиданиям потребителя. Очевидно, что подобного рода ситуации довольно сложно однозначно определить и оценить их возможное влияние на удовлетворённость потребителя. Так, например, товар может иметься в достаточном количестве в торговом зале, и сотрудники магазина могут быть уверены в том, что они обеспечили 100% уровень наличия товара – однако из-за того, что товар размещён в новом месте, где далеко не все покупатели могут его найти, всё-таки возникает ситуация OOS.

Таким образом, встаёт вопрос о способе измерения OOS. При помощи каких методов можно рассчитать показатель отсутствия или наличия товара на полке? На данный момент времени существует два основных  подхода к измерению OOS: путём физического аудита и на основании анализа данных.

1.  Контроль и измерение вручную путём регулярного аудита торговых залов. 

Во время периодических проверок подсчитывается количество позиций, которые должны были бы находиться в данном месте магазина или магазинной полки (например, в соответствии с планограммой или в соответствии с расположенными на ней ценниками), однако отсутствуют там в момент проверки. Причём оценивается именно наличие товара в определённом для него месте – т.е. ситуации, когда товар оказывается задвинут за соседние товары, также засчитываются как OOS.

Именно этот метод использовался и используется чаще всего, и в этом состоит его преимущество, поскольку уже существует весомая база для сравнения полученных показателей с результатами других компаний. Среди остальных преимуществ можно назвать относительную простоту применения и в прямом смысле очевидность полученных данных, которые, к тому же, легко привязать к конкретной зоне торговой площадки.

Однако данный способ не даёт возможности оценить индикаторы OOS, связанные со временем, так как не отвечает на вопрос о том, как долго товар отсутствовал в продаже. Более того, даже если последовательные проверки показали наличие товара на полке, это ещё не означает, что ситуация OOS не возникала в период между проверками. То есть, в силу дискретности измерений данные могут оказаться неточными.  Неточность полученных данных проистекает также из влияния человеческого фактора: так как подсчёт производится вручную, велика вероятность ошибок как при обнаружении ситуаций OOS, так и при занесении их в отчёт. При этом применение данного метода довольно трудо- и времязатратно, что не позволяет применять его в течение долгого периода времени и во многих торговых точках одной сети.

2.  Контроль и измерение OOS на основании данных с терминалов и сканеров в магазинах.

В данном случае выводы о наличии ситуации OOS делаются на основании сравнения текущего паттерна продаж по товару с его традиционным поведением в этот день и время суток. Чрезмерное отклонение от среднего уровня продаж свидетельствует о полном или частичном отсутствии товара на полке.

Преимуществом такого подхода является непрерывность измерений, меньшая стоимость проведения по сравнению с ручным подсчётом, возможность анализировать OOS в большом количестве торговых точек и на постоянной основе. Поскольку данные непрерывны, появляется возможность  оценивать и анализировать не только количество ситуаций отсутствия товара, но их длительность, частоту возникновения и стоимость для компании.

Однако у него есть и свои ограничения. В частности, этот метод применим только к тем товарам, по которым уже накоплена статистика продаж, и представляет собой некую аналитическую оценку, а не прямое описание физического отсутствия товара на полке, что может вызывать недоверие к точности этой оценки. Кроме того, для его использования необходимо наличие терминалов и сканеров в точках продаж, или же значительные инвестиции в их приобретение и установку.

Стоимость отсутствия товара

Независимо от того, какой именно метод оценки отсутствия товара применяется, очевидно, что магазины интересует в первую очередь стоимость этого отсутствия. Из чего же складываются потери от возникновения OOS? Прежде всего это, конечно же, упущенные продажи: та выручка, которую мог бы получить магазин, будь товар представлен на полке. Как показывают исследования, снижение OOS на 1% приводит к росту продаж на 0,33-0,5%. Однако на самом деле последствия от отсутствия товара на полке не сводятся только и исключительно к упущенным продажам. В числе дополнительных потерь нужно назвать следующие:

–      потеря лояльности потребителей к бренду продукции или магазина, и будущих продаж вследствие этого

–      потеря рабочего времени сотрудников торгового зала на поиск отсутствующей продукции

–      искажение статистической информации о спросе, на основании которой строится прогноз на будущие периоды, и, как следствие, «недопрогнозирование» и потери продж по этой причине

 

Рис. 1. Измерение отсутствия товара в продаже на основании данных терминалов продаж
Источник: ECR Optimal Shelf Availability Project: от проекта к бизнес-процессу. 2006.

Как показывают исследования[2], потребители, столкнувшиеся с ситуацией OOS, принимают дальнейшие решения о покупке следующим образом:

• Купят товар другого производителя – 26-37 %
• Купят нужный товар в другом месте – 21-31%
• Отложат покупку – 15-17%
• Купят аналог того же производителя – 16-19%
• Ничего не купят вообще – 9%

Если распределить влияние этих решений покупателей между поставщиком и магазином, как это сделано в таблице 1, можно увидеть, что негативный эффект от отсутствия товара на полке примерно одинаково влияет и на первого, и на второго.

Таблица 1. Распределение прямых потерь от решений покупателя при отсутствия товара между поставщиком и магазином

 

И хотя может показаться, что магазин несёт потери чуть в меньшем количестве случаев, не следует забывать, что помимо прямых потерь существуют ещё и потери косвенные.

Места возникновения OOS

Таким образом, очевидно, что в предотвращении ситуаций отсутствия товара заинтересованы как магазин, так и его поставщик.  При этом встаёт следующий вопрос: если потери от OOS несут оба, то в какой мере каждый их них несёт ответственность за возникновение OOS? В какой части цепи поставок происходит наибольшее число сбоев?

Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо представить полную последовательность действий по обеспечению наличия товара на полке магазина, и определить возможные места возникновения ошибок при управлении информационным и материальным потоком.

В общем виде процесс обеспечения полок магазина выглядит так, как представлено на рис. 2.

 

Рисунок 2. Процесс обеспечения магазина продукцией на полках

При этом проблемы, ведущие к возникновению ситуации OOS, могут возникнуть на любом этапе этого процесса. Рассмотрим их подробнее.

1. Проблемы, связанные с ошибками при прогнозировании спроса.

Как известно, неотъемлемым свойством прогноза является то, что он никогда не бывает на 100% точным. Ошибка в прогнозировании будущего потребления товара может привести к тому, что товар какое-то время будет отсутствовать на полке магазина. Причём в стандартном процессе эта ошибка может возникнуть дважды. Во-первых, при прогнозировании спроса конечных покупателей, которым занимается торговое предприятие. В этом случае рассчитанный размер заказа на поставку от поставщика будет меньше, чем может по факту потребоваться рынку. Во-вторых, при прогнозировании спроса со стороны магазина, которым занимается поставщик.  В данном случае, хотя сам размер заказа от магазина может быть точным, у поставщика может не хватить товара в наличии для удовлетворения этого заказа.

В неинтегрированной системе отношений магазин-поставщик влияние этой ошибки может усиливаться во времени за счёт возникновения эффекта Форрестера, когда передаваемые по цепочке заказы поставщику будут существенно искажены относительно исходных колебаний спроса на рынке. В результате этого поставщик окажется перед сложной задачей прогнозирования спроса для товаров с очень, с его точки зрения, неравномерным паттерном потребления. Очевидно, что точность прогноза в таком случае будет ещё ниже, чем могла бы быть.

2. Проблемы, связанные с учётом запасов в магазине.

Для того, чтобы рассчитать размер заказа на пополнение магазина, необходимо знать не только прогноз спроса, но и текущее количество товара в наличии. Однако, как показывает практика, данные о запасах товаров в магазине очень часто оказываются неверны. Причинами расхождения между записями о запасах в системе, и реальным количеством товара на полках и складских помещениях магазина могут стать следующие факторы:

–      Ошибки при сканировании товара на кассе в момент продажи. В этом случае система учёта запасов отмечает как проданный не тот продукт, который физически был приобретён покупателем, а другой, что приводит к появлению двойной ошибки: заниженного значения запасов по «неправильному» продукту, и завышенному значению – по «правильному».

–      Незарегистрированные в системе потери, например, от краж или из-за порчи продукта на полке или в подсобном помещении.

–      Пересортица при отгрузке из ДЦ

–      Человеческий фактор – в случае, когда у сотрудников магазина есть возможность вручную вводить данные о запасах в систему

–      Некорректная работа с мастер-данными по продуктам, особенно когда речь идёт о товарах-заменителях. Ошибки в кодах или описаниях продуктов могут приводить к тому, что вся информация о спросе и текущем запасе, которая имеется в информационной системе, окажется привязана не к тому продукту, что также повлечёт за собой двойную ошибку.

Неточные данные о текущих запасах приводят к искажению расчётов необходимого количества для заказа у поставщика, и, в итоге, к отсутствию товара на полке магазина.

3. Проблемы, связанные с расчётом заказа.

Помимо того, что на точность расчёта заказа со стороны магазина поставщику влияют ошибки прогнозирования и учёта запасов, существует риск неточного расчёта требуемого количества. Этот риск имеет две причины возникновения. Во-первых, заказ может быть рассчитан неточно из-за самой методики расчёта, например, когда в неё закладываются некорректные параметры доставки или расчёт производится вручную и возникают ошибки из-за человеческого фактора. Во-вторых,  неточный расчёт размера заказа – а точнее, заказ большего количества, чем на самом деле планируется продать – может быть намеренным действием со стороны торгового предприятия. В частности, крупные торговые сети обладают, как правило, большим экономическим влиянием в своей цепи поставок, поэтому могут диктовать свои условия поставщикам. Одним из таких условий является обязательство поставщика принимать к возврату остатки нераспродано продукции независимо от её срока годности. При этом магазин получает возможность размещать заказы на большее количество, чем требуется, без риска создать у себя излишний запас. Казалось бы, такая практика, наоборот, должна способствовать сокращению показателей OOS, однако на более длительной перспективе подобное искажение информации о реальных потребностях магазина приводит к ухудшению качества прогнозирования и скорости реакции поставщика.

4. Проблемы, связанные с исполнением заказа со стороны поставщика.

Сюда относятся все ошибки, возникающие при планировании производства и распределения продукции, а также возможные риски и задержки во время комплектации и доставки заказов: например, ошибки комплектации, пересортица, неточная или несвоевременная доставка и т.д. Кроме ошибок исполнения процесса выполнения заказа, существуют также ошибки его планирования – в частности, неправильный выбор частоты или графика пополнения запасов магазина. Недостаточно частые поставки увеличивают риск возникновения OOS в период перед следующей ожидаемой поставкой, одновременно с этим лишая и поставщика, и магазин, оперативно среагировать на отсутствие товара. Помимо частоты поставок имеет значение их график, особенно если это касается скоропортящихся товаров. Если график поставок составлен так, что пополнение происходит после пика продаж, то вероятность получить OOS в сам пик становится гораздо выше.

4. Проблемы, связанные с размещением товара на полке магазина.

Это группа факторов, которая связана с теми ситуациями OOS, которые возникают, когда товар имеется в наличии на складе магазина, однако при этом отсутствует на полке. Сюда относятся:

–      несвоевременное перемещение товара в торговый зал

–      непропорциональное скорости продаж выделение места на полке для разных товаров. Это приводит к необходимости гораздо чаще пополнять полки с быстрооборачивающимися товарами, а следовательно, увеличивает риск того, что товар не будет вовремя пополнен

–      отсутствие системы контроля за OOS, а следовательно, отсутствие возможности вовремя среагировать и донести товар до полки

–      дефицит рабочего времени персонала, который должен заниматься перемещением товара на полку и т.д.

Все перечисленные проблемы можно разделить на группы с точки зрения того, на чьей стороне эта проблема возникает. Это разделение представлено в таблице 2.

Таблица 2. Распределение возможных причин появления OOS между поставщиком и магазином

Таким образом, можно выделить три группы причин OOS: причины, возникающие при исполнении процессов поставщика; причины, возникающие при исполнении процессов магазина; и причины, возникающие при планировании спроса – эта группа причин является общей для поставщика и для магазина.

Согласно исследованиям ECR, влияние этих причин на появление OOS распределяется по следующим весам:

• отсутствие товара по вине поставщика – 25-28%
• отсутствие товара на полке при его наличии в магазине – 25-32%
• отсутствие товара из-за проблем прогнозирования – 43-47%

Получается, что, с одной стороны, и поставщик, и магазин одинаково заинтересованы в сокращении ситуаций OOS, и, с другой стороны, их влияние на OOS так же распределяется примерно одинаково. На основании этого можно предположить, что наибольший эффект по сокращению отсутствия товара на полке может дать комплекс совместных действий, а не отдельные инициативы предприятия торговли или производителя/дистрибьютора готовой продукции.

Сотрудничество для сокращения OOS

Первым шагом на пути к совместному управлению наличием товара на полке должна стать договорённость о совместном измерении и контроле OOS. Эта договорённость позволяет партнёрам иметь единое представление о том, какова ситуация с наличием товара в продаже и в какой части цепи поставок возникают проблемы. Как уже рассматривалось выше, наиболее эффективным методом измерения OOS является анализ данных, получаемых с POS терминалов. Сравнение показателей OOS с показателями уровня обслуживания со стороны поставщика позволит выявить и проанализировать основные точки приложения усилий партнёров.

Широкое использование POS терминалов и обмен данными между магазинами и поставщиком о размерах продаж позволит создать единую базу для принятий решений о будущем спросе. Статистика продаж, дополненная статистикой OOS, даст возможность оценить общий спрос, т.е. скорректировать данные о продажах в случае возникновения OOS, чтобы для прогнозирования были использованы не заниженные объёмы продаж, а более реалистично рассчитанные объёмы предъявленного спроса. Если дополнить эту более точную статистику процессом совместного прогнозирования спроса, точность прогноза может суммарно вырасти на 10-15%. Это происходит за счёт того, что магазины и поставщики имеют возможность сложить свои знания о ситуации на рынке как в разрезе точек продаж, так и в разрезе тенденций рынка, на котором присутствует поставщик. Такое совместное использование информации позволяет точнее оценить будущие тенденции развития спроса.

Кроме того, совместный процесс прогнозирования позволяет более точно спланировать спрос на период проведения промо-акций, и даёт возможность поставщику заранее подготовиться с ним, чтобы обеспечить наличие товара, что, в свою очередь, сокращает вероятность появления OOS.

Очевидно, что совместное принятие решений о будущем спросе имеет больший экономический эффект, чем попытки поставщика и магазина повысить точность своих прогнозов по отдельности. Это связано с тем, что совместное прогнозирование спроса на основании единого набора данных о потреблении товара, а также обмен данными о текущих продажах, позволяет нивелировать негативное воздействие эффекта Форрестера, что приводит к повышению уровня обслуживания при одновременном сокращении излишних запасов.

Следующим шагом на пути сокращения OOS может стать совместная работа поставщика и магазина над обеспечением точности данных о продукте, например, за счёт использования единой системы кодификации во всей цепи поставок на базе стандарта GTIN (Global Trade Identification Number), которая позволяет интегрировать в себя все варианты товарных кодов – и по стандарту UPC, и по европейскому EAN. Единая кодификация и описание продуктов влияет на наличие товара на полке по нескольким направлениям. Во-первых, таким образом обеспечивается более высокая точность данных о запасах, поскольку исчезают ошибки приписывания запасов не тем продуктам. Во-вторых, она позволяет избежать ошибок при расчёте и передаче заказов поставщику, поскольку исключает ошибки передачи заказа не по тому товару. В-третьих, она сокращает время как на обработку заказа поставщиком, так и на его последующую приёмку магазином, т.к. не требуется времени на уточнение товарных позиций. Так, например, WalMart и Johnson&Johnson смогли за счёт синхронизации данных о продукте сократить OOS на 2,5%, а Procter&Gamble при работе с несколькими торговыми сетями в Латинской Америке  - на 2,6%[3].

Ещё одной областью совместной работы может стать создание правил размещения заказов и графиков пополнения запасов в магазине. Так, например, получая данные от магазина о текущих и будущих продажах, поставщик может договориться с торговой точкой о частоте и времени поставок, которые наилучшим образом коррелируют с паттерном потребления его товаров. Более того, имея информацию о текущих продажах и остатках в магазине, поставщик может начать действия по производству и подвозу товаров в свой ДЦ заранее, не дожидаясь заказа от магазина. Кроме того, если будет существовать договорённость о том, какой уровень страхового запаса будет поддерживаться магазином, а какой поставщиком, это сможет ещё сократить влияние эффекта Форрестера, так как отпадёт необходимость в содержании дублирующих друг друга страховых запасов.

Более полным вариантом интеграции по этому вопросу может стать переход поставщика и магазина на управление запасами по принципу VMI – когда поставщик берёт на себя обязанность управлять запасами своего клиента, получая от последнего данные о текущих продажах и остатках. В рамках данной технологии поставщик разрабатывает политику пополнения запасов и график их пополнения исходя из установленной цели по обеспечению наличия товара на полке.

Несмотря на то, что ответственность за своевременное перемещение товара на полку в самом магазине лежит на нём же, как показывает практика, некоторые совместные решения могут помочь улучшить качество выполнения этой задачи. Так, например, одной из причин долгого отсутствия товара на полке даже когда уже известно о факте OOS, является нехватка рабочего времени персонала, который может быть в этот момент занят приёмкой товара или раскладкой другой продукции. Очевидно, что если сократить время, необходимое для приёмки и выкладки продукции, эту проблему можно будет решить. Одним из вариантов такого решения является договорённость между поставщиком и магазином об использовании упаковки, готовой к выкладке на полку – shelf ready packaging, SRP. В этом случае коробка, которая используется для транспортировки продукции, выступает одновременно и неким кейсом для перемещения товара на полку магазина, и средством коммуникации бренда с покупателями. При использовании SRP существенно сокращается время, необходимое для выкладки товара, т.к. выкладка осуществляется не поштучно, а сразу коробками. Единственным минусом при внедрении SRP является необходимость инвестиций со стороны поставщика, поскольку ему придётся разрабатывать и заказывать новую форму упаковки. Однако влияние SRP не ограничивается только снижением вероятности OOS, при использовании такой упаковки отмечается рост узнаваемости бренда, что также ведёт к росту продаж.

Помимо SRP, поставщик и магазин могут договориться о таком принципе загрузки машин, который соответствует размещению товаров на полках, по принципу, аналогичному методу снабжения «just in sequence», точно в последовательности. То есть магазин и поставщик создают совместную планограмму размещения товаров, и когда прибывает машина с заказом, работники магазина, разгружая её, могут сразу же последовательно заполнять полки, что также экономит время на выкладку продукции.

Заключение

Поскольку проблема отсутствия товара на полке является общей и для поставщика, и для магазина,  можно предположить, что наилучшим образом будут работать решения, основанные на построении совместных процессов.  И хотя они совсем не отменяют необходимости повышения качества работы для каждого из партнёров в отдельности, тем не менее можно предложить следующую схему совместной работы по сокращению OOS между магазином и поставщиком:

1. Запустить измерение OOS и уровня сервиса со стороны поставщика.
2. Проанализировать процесс прогнозирования, наладить обмен данными о текущих продажах и OOS.
3. Выделить, на какую сторону приходится наибольшее количество проблем, не связанных с прогнозированием.
4. Разработать совместный план действий по устранению выявленных проблем. При этом стоит помнить, что проблемы одной стороны гораздо эффективнее решаются путём изменений, затрагивающих всю цепь поставок в целом.

Литература:

1. Nick T. Thomopoulos. Demands, Backorders, Service Level, Lost Sales and Effective Service Level // International Applied Business Research, Annual Conference Proceedings, Puerto Rico, March 2004
2. Thomas W. Gruen, Daniel Corsten. A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry. Research study, 2007.
3. Официальный сайт организации Efficient Consumer Response в России: http://ecr-all.org/russia/
4. Gruen, Thomas W., Daniel Corsten and Sundar Bharadwaj (2002): “Retail Out-of-Stocks: A Worldwide examination of Extent Causes and Consumer Responses.” Grocery Manufacturers of America.
5. ECR Optimal Shelf Availability Project: от проекта к бизнес-процессу. 2006
6. ECR Global Scorecard: система глобальных показателей ECR. 2006

ССЫЛКИ:

[1] ECR Global Scorecard: система глобальных показателей ECR. 2006

[2] Данные из материалов исследований ECR Europe, цитируется по ECR Optimal Shelf Availability Project: от проекта к бизнес-процессу. 2006, и из Gruen, Thomas W., Daniel Corsten and Sundar Bharadwaj (2002): “Retail Out-of-Stocks: A Worldwide examination of Extent Causes and Consumer Responses.” Grocery Manufacturers of America.

[3] Thomas W. Gruen, Daniel Corsten. A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry. Research study, 2007.

 

Опубликовано № 3 (50) июнь 2012 г.

АВТОР: Ермолина М.В.

РУБРИКА Планирование в цепях поставок, Контроллинг, Управление логистическим сервисом, Корпоративная логистика розничных компаний 

Аннотация

Статья посвящена анализу понятия упущенных продаж применительно к оценке работы цепи поставок. Рассмотрены основные составляющие показателя упущенных продаж и методики его расчёта для моделей розничной торговли и сектора B2B, даны рекомендации по его применению для принятия решений в цепи поставок и приведены результаты использования данного показателя в бизнесе.

Ключевые слова:KPI показатель метрика упущенные продажи политика обслуживания потребителей принятие решений розничная торговля OSA onshelf availability наличие товара на полке OOS out of stock

Концепция клиентоориентированности, лежащая в основе парадигмы управления цепями поставок, предполагает, что необходимо понимать потребности различных групп своих клиентов и выстраивать бизнес-процессы таким образом, чтобы удовлетворять эти потребности наиболее эффективным способом. Понимание потребностей и правил их удовлетворения описывается в политике обслуживания клиентов компании, которая представляет собой свод описаний согласованных действий и видов коммуникации с клиентами различных ситуациях наличия или отсутствия товара. При этом необходимо понимать, что принимая то или иное решение по удовлетворению требований клиента, бизнесу приходится искать точку равновесия между своими расходами на удовлетворение этих требований и упущенными продажами, которые могут произойти, если требования клиента не выполнить. В сущности, поиск этого равновесия заложен в основу концепции минимизации общих (тотальных) расходов – Total Cost of Ownership, или TCO. Как известно,

TCO = расходы на выполнение операций + административно-управленческие расходы + стоимость иммобилизации средств в запасах + упущенные продажи.

И если при оценке первых трёх составляющих вопросов не возникает, то понятие упущенных продаж и возможность его точного численного измерения часто ставится под сомнение. Непонимание и невозможность измерить упущенные продажи, таким образом, становится ограничением на пути разработки оптимальных правил и установки оптимального уровня обслуживания клиента, при котором достигается наилучшее соотношение затрат компании и объёма её продаж. Кроме того, отсутствие возможности не только задавать целевые значения, но и измерять упущенные продажи в режиме реального времени, мешает компании быстро и адекватно реагировать на ситуацию на рынке.

Поэтому хотелось бы более чётко очертить следующий круг вопросов:

а.       что такое упущенные продажи?

б.      как они соотносятся с показателем уровня обслуживания?

в.       можно ли контролировать показатель упущенных продаж на постоянной основе?

г.       какие решения может принять компания, ориентируясь на размер упущенных продаж?

Что понимать под упущенными продажами?

Прежде всего, обратимся к определению того, что в данном случае подразумевается под упущенными продажами. Как показывает практика обсуждения данного термина[1], среди практикующих российских логистов единого понимания данного термина нет. В частности, вызывает затруднение определение границ, в которых находится понятие упущенных продаж для цепи поставок.

Для того, чтобы определить эти границы, необходимо вначале понять, каким образом получаются фактические продажи компании. Очевидно, что на фактический объём продаж влияет множество факторов, которые можно подразделить на две группы. Одна группа факторов связана с усилиями маркетинга и продаж по созданию, генерации спроса, а вторая группа факторов появляется, когда покупатель уже обратился в компанию, и связана с усилиями цепи поставок по обеспечению сгенерированного спроса необходимой продукцией (см. рис. 1).

Потенциальный спрос на рынке – это неограниченная возможностями компании потребность, существующая у потребителей. Данная потребность может удовлетворяться как товарами и услугами данного бизнеса, так и товарами и услугами всех потенциальных конкурентов.

Рисунок 1. Воронка продаж и зоны ответственности функциональных подразделений

Предъявленный клиентами платёжеспособный спрос – это тот объём спроса, который был фактически предъявлен на продукцию компании на данном рынке. Благодаря действиям маркетинга и отдела продаж потребитель захотел совершить сделку на предлагаемых ему условиях и заявил о своей готовности купить предлагаемый продукт.Фактические продажи – это то, что в конечном итоге смог купить потребитель. Разница между фактическими продажами и предъявленным фактическим спросом определяется наличием нужного для клиента товара, и является упущенными продажами в цепи поставок.

Таким образом, продажи считаются потерянными, когда клиент готов совершить покупку,  а требуемого товара нет в наличии сейчас или он не может быть поставлен в течение заявленного времени, которое клиент согласен ждать. Следует обратить внимание, что потери продаж рассчитываются исходя из фактически предъявленного спроса, а не по отношению ко всему потенциальному объёму рынка. Если нас интересует, какую долю потенциального спроса на рынке удалось превратить в фактически предъявленный спрос, то скорее имеет смысл говорить об упущенном спросе, а не об упущенных продажах. При этом показатель упущенного спроса оценивает не работу цепи поставок, а эффективность действий отдела маркетинга и продаж.

Также необходимо подчеркнуть, что при расчёте объёма упущенных продаж нас не интересует, был ли фактический спрос выше или ниже прогноза спроса на этот период. Как следует из логики воронки продаж, он демонстрирует только, что клиенты были готовы принести компании деньги в размере X, а компания эти деньги получить не смогла из-за отсутствия качественного товара на складе или поздней доставки.

Итак, на основании вышеизложенного можно сказать, что в абсолютном выражении упущенные продажи считаются по формуле

Lost sales_t = Demand_t - Sales_t

Где

Lost sales_t – упущенные продажи в периоде t , руб. Под периодом может подразумеваться любой временной период: день, неделя, месяц, квартал, год и т.д.

Demand_t – предъявленный клиентами платёжеспособный спрос, который должен быть удовлетворён в периоде t, руб (в самом простом случае это размещённые клиентами заказы, обещанный срок исполнения которых попадает в период t)

Sales_t– фактические  продажи в периоде t, руб

Поскольку абсолютное значение предъявляемого клиентами спроса может изменяться от периода к периоду, а, следовательно, и упущенные продажи могут становиться то больше, то меньше под влиянием этого внешнего фактора, удобнее пользоваться относительным показателем упущенных продаж.

Lost sales_t = (Demand_t - Sales_t) / Demand_t  * 100%

Соотношение упущенных продаж и уровня обслуживания

Как видно, формула расчёта доли упущенных продаж напоминает формулу расчёта уровня сервиса, особенно, когда речь идёт об уровне сервиса на уровне проданных штук (piece fill rate или PFR). Действительно,  уровень сервиса и упущенные продажи являются двумя сторонами одной медали.

Уровень обслуживания[2] –  это измеритель (обычно выраженный в процентах) степени своевременного удовлетворения спроса из запасов или посредством текущего графика производства для удовлетворения запрошенных клиентом дат поставки и объемов поставки.

• В среде «производство на склад» уровень обслуживания иногда рассчитывается как процент заказов, полностью укомплектованных со склада при получении заказа клиента, как процент полностью укомплектованных строк заказов, или же как процент полностью укомплектованного спроса в стоимостном выражении.
• В средах «производство на заказ» и «конструирование на заказ» уровень обслуживания – это процент случаев, когда затребованная или сообщенная клиентом дата была достигнута посредством отгрузки полного количества продукта.

Другими словами, уровень сервиса это процент ваших случившихся и вовремя доставленных клиентам продаж по отношению к предъявленному клиентами спросу:

Service level = Sales_t / Demand_t* 100%

 В случае, когда продаваемая продукция однородна по цене, выполняется простое равенство, что

Lost sales, % = 100% - Service level

Однако в случаях, когда существует большой разброс в ценах на продукцию, возможно отклонение от этого равенства в большую или в меньшую сторону (см. Таблицу 1).

Как видно, если ориентироваться только на показатель уровня сервиса, наибольшее беспокойство представляет артикул 33333, по которому компания сумела удовлетворить всего лишь 30% предъявленного спроса. Вместе с тем, данная позиция означает для компании лишь 700 рублей упущенных продаж, в то время как артикулы 11111 и 22222 несут за собой потери на порядок выше.

Таблица 1. Пример отчёта об упущенных продажах и сервисе на уровне номенклатурной единицы

В то же время, если ориентироваться только на показатель упущенных продаж, есть большой риск не обратить внимания на артикул 33333, низкий уровень сервиса по которому может служить индикатором проблем в организации процессов цепи поставок. Кроме того, недорогие товары, представленные в товарном ассортименте компании, могут играть важную роль в её восприятии клиентами – так, например, это могут быть пробные образцы продукции или подарки по маркетинговой акции, т.е. те продукты, отсутствие которых клиенты воспринимают наиболее болезненно.  По этим причинам представляется наиболее эффективным использовать оба показателя одновременно.

Методика определения фактического спроса

Поскольку расчёт и упущенных продаж, и уровня сервиса начинаются с определения предъявленного спроса, то далее возникает вопрос: каким образом можно задокументировать этот спрос?  
При ответе на этот вопрос необходимо рассматривать два вида организации бизнеса:

Вариант 1. Определение спроса и процента упущенных продаж по размещаемым у компании заказам клиентов (как это происходит во всём секторе B2B, и в той части B2C, что работает под заказ или через интернет-магазины)
Вариант 2. Определение спроса и процента упущенных продаж в точках продаж розничной торговли

В модели бизнеса, когда компания напрямую получает заказы от клиентов – по почте, факсу, телефону, через интернет – существует явная техническая возможность "запомнить" эту изначальную цифру спроса ещё до того, как она была скорректирована операторами и менеджерами на основании данных о текущих запасах. Информационные системы позволяют это сделать, и если и потребуется какая-то доработка информационной системы, то совсем небольшая. Основная трудность заключается в организации процесса обработки заказов так, чтобы действия заинтересованных сотрудников не искажали первоначальную картину спроса (см. рис. 2)

Как видно на рис. 2а, в случае, когда в начале происходит корректировка клиентского заказа с учётом товара в наличии и планов производства и поставок, получающийся в итоге отчёт о спросе содержит в себе некорректные данные. При сравнении с этим отчётом компании как правило получают уровень сервиса, приближающийся к 100%, и упущенные продажи, стремящиеся к нулю, в то время как на самом деле, процент продаж, упущенных на стадии согласования заказов, может достигать 20% и более. Такой процесс как правило имеет место, когда человек, отвечающий за уровень обслуживания (размер упущенных продаж), одновременно имеет доступ и влияние на обработку заказов.

Если развести зоны ответственности по обработке заказа и поддержанию уровня обслуживания так, чтобы они не пересекались между собой, мы получаем более корректный процесс, позволяющий видеть реальное положение вещей (см. рис. 2а).  Получившийся в результате этого процесса отчёт о предъявленном клиентами спросе используется затем как достоверная база для расчёта уровня обслуживания и упущенных продаж, а также в качестве массива исторических данных о спросе, необходимых для процесса прогнозирования.

Рисунок 2. Варианты организации процесса обработки заказа

Задача определения предъявленного спроса, а, следовательно, и дальнейшего расчёта упущенных продаж, становится гораздо сложнее, когда мы обращаемся к бизнес-модели оффлайновых розничных продаж. В данном случае неизвестно, с каким списком покупок пришёл в магазин клиент, и насколько его желания были удовлетворены. И хотя ритейл активно следит за показателями, так или иначе связанными с упущенными продажами, однако оценки эти носят вероятностный характер, так как за основу объёма спроса берётся не реально предъявленный спрос, а предположение о том, каким он мог бы быть. Самая распространённая методика заключается в том, что магазин проводит постоянный мониторинг наличия товара на полке (OSA – on-shelf availability), и упущенные продажи рассчитываются только в те периоды времени, когда товара на полке не было (или, другими словами, возникала ситуация out of stock – OOS). Для расчёта упущенных продаж используются прогнозные данные о возможном спросе в данном периоде.

Понятно, что такой подход не даёт абсолютно точного результата в отличие от того, что используется в бизнесе, работающем с прямыми заказами клиентов. Однако современные технологии сбора и анализа данных в точках продаж позволяют построить довольно точное распределение спроса не только по дням, но и по времени суток работы магазина. С другой стороны, даже в случае высокой технологической оснащённости точки продаж, когда ситуации out of stock отслеживаются непрерывно и прогнозы спроса имеют высокую точность, подобный подход не учитывает, например, потерянные продажи от того, что клиент не смог найти нужный ему товар в магазине, хотя он и был в наличии. Поэтому просто необходимо признать, что вероятностная оценка упущенных продаж является характерной и неотъемлемой чертой бизнес-модели оффлайновой розничной торговли.

Сервисная политика: контроль и обработка ситуаций упущенных продаж

Следующим шагом после определения методов и инструментов для документации всего объёма предъявленного спроса должно стать определение правил, по которым бизнес обрабатывает ситуации отсутствия товара.

Прежде всего, необходимо решить (исходя, в том числе, и из потребностей клиента), что должно происходить с размещённым заказом клиента, если какие-то позиции в нём отсутствуют на складе? Существует два варианта решения этого вопроса.

1. Если в заказе есть позиции, отсутствующие на складе или не успевающие к поставке/производству в нужные сроки, то весь заказ целиком ждёт, пока появятся недостающие в нём товары.
2. Заказ отгружается частично, то есть к клиенту уходит только то, что есть в наличии.

Очевидно, что для варианта 1 имеет смысл рассчитывать упущенные продажи не на уровне отдельного SKU, а на уровне заказов, поскольку из-за отсутствия одного SKU деньги, недополученные бизнесом в данном периоде, равны стоимости всего заказа. Для удобства дальнейшего анализа необходимо включить в такой отчёт также более подробную информацию о том, какие именно SKU стали виновниками этих потерь.  Для варианта 2 отчёт об упущенных продажах составляется на уровне SKU. При этом важно понимать, что даже если отсутствующие на складе товары будут допоставлены клиенту в следующем периоде, в текущем периоде они всё равно означают потерю денег для компании.

Для того, чтобы уменьшить размер упущенных продаж, бизнес может предложить клиенту следующие возможности по отсутствующим товарам:

- заменить отсутствующие на складе позиции на аналогичные продукты. Это решение полностью компенсирует потери продаж из-за отсутствия товара на складе и подходит как для варианта с частичной, так и только с полной отгрузкой заказа.

- «запомнить» недопоставленные SKU и отгрузить их клиенту позже. Хотя этот вариант никак не влияет на недополучение дохода в текущем периоде, он несколько компенсирует суммарные упущенные продажи за год. Может применяться только в рамках практики частичной отгрузки заказа.

- аннулировать в заказе отсутствующие на складе позиции, а те, что есть, отгрузить клиенту. Если эти товары понадобятся клиенту позже, он должен будет разместить новый заказ. Данный вариант никак не сокращает упущенные продажи по отсутствующим на складе товарам, однако даёт возможность продать то из заказанного клиентом, что имеется в наличии. Понятно, что он применяется только в рамках практики частичной отгрузки заказа.

- в самом неблагоприятном для бизнеса случае клиент может полностью аннулировать свой заказ. В таком случае упущенные продажи намного превышают стоимость тех товаров, которые отсутствовали в данный момент на складе компании.

 Рисунок 3. Варианты решений по отсутствующим товарам их влияние на упущенные продажи

Как видно даже без применения количественного анализа, политика, позволяющая отгружать заказ по частям, даёт больше возможностей сократить размер упущенных продаж. При этом возможность замены отсутствующих товаров на аналогичные оказывает больше влияния, чем обещание отгрузить недостающие позиции позднее и, тем более, чем аннулирование этих позиций в заказе. С одной стороны, все четыре варианта на самом деле никак не улучшают показатель уровня обслуживания: и замена, и более поздняя отгрузка и уж тем более отмена заказа – это невыполненная заявка от клиента, которая учитывается при расчёте Service Level как ошибка. Однако разные решения по-разному влияют на объём продаж компании, и именно поэтому при составлении сервисной политики необходимо обращать внимание не только на уровень сервиса как таковой, но и на денежное его отображение в виде упущенных продаж.

Интересно отметить, что в оффлайновой рознице присутствуют все четыре варианта обработки ситуации отсутствующего товара на полке. Покупатель, не обнаруживший искомого продукта, должен принять решение, что делать дальше:

 - покупатель может отказаться от покупки в этом магазине совсем (если за товаром А придётся идти в другой магазин, то и товар Б удобнее будет купить там же)
- покупатель может отказаться от покупки именно этого товара, но купить все остальные, которые хотел
- или же покупатель может заменить отсутствующий на полке продукт на аналогичный – например, на товар другой торговой марки, другой расфасовки и т.д.

В отличие от прямой работы с заказами, у магазина без консультантов в торговом зале гораздо меньше возможностей подтолкнуть покупателя к более благоприятному выбору, и тем самым снизить свои упущенные продажи. Как и при оценке фактического спроса, магазин воздействует на эти решения опосредованно, и с некоторой долей вероятности предполагает, например, что чем шире предлагаемый ассортимент товаров, тем больше у покупателя вариантов для замены исходного продукта, и тем меньше соблазн полностью аннулировать свой заказ – то есть, уйти из магазина без покупки.

Для того контроля за исполнением сервисной политики в текущем времени, а также для отслеживания и прогнозирования влияния отсутствия товаров в наличии на объём продаж необходимо ввести процедуру мониторинга упущенных продаж. Данная процедура должна состоять, во-первых, из утверждённых форм отчётности по упущенным продажам и графика их создания, а во-вторых, из правил принятия решений по результатам отчётности.

Как уже отмечалось ранее, варианты отчётности могут разниться в зависимости от того, отгружается заказ только целиком или может отгружаться частично. Для заказов, которые могут отгружаться частично, удобнее всего составлять отчёт на уровне SKU, для ситуаций, когда заказ может быть отгружен только целиком, лучше всего подходит расчёт на уровне заказа. (см. Таблицу 2 и 3)

Таблица 2. Пример базового отчёта по упущенным продажам на уровне SKU

Аналогичный отчёт можно и нужно составлять и для будущих периодов. В таком случае вместо фактического спроса и продаж необходимо брать данные о прогнозе спроса и наличии товара на складе и/или планах производства и поставок.  Такой анализ даст возможность спрогнозировать размер упущенных продаж на ближайшие периоды времени, увидеть самые критичные для размера продаж позиции и предпринять действия по сокращению упущенных продаж по ним.

Таблица 3. Пример базового отчёта по упущенным продажам на уровне заказа

После согласования форм отчётов формируется график их выпуска и согласования действий по отсутствующим товарам.

Результаты использования показателя упущенных продаж

Что даёт для бизнеса внедрение практики расчёта и постоянного мониторинга показателя упущенных продажи?

Во-первых, как уже указывалось ранее, когда компания начинает использовать показатель упущенных продаж, ей необходимо наладить процесс получения данных о фактически предъявленном спросе на её продукцию. Эти данные, нужные для корректных расчётов упущенных продаж, являются также единственно верным основанием для прогнозирования будущего спроса. Если до этого прогноз на будущее строился исходя из данных о фактических продажах, а не о фактическом спросе, то переход на правильную базу прогнозирования повышает качество прогноза. Тем самым, требуется меньше затрат на покрытие отклонений фактического спроса от прогнозного, и, в свою очередь, сокращаются упущенные продажи.

Во-вторых, как правило, когда компании в России начинают считать свои упущенные продажи, они у них оказываются на уровне 10-15% от объёма предъявленного спроса[3]. Когда компании начинают следить за этим показателем, зачастую только от факта наблюдения он улучшается на 1-2% в течение одного-двух месяцев. Это происходит просто за счёт того, что вовремя замечают опаздывающий транзит и ставят на него высокий приоритет, начинают пристальнее следить за расчётом заказов у поставщика, сокращают процент пересортицы во время сборки заказов и т.д. То есть, по сути, убирается длинный хвост мелких потерь продаж по многим SKU, который появлялся из-за отсутствия регулярного мониторинга ситуации.
Далее, когда компании начинают всерьёз заниматься согласованием спроса и поставок – для чего существует ряд разработанных методик и техник, анализ которых находится за рамками данной статьи – показатель  доли упущенных продаж падает в среднем до 5-7% от объёма предъявленного спроса.
Таким образом, без увеличения рекламного бюджета, без дополнительных затрат на маркетинговые акции, без создания мёртвого товарного запаса компания за 4-6 месяцев увеличивает свои продажи на 5-10% (а некоторые компании сообщают и о 20% росте продаж[4]).

В-третьих, использование отчёта об упущенных продажах даёт удобный инструмент для расстановки приоритетов в планировании закупок или производства. Кроме того, подобный анализ значительно облегчает принятие эффективного по ТСО решения в случае необходимости как-то срочных и означающих дополнительные расходы действий со стороны цепи поставок: например, когда нужно принять решение о возможности или невозможности доставки срочной партии груза авиатранспортом или о выводе рабочих на сверхурочное производство.

В-четвёртых, применение методики расчёта упущенных продаж позволяет чётко определить зоны ответственности подразделений за (недо)выполнение плана продаж. Как уже отмечалось ранее, на фактические продажи влияет две группы факторов: одни связаны с деятельностью коммерческой части организации, а другие с качеством работы цепи поставок. Как мы знаем из практики, при невыполнении плана продаж в качестве одной из основных причин чаще всего приводится аргумент о том, что на складе не было нужного товара и нечего было продавать. Как правило, дискуссии между представителями отдела продаж и отдела логистики или цепи поставок на эту тему могут длиться бесконечно, поскольку нет однозначного индикатора правоты той или иной стороны. Показатель упущенных продаж как раз и является этим индикатором.

При его расчёте мы получаем данные о фактически предъявленном спросе, и можем, таким образом выстроить следующую цепочку, аналогичную воронке продаж: прогноз спроса на период – > фактически предъявленный спрос –> фактические продажи. Опираясь на эти данные, можно быстро и обоснованно понять, на чьей стороне находится проблема, не дающая компании выполнить план продаж: на стороне тех, кто привлекает поток спроса в компанию или на стороне тех, кто обеспечивает привлечённый поток реальной продукцией.  То есть, подсчёт этого показателя положит конец взаимным обвинениям продаж и цепи поставок и даст основание для дальнейшей совместной работы.

Кроме того, упущенные продажи являются, по сути, финансовым индикатором уровня обслуживания, предоставляемого клиентам. То есть, расчёт упущенных продаж переводит обсуждение уровня обслуживания в термины денежного эквивалента, что значительно облегчает взаимодействие не только с отделом продаж, но и с руководством компании. При этом достигается ещё одна немаловажная цель: сотрудники цепи поставок осознают непосредственное влияние своих решений и действий на объём продаж компании, а следовательно, их решения также начинают подчиняться общей задаче всей компании.

ССЫЛКИ