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