Когда клиент «не прав» или ограничения по использованию показателя «Совершенный заказ» в сетевых розничных компаниях.

Оцените материал
(0 голосов)

Опубликовано  №1 (78) февраль 2017 г.

АВТОР: МИЛОВ С.Н.

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

Аннотация 

Развитие бизнеса в формате сетевых розничных компаний, в настоящий момент, стремительно развивается. Некоторые компании используют бенчмаркинг (benchmarking), другие развиваются по своему, уникальному пути развития, но все они заинтересованы в получении максимальной рентабельности при оптимальных уровнях запаса (Overstock) и дефицита продукции (Out-of-stock). В статье рассмотрены итоги проекта по управлению SCM, которые позволили в реальной ситуации, значительно, в несколько раз, сократить товарные запасы в крупной федеральной сетевой компании. После положительного завершения целевой задачи, обнаружилось  некорректное поведение одного из составляющих элементов параметра «Совершенный заказ» (Perfect Order Fulfilment- POF), а именно «Качество выполнения заказа» (Quality of implementation of the order). Что на практике привело к кратковременным, не планируемым потерям. В статье предложена альтернатива данному показателю и продемонстрирована реализация этого предложения на практике. 

Электронная версия

Ключевые слова: 

 

Введение

Оптимизация товарных запасов является важной задачей для компаний, занимающихся реализацией товара. Особенно актуальна эта проблема для сетевых компаний, которые имеют в своём составе собственную розничную сеть. Эта область бизнеса в настоящее время интенсивно развивается.

Сейчас наблюдается одновременное применение 4 стратегий (Ansoff, 1957):

  • стратегия проникновения на рынок (market penetration strategy) - рост будет происходить в направлении увеличения доли нынешнего товарного рынка
  • стратегия развития рынка (market development strategy) - компания будет процветать за счет развития спроса на новых рынках
  • стратегия развития товара (product development strategy) - источником развития компании является рост спроса на новые продукты
  • стратегия диверсификации (diversification strategy) - обновление товарного ряда и выход на новые рынки одновременно

Применение различных стратегий развития бизнеса связано с тем, что сетевые розничные компании находятся на разных этапах своего развития. Но все эти компании, не смотря на негативные внешние и внутренние факторы, объединяет желание сохранить и увеличить фактическую норму рентабельности и поток чистой прибыли.

Данный сегмент рынка в настоящий момент испытывает жёсткую конкуренцию:

  • прогнозируется снижение торговой наценки
  • вследствие уменьшения наценки, бренд-менеджеры товарных категорий (категорийные менеджеры) будут мотивированны на обеспечение поступления дополнительного дохода за счёт поставщика, который может принимать форму  различных маркетинговых выплат, «ретро-бонусов», увеличения спроса в результате проведения промоакций за счёт поставщика и др.
  • прогнозируется усиление конкуренции и в результате; оптимизация затрат в собственной розничной сети, и как следствие, отказ от не рентабельных магазинов.
  • основная «война» между конкурентами произойдёт за трафик покупателей, который будет стимулироваться за счет:

- формата магазина и его территориального расположения,

- актуальной выкладки товара на витрине, соответствующей спросу и плановой рентабельности товарной группы,

- цены товара на полке,

- представленности ассортимента в магазине,

- снижения величины дефицита или стоимости потерянного спроса.

Также хотелось обратить внимание на следующую проблему -  отсутствие на рынке программных продуктов решающих проблемы распределения товара в крупных розничных сетевых компаниях с числом торговых точек более 500. Здесь проблема не в отсутствии «коробочного» решения как такового, а готового алгоритма или теоретического обоснования (концепции),  учитывающего особенности распределения товара в крупной розничной сети. Учитывая этот факт, крупные сетевые компании, ранее потратившиеся на  приобретение дорогих импортных ИТ - решений, сейчас занимаются производством «самописных» программных продуктов. Так, компания «Магнит» весь 2016 год на сайте www.hh.ru  ищет руководителя проекта на разработку и реализацию технического задания (ТЗ) «Автозаказ». Базируясь на собственном опыте реализации успешных проектов по разработке и внедрению подобного ТЗ, можно констатировать что под аббревиатурой ТЗ «Автозаказ» скрывается концепция, которая в настоящий момент до конца не формализована и не систематизирована.  Эта концепция подразумевает использование одномоментно централизованных и децентрализованных методов распределения, автоматических методов расчёта и экспертных оценок, математических алгоритмов оптимизации с условием «что если» и др.  Она заставляет компанию модифицировать схему управленческого учёта, планирования и бюджетирования, методы управления ассортиментом и товарными запасами, предъявляет повышенные требования к производительности информационной системы. Данная проблема будет рассмотрена более детально, так как зачастую, компании, реализующие подобные проекты (пример будет рассмотрен ниже), сначала пытаются решить задачу оптимизации уровня товарных запасов, и только затем - разработки и внедрения системы автозаказа. Между тем эти задачи имеют одинаковый приоритет, и решать их необходимо параллельно

Возвращаясь к вопросу об основных тенденциях развития бизнеса розничных сетей, отметим, что последние два параметра: «представленность ассортимента» и «величина дефицита» непосредственно связаны с качеством управления  товарными запасами.  «Представленность ассортимента в магазине» - означает постоянное наличие необходимого количества товара в соответствии с динамично меняющимся спросом.

Вполне возможно, что параметры «представленность ассортимента» (Па) и «величина дефицита» (Д) связаны между собой, и если бы мы могли их измерить, то сумма  их долей была бы равна единице.

Па + Д = 1    (1)

По сути, эти параметры определяют правила цепей поставок 7R (Coyle, Bardi and Langley, 2002) или «логистический микс»:

Продукт - нужный продукт,

Количество - в необходимом количестве,

Качество - соответствующее качество,

Место - в нужное место,

Время - необходимо доставить в нужное время,

Потребитель - определенный потребитель,

Затраты - с минимальными затратами, которые и определяют стратегию управления запасами в розничной сети.

Здесь необходимо подчеркнуть, что в данной статье планируется формализовать и оценить взаимодействие в системе «Клиент – Магазин» или на уровне «Магазин». Здесь под термином «Магазин» определён ответственный сотрудник магазина, например «управляющий», который имеет полномочия формировать заявку на поставку в магазин, а также ответственен за своевременную выкладку товара на витрину (полку). Товар продаётся только с витрины или полки магазина, и, если товар находится на складе магазина, он не будет реализован (модель электронной коммерции «E-commerce». не рассматривается). Далее, для нас, уточнение про ответственного сотрудника магазина будет крайне важно. Ответственность этого сотрудника магазина определяется тем, что он своими компетенциями влияет на управление ассортиментом и запасами во всей цепи поставки, хотя физически находится в магазине. Это начало цепи поставки. Магазины могут принадлежать различным юридическим лицам, но все они структурно соответствуют одной розничной сети и вместе с поставщиком могут входить в одну группу компаний.

 Какой параметр более всего подходит для определения «представленность ассортимента в магазине»? Вполне возможно этим параметром будет величина «удовлетворённость клиента наличием товара в магазине» или ему обратный параметр -«потерянный спрос» или «величина дефицита», о чём было написано выше. Но, к сожалению, параметр «удовлетворённость клиента наличием товара в магазине» крайне сложно оценить объективно. Для того чтобы его анализировать необходимо научиться получать достоверную информацию от каждого клиента: что бы он хотел купить в этом магазине, но не купил по причине отсутствия необходимого товара, при том что зачастую сам клиент не знает заранее, что бы он купил, посетив этот магазин. Продемонстрируем неоднозначность интерпретации подобного показателя, базируясь на опыте  решения аналогичной задачи в корпорации «ВЕХА» (г. Самара, розничная сетевая торговля запасными частями для автомашин). В этой компании, желая пойти навстречу клиентам,  продавцов заставили опрашивать посетителей магазина о том, что бы они хотел приобрести из ассортимента, который не представлен в магазине. Причём чтобы выборка была достоверной, для инициации решения о закупке на всю розничную сеть, необходимо было соблюсти дополнительное условие: заказ на товар отсутствующий в ассортименте должен был поступить на основании опроса клиента, и не менее чем от трёх магазинов. На основании опроса клиентов магазина, отделом закупок был поставлен на центральный склад и магазины розничной сети некий аккумулятор с нестандартными габаритами и характеристиками, к тому же достаточно дорогой. После 6 месяцев продаж было продано 0 штук этого аккумулятора. Стали разбираться, почему так получилось? В итоге удалось восстановить полную картину происшедшего. Этот предмет ставится на мало распространённую сельскохозяйственную технику. Одному фермеру он был срочно нужен, он объехал все магазины соответствующей тематики и везде спрашивал о наличии этого предмета. Он посещал магазины розничной сети корпорации «Веха» и конкурентов в поиске необходимой запчасти. Этот фермер вышел в итоге из проблемы следующим образом, он модифицировал стандартный аккумулятор под свою потребность. Об этом стало известно, когда этот покупатель появился в магазине за другой покупкой. Через 6 месяцев эти неликвиды были распроданы с большой уценкой. Копания понесла убытки.

Таким образом, мы можем сделать вывод 1: на уровне «Магазин» или в системе «Клиент - Магазин» отсутствует доступная схема расчёта параметра «удовлетворённость клиента наличием товара в магазине» или обратного ему параметра «потерянный спрос».

Далее рассмотрим систему отношений «Поставщик - Магазин» или уровень «Поставщик». Под термином «Поставщик» мы понимаем ответственных сотрудников, которые обеспечивают выполнение заявки от управляющего магазином. «Поставщик» как отдельное юридическое лицо может входить в группу компаний (ГК), которой принадлежит розничная сеть или (и) «поставщиком» может быть местный (региональный) дистрибьютор или оператор (3 PL), который обеспечивает поставку «не профильного» ассортимента напрямую в магазины розничной сети. Эти сотрудники могут принадлежать различным функциям (Дыбская, Зайцев, Сергеев и Стерлигова, 2008): закупки, товародвижение (распределение), грузопереработка, транспортировка и т.д. Даже не логистический функционал может влиять на выполнение заявки магазина, например, финансовый директор может ввести оперативное ограничение на инвестиции в запасы, не желая увеличивать кредитный портфель, в соответствии с которым корректируется заказ на поставку на склад поставщика.

Из доступных параметров, дающих количественную оценку системе отношений «Поставщик - Магазин» может быть использовано понятие «Совершенный заказ» (POF- Perfect Order Fulfilment) (Сток и Ламберт, 2005). Чаще всего используется трехкомпонентная модель POF, определяемая такими факторами, как своевременность доставки, укомплектованность заказа и безошибочность его исполнения. Некоторыми авторами указывается, что возможны варианты с использованием пяти (Зайцев и Уваров, 2012), восьми (Randell and Savitskie, 2006)  и даже одиннадцати составляющих этого интегрального показателя. Также этот показатель часто исследуется в отечественных публикациях (Иванова, 2014).

Профессора Сергеев В.И. и Дыбская В.В. очень подробно исследовали этот параметр в своих публикациях (Сергеев и др., 2004). В их совместной работе, приводится следующая схема параметров составляющих POF, Рис.1.

 

Рисунок 1 Основные показатели оценки логистического сервиса (Сергеев и др., 2004:  268)

 

В публикации профессора Дыбской В.В. (Дыбская и Иванова, 2012)  указываются  следующие параметры оценивающие качество логистического сервиса - Табл. 1.

 

Таблица 1. Параметры оценки качества логистического сервиса (фрагмент) (Дыбская и Иванова, 2012) 

Показатель

Формула

Пример

Количество «идеальных заказов»

Выполнение заказа = количество «идеальных заказов» // общее количество заказов * 100 %

- Общее количество заказов за месяц 45760

- 42000 заказов были доставлены клиентам в нужное время в нужном количестве

- В 3760 заказах собраны и доставлены клиентам не полностью

- Выполнение заказа = 42000 / 45760 * 100 % = 91,8%

Выполнение заказа

Выполнение заказа = количество заказанных и доставленных килограмм // общее количество заказанных килограмм * 100%

- Общее количество килограмм, заказанных покупателями за месяц 2100560 кг

- 2000010 заказанных покупателями килограмм доставлено к сроку

- Выполнение заказа = 2000010 /2100560 *100 = 95,2%

Показатель невыполненных заказов из-за отсутствия товаров ("товара нет в наличии")

Показатель "товара нет в наличии" = общее количество дней на все готовые SKU, недоступные к поставке // общее кол-во SKU * общее кол-во дней продаж * 100 %

5 SKU один день (или одна часть дня) недоступны к поставке в течение месяца = 5*1=5

3 SKU три дня недоступны к поставке в течение месяца = 3*3=9

Общее кол-во SKU = 45

Общее кол-во дней продаж за период (в этом примере за 1 месяц) = 22

Показатель "товара нет в наличии" = (5+9) / 45*22 * 100 = 1,41%

 

На основе представленной информации по оценке качества работы с заявками, авторов Дыбской В.В., Сергеева В.И., Зайцева Е.И, возможно сделать заключение, что система отношений «Поставщик - Магазин» или уровень «Поставщик» имеет достаточную глубину проработки и указанные в публикациях показатели имеют значительное практическое применение.

Также необходимо выделить ряд показателей, которые являются синонимами и по существу более всего подходят к интересующему нас значению «представленность ассортимента», в данном случае на складе поставщика магазина.

У ранее указанных авторов   для оценки данного параметра более всего подходят показатели «укомплектованность заказа», «качество обработки заказа» и «выполнение заказа». Во всех случаях это безразмерная величина (шт./шт,; кг./кг.; руб./руб., и т.д.) которая рассчитывается из отношения:

Кз = Оф/З             (2)

Где;

Кз -  качество (степень) выполнения заявки (заказа)       

Оф -  количество фактически отгруженного (и доставленного в срок) товара

З -    количество товара указанного в первоначальной заявке магазина                                                                     

Однако, основываясь на опыте применения данного параметра, возможно, выделить ограничение по его использованию, подходящее под определение ситуации когда «Клиент был не прав».

Краткая справка о компании.

-       Группа Компаний Федеральный Алкогольный Холдинг[1](далее ГК).

-       Оборот более 5 млрд. руб. в год. 

-       Компания основана более 15 лет назад.

-       Имеется собственный транспорт, но также используется и наёмный.

-       Собственный склад, ФРЦ (федеральный распределительный центр), 15000 м2, класса «А+».

-       Несколько распределительных центров (РЦ) в крупных городах.

-       В ГК имеется несколько видов бизнеса, из них основной, это алкогольная дистрибьюция через собственную розничную сеть и реализация через оптовый канал продаж.

-       В собственной розничной сети более 600 магазинов.

Проблема  1. Оптимизация товарных запасов и её решение

  К переходу на ЕГАИС[2] (к 15 Января 2016) необходимо было поставить на учёт каждую единицу алкогольной продукции на складах дистрибьюторов алкоголя. Провести учёт по партиям. Каждую бутылку просканировать с помощью ТСД (терминал сбора данных). К ней «привязать» все дополнительные характеристики: диапазон акцизных марок, справки «А», «Б» и т.д. Сроки, поставленные государством, были достаточно жёсткие, поэтому собственник компании исходил из предположения, что чем меньше бутылок будет на распределительных складах, тем больше вероятность перейти на ЕГАИС в указанные сроки. В Январе 2016 года на ЕГАИС переходили дистрибьюторы алкоголя, несколькими годами раньше на ЕГАИС перешли производители, а в конце 2016 года на ЕГАИС должны были перейти розничные сети. После этого контроль государства за оборотом алкогольной продукции становился полным.

В конце декабря и начале января – самый высокий спрос на алкоголь, к этому периоду «пиковых» продаж алкогольные компании готовятся полгода, это тот случай, когда говорят, что «день год кормит». Это обстоятельство превращает решение данной проблемы в критически сложную и важную задачу. В других условиях эта задача была бы определена как крайне рискованная.

В собственной розничной сети система подачи заявок на пополнение, в магазины, децентрализована. Решение по ассортименту и количеству в заявке входит в перечень функциональных обязанностей управляющих магазинов, которые формируют заявку по графику и отправляют на РЦ (ФРЦ) ГК.

Задача.В ГК генеральным директором была поставлена целевая задача: за период 6 месяцев (с июня 2015 по 15 января 2016 года),  к конечной дате внедрения  ЕГАИС (15 Января 2016):

- снизить товарные остатки, на всех РЦ (ФРЦ)  до минимально возможного уровня (но не менее чем на 25%), учитывая, что в это время проходит сезон «высоких» продаж

- оптимизировать поставки товара в ассортименте для реализации в сезон продаж, с условием, чтобы дефицит товара в розничной сети увеличился не более чем на 5%.

- желательно чтобы продажи были не меньше, чем в аналогичном периоде прошлого года.

- с учётом снижения товарных остатков минимум на 25% на всех РЦ (ФРЦ) полностью отказаться от кредитования закупки товара.

- остатки в собственной розничной сети должны быть на уровне аналогичного периода прошлого года.

На Рис. 2 показана схема дистрибьюции на некоторых  территориях ГК. Схема не полная, но она даёт представление об основной структуре товарного обеспечения в ГК.  По условию задачи  оптимизация товарных запасов должна была произойти на ФРЦ  уровень «Б» и на нескольких РЦ на уровне «В».

 

Рисунок Схема поставки алкогольной продукции в  ГК  с собственной розничной сетью (фрагмент)

 

В итоге после 6 мес. работы (с июля 2015 по декабрь 2015), применяя теорию «Статусов»[3] товара, удалось выполнить поставленную целевую задачу.

  • Остатки были снижены, не на 25%, а в 4  раза, или на 617 млн. руб.!
  • Продажи в «высокий» сезон Декабрь 2015 увеличились на 16%, по сравнению с аналогичным периодом прошлого года
  • Overstock (неликвид) уменьшился в 3 раза, на 108 млн. руб.
  • Out-of-stock (дефицит) товара  увеличился всего на 5%. Как и было по условию задачи
  • Положительный финансовый результат только от сокращения товарных запасов и высвобождения финансовых средств составил 7,5 млн. руб. в мес., а за 6 мес. – 45 млн. руб.
  • В розничной сети остатки остались на уровне аналогичного периода прошлого года, на 2-3 месяца продаж.

Проблема  2 (дополнительная) Повышенный дефицит в розничной сети при значительных запасах.

По состоянию на середину января 2016 года, задача, поставленная генеральным директором, была решена. Но во второй  половине января 2016 года  после «новогодних каникул», стали раздаваться первые тревожные звонки.  Коммерсанты стали обращать внимание на значительное ухудшение показателя «Степень выполнения заявки (заказа)» - см. формулу (2). Сначала такая информация не вызывала доверия.  Стоимость остатков в розничной сети в более чем 600 магазинах в январе 2016 г. соответствовала уровню прошлого (январь 2015 г.) и позапрошлого (январь 2014 г.) годов.  Появилась версия, что коммерсанты сознательно принижают достигнутый результат, что бы напомнить о себе и оправдать низкие продажи в текущем январе.  Хотя действительно показатель «Степень выполнения заявки» стал хуже, по ТОП позициям он изменился с 95 – 98% до 90 – 93%, по позициям группы «В»  с 90 – 95% до 85 – 90%. Но изменение этого параметра соответствовало условиям пункта 2, поставленной задачи. Было дано распоряжение продавать запасы, которые имелись в розничной сети, а они были значительны - на 2- 3 месяца продаж. В тот момент на РЦ (ФРЦ) товар находился в минимальном количестве, но это обстоятельство связано с целевой задачей генерального директора, которая была выполнена. Было принято решение немного подождать, т.к. в феврале 2016 г. после праздничных каникул производители – поставщики алкогольной продукции заработают в полном объёме,  и тогда поставки возобновятся в необходимом количестве.

Тем не менее, было необходимо разобраться в первоисточнике проблемы: каким образом стало возможным, что в розничной сети запасов товара на 2-3 месяца продаж, общая сумма остатков на уровне прошлого года, а коммерсанты возмущаются недостатком товара? Итоги разбирательства по дополнительной проблеме оказались крайне интересны:

Во-первых, ситуация с низким значением показателя «Качество/ степень выполнения заявки / заказа» циклична. Длительность этого цикла - 1 год. Ежегодно в один и тот же период, в Январе и Феврале этот показатель ухудшается на 10-15%.

Во-вторых, также ежегодно в это же время - Январь, Февраль, коммерческий директор розничной сети инициирует силами торговых представителей и супервайзеров перемещение товара между рядом расположенными магазинами, внутри одного юридического лица. После устранения «перекосов» в ассортименте магазинов  заявок поступает меньше и значение показателя «Степень выполнения заявки» улучшается.

В-третьих, при внимательном рассмотрении структуры остатков в магазинах розничной сети оказалось, что товар распределён в них крайне не равномерно. При общем объёме остатков в розничной сети на 2-3 месяца продаж, в одном магазине, товар в дефиците, и он отсутствует, а в другом магазине - на 6 месяцев продаж. Причём второй магазин, может находиться рядом.

В-четвёртых, оказалось, что имеются претензии к качеству самой заявки подаваемой экспертами в магазинах.

В основе заявки имеется простой расчёт – основой является предложение, рассчитанное в КИС (Корпоративная Информационная Система), и которое эксперт может изменить по своему усмотрению. Автоматически фиксировались продажи за последние две недели, учитывалось отсутствие товара в остатках магазина,  и  итог расчёта предлагался управляющему для оценки – корректировки. Управляющий магазина далее экспертно учитывал сезонность, праздники, проведение промо акций, длительное отсутствие товара и многое другое, что формализовать затруднительно.

При внимательном рассмотрении заказываемого ассортимента на пополнение оказалось, что в заявках в основном ассортимент группы «С»[4], который влияет всего на 5-7 % прибыли. Запасы, этого ассортимента в магазинах розничной сети были ограничены. Ассортимент группы «А» и «В» приносящий более 90% прибыли, по уровню дефицита находился на уровне значений прошлого года. Также негативно на точность содержания заявки влияла частая ротация сотрудников магазина. Из-за неформализованного процесса расчёта заявки и её экспертизы она была не точной, поэтому степень доверия к ней стала минимальной. Учитывая, что для ГК магазин являлся клиентом, сформировалась ситуация «клиент не прав».

В-пятых, оказалось, что на генерацию заявок магазинов также влияет отсутствие маркетинговой стратегии управления ассортиментом в ГК.

Было обнаружено, что одновременно с дефицитом, часть ассортимента группы «С» находится в значительном количестве в магазинах розничной сети, и его хватит на полгода продаж и более. Причём в магазинах содержалось всего по 1- 3 бутылок этого ассортимента.  Оказалось, что это результат отсутствия маркетинговой стратегии управления ассортиментом.  Не просчитав до конца все стороны маркетингового предложения от поставщиков, ответственный руководитель коммерческой службы принимал решение ввести новый ассортимент в розничную сеть и поставить его на полке по 2- 3 бутылки, в виде рекламы, понимая, что этот ассортимент продаваться почти не будет.

Ввод нового ассортимента через розничную сеть осуществлялся по следующей схеме: поставщик заинтересовывал ответственного руководителя собственной розничной сети в новом ассортименте, согласовывал цену на полке, наценку, дополнительный доход и бонусы. Далее отдел снабжения ставился перед фактом о необходимости закупки.

Итог ввода нового ассортимента был печален. Здесь необходимо учесть, что товар может быть привлекателен компании не только своей наценкой, т.е. прибылью от продажи, но и дополнительным маркетинговым доходом. Маркетинговый доход позволял получать прибыль, не продавая товар, а только выставляя его на полке магазина. Тем самым рекламируя его. По сути, товар мог находиться долгое время на витрине магазина с нулевыми продажами, а за него шёл доход как с рекламы. Поэтому получалась парадоксальная ситуация – по определению товар являлся неликвидом, он не продавался 3 и более месяцев. Но этот товар «выгоден» компании – это был один из вариантов рекламы на полке магазина собственной розничной сети, который обеспечивал маркетинговый доход. А такого товара было очень много.

Далее при расчёте операционной рентабельности и учёта стоимости места на витрине магазина оказалось, что на полке, не выгодно иметь непродающийся товар. Также это стало понятно после изучения наполнения кассового чека, стоимость, которого стала неуклонно падать. Оказалось что из-за отсутствия на полке желаемого продукта покупатель быстро «забывает» про данный магазин и идёт за покупками к конкурентам. Присутствующий на полке оплаченный «маркетинговый» товар не позволяет выставлять на полке ходовой ассортимент, из-за этого привлекательность сети в целом  для покупателей уменьшается.

Соответственно, в этом случае, при расчёте заказа на ФРЦ (уровень «Б») - Рис. 2 ни один из классических методов управления запасами не  предложит произвести заказ или предложит его в минимальном количестве, т.к. прогноз отгрузки товара с ФРЦ минимален из-за значительных товарных  запасов в розничной сети на  уровнях «В», «Г».

Вывод 2. Таким образом, при любой схеме формирования заявки на уровне «Магазин», децентрализованной или централизованной, в целях оптимизации запасов, предварительно должно произойти перераспределение товара между магазинами. Только после этого должна формироваться заявка на пополнение. В противном случае на уровне «Г» и «В» из–за «перекосов» в ассортименте магазинов и РЦ, могут находиться значительные излишки товара (Overstock) при одновременном дефиците (Out-of-stock).

Вывод 3. Из-за четвёртого факта - фиксирования некорректной количественной идентификации процесса распределения товара показателем «Степень выполнения заявки», в системе отношений «Поставщик - Магазин» или на уровне «Поставщик», этот параметр был выведен из схем мотивации сотрудников.

Генеральный директор в целях контроля над уровнем Out-of-stock и  Overstock в магазинах розничной сети поставил задачу разработать соответствующей показатель для уровня «Магазин» или системы «Клиент - Магазин». Этот показатель должен объективно оценивать  Out-of-stock и не зависеть от субъективного мнения экспертов. По сути, была поставлена задача, упомянутая в начале статьи: предложить показатель, оценивающий «представленность ассортимента» и «величину дефицита» для системы «Клиент - Магазин»,  на уровне «Магазин».

Вывод 4. Из пятого факта следует, что «клиент не прав» также из–за того, что розничная сеть не имеет маркетинговую стратегию управления ассортиментом. По этой причине нахождение товара в ассортименте магазина и на его полке экономически не обосновано и не позволяет эффективно управлять товарными запасами в магазинах розничной сети. По этой причине «кредит доверия» к заявке магазина стал нулевой, и было отменено воздействие параметра «качество выполнения заявки магазина» на мотивацию сотрудников логистического функционала.

Вывод 5. Из указанных выше фактов следует, что показатель «Качество/ степень выполнения заявки / заказа» не позволяет оптимизировать запасы в цепях поставок, т.к. самый последний этап «Магазин - Клиент», уровень «Магазин»,  недоступен для оценки качества управления запасами этим показателем.

Пять перечисленных выше фактов являлись следствием, а их причина состояла в том, что заявка на пополнение в магазин производилась, децентрализовано за ответственностью эксперта – управляющего магазином. Получалось, что под сезон «высоких» продаж во время проведения всевозможных промоакций и, рассчитывая, что в январе поставок почти не будет из-за каникул поставщиков, управляющие магазинов запасались товаром, по принципу «чем больше, тем лучше». Понятно, что они ошибались, но учитывая, что новогодние продажи составляют по объёму 3-4 месяца продаж обычного месяца, а также принимая во внимание значительное  количество магазинов, итогом являлась значительная ошибка экспертного прогнозирования перед сезоном продаж. В результате появлялся значительный «перекос» в ассортименте, когда при значительных запасах имеется значительный дефицит.

Вывод 6. Следствием установления причин Проблемы №2, вызывающей значительные перекосы в ассортименте магазинов розничной сети, генеральным директором было поставлена задача, минимизировать экспертное влияние и по возможности централизовать функцию создания заявок на распределение товара в магазины. Цель этого решения - получение дополнительной прибыли за счёт уменьшения дефицита (Out-of-stock) и оптимизации товарных запасов в розничной сети с учётом перечисленных выше обстоятельств.

Возможным вариантом решения этой задачи была покупка готового программного продукта или разработка ТЗ «Автозаказ». По результатам оценки более 5 готовых предложений ИС было принято решение разработать ТЗ «Автозаказ» самостоятельно.

Предложение показателя для количественной  и объективной оценки «Out-of-stock» в системе «Клиент - Магазин»

На самом деле соответствующей показатель характеризующий «представленность ассортимента» и «величину дефицита», для уровня «Магазин» или системы «Клиент - Магазин» существует, и он позволяет объективно оценивать величину дефицита  (Out-of-stock), и не зависит от субъективного мнения экспертов. Он был синтезирован в Корпорации «Веха» (г. Самара) в ходе проекта по разработке ТЗ «Автозаказ», под руководством директора по ИТ Кулакова В.В. в 2002 году. Назовем его «Коэффициент присутствия товара в остатках» (Кприс).

Источником данных для расчёта показателя «Коэффициент присутствия» является любой склад ГК, на котором хранится товар. Магазин розничной сети, также считается складом.

Подготовка исходных данных для расчёта показателя по статистике продаж

  1. В КИС должен быть создан календарь рабочих дней по каждому месту расчёта показателя. В данном случае это любой склад: ФРЦ, РЦ, магазин.
  2. Определяются  «ДР» – дни рабочие. Это день в хронологии работы склада, в течение которого состоялась транзакция или реализация товара хотя бы по 1 SKU. По любому артикулу из имеющихся в наличии на складе или магазине. По каждому месту проведения анализа проводится проверка на рабочий день и создаётся календарь рабочих дней склада/ магазина.
  3. Задаётся период анализа; неделя, месяц, период от заказа до поставки и т.д.
  4. Рассчитываются   «Дприс»  - дни присутствия товара.
    1. по каждому SKU (каждому ID - коду)
    2. в выбранном периоде анализа
    3. только в рабочий день, проводится анализ нахождения товара в остатках
    4. если SKU находился в остатках весь день – ставится «1»
    5. если SKU не было в остатках весь день – ставится «0»
    6. все остальные варианты, ставится «0,5»  

i.если товара не было в начале (конце) дня, но в конце (начале) дня товар появился в остатках, т.е. был приход, то ставится «0,5».

                         ii.также вариант, товар отсутствовал в начале и конце дня, но был приход в середине дня, то ставится «0,5».

  1. проводится суммирование по дням присутствия товара  «Дприс»   в пределах диапазона анализа, по рабочим дням.
  2. Возможно при расчёте «Дприс»  учитывать резервирование товара.

Алгоритм расчёта

Кприс   = Дприс / ДР   (3)

Пример №1. Если расчёт проводился по одному артикулу в магазине за месяц, то, например, значение Кприс = 0,5 свидетельствует о том, что этот артикул находился в остатках половину месяца (более точно, половину времени работы магазина). И возможно предположить, что если бы артикул присутствовал в остатках весь месяц, то его продажи были бы больше.

Пример №2. Вариант расчёта по трём артикулам. Один склад/магазин. Период анализа равен календарному месяцу, Склад работал все дни, кроме воскресенья, ДР= 26 дн.

Артикул «А», Дприс = 8 дн.: Артикул «Б», Дприс = 12 дн.: Артикул «В», Дприс = 20 дн.:

«А» Кприс=8/26= 0,31: «Б» Кприс=12/26= 0,46: «В» Кприс=20/26= 0,77:              (4)

Общий итог по (А, Б, В) Кприс = (8+12+20)/(26+26+26)= 0,51                                  (5)

Здесь нельзя брать среднее по рассчитанным значениям в формуле (4), т.к. он будет отличаться от результата по формуле (5).

В общем виде формула расчёта  Кприс будет выглядеть следующим образом - (6)

 

   (6)

Где;

  • Кприс – коэффициент присутствия товара в остатках
  • Дприс – дни присутствия товара в остатках, за выбранный период анализа.
  • ДР – количество рабочих дней, в выбранном периоде анализа.
  • n – количество артикулов участвующих в расчёте.

Обратное значение приведённого в этом разделе показателя «Коэффициент присутствия товара в остатках» будет соответствовать понятию «Коэффициент отсутствия товара в остатках» или  «Котсут».

К отсут = 1- К прис                                                    (7)

Указанный в этом разделе показатель «Коэффициент отсутствия товара в остатках» и  формула его расчёта несколько похожа на последний параметр в Табл. 1  «Показатель невыполненных заказов из-за отсутствия товаров», но знаменатель в формуле определения показателя «Кприс», предложенного в данной  статье, рассчитывается по другому.

Итогом расчёта показателя «Коэффициент присутствия товара в остатках» является безразмерная величина [Дни/Дни] =[1], выражаемая в долях или процентах.

Варианты выборки показателя

При расчёте показателя «Коэффициент присутствия товара в остатках» можно указывать следующие условия выборки:

-       По месту нахождения показателя: склад (ФРЦ, РЦ), магазин, «куст» магазинов и т.д. В некоторых ERP системах, возможно, выделять отдельно склад и витрину в магазине. И тогда  «Кприс»  будет рассчитываться и для склада магазина, и для витрины магазина. Это дополнительное свойство расчёта позволяет оценить качество управления запасами в самом магазине и разделить зоны ответственности между логистикой и продажами;

-       По одному артикулу, по номенклатурной группе, кластеру;

-       По периоду анализа: год, месяц, неделя, день, период от заказа до поставки и т.д.;

-       По группе А, В, С либо по «Статусу» товара (Милов, 2007);

-       По ответственному сотруднику, управляющему запасами, категорийному менеджеру или закупщику;

-       Возможно, сделать расчёт более тонким, с учётом резервирования товара в остатках или без учёта резерва;

-       По единице измерения;

-       Возможно, учесть кратность упаковки при хранении/ отгрузке товара. Например, учитывать как единицу при расчёте  Дприс не одну штуку артикула, а одну упаковку артикула.  Необходимо обратить на это особое внимание, т.к. возражения коммерсантов в этом случае строятся на следующей легенде. «Фиксация наличия одной штуки артикула на складе, не интересна клиенту, т.к. клиент вероятнее всего покупает не одну штуку, а упаковку артикула» и в результате этого значение показателя «Кприс» - завышено. Замечание существенное, но в данном случае необходимо опираться на кратность отгрузки товара со склада. Если склад/магазин реализует товар штучно, то «Дприс» необходимо рассчитывать по штукам, если отгрузка производится только упаковками, то расчёт «Дприс» необходимо проводить кратно упаковке. На самом деле, при расчёте на месячном временном горизонте по 3000 - 5000 SKU разница от метода расчёта «штука или упаковка» составляет всего 6-9%.

Условия применения показателя и ограничения

Проведем сравнение двух показателей: традиционного - «Качество выполнения заявки», и предложенного -  «Коэффициент присутствия товара в остатках».

На Рис. 3 показано, что ключевое отличие двух параметров в том, что они рассчитываются на  разных участках цепи поставок. Как отмечалось ранее  в начале статьи, основная проблема современных розничных сетевых компаний состоит в том, что они не могут фиксировать потерянный клиентский спрос. Показатель, который предлагается в данной статье, в силах это сделать. «Коэффициент отсутствия товара в остатках» - единственный показатель, который может объективно оценивать потерянный спрос в системе «Клиент – Магазин» или на уровне «Магазин». Через показатель «Коэффициент отсутствия товара в остатках» возможно, рассчитать величину «Потерянного спроса».

 

Рисунок 3 Указание точки сбора исходных данных или места расчёта двух параметров: «Качество выполнения заявки» и «Коэффициент присутствия товара в остатках».

 

Показатель «Коэффициент присутствия товара в остатках»  можно  встраивать в различные прогнозные алгоритмы для расчёта показателя «Возможные продажи» - какие бы были продажи, если бы товар находился в остатках всегда. Это обязательный этап «очистки» статистических данных перед прогнозированием. Без этого этапа статистика продаж не должна учитываться в прогнозе.

С учётом выше сказанного, возможно, модифицировать трехкомпонентную модель POF, определяемую такими факторами как своевременность доставки, укомплектованность заказа и безошибочность его исполнения, на вариант«своевременность доставки», «коэффициент присутствия товара в остатках» и «безошибочность его исполнения», который позволяет повысить объективность оценки логистического сервиса, где:

- «своевременность» - доставка вовремя, в точно согласованный с заказчиком срок «delivery on time». Это оценка качества грузопереработки и транспортировки.

- «коэффициент присутствия товара в остатках» - это определение длительности нахождения товара в остатках в период работы. Это объективная оценка качества управления запасами.

- «безошибочность» - доставка заказанного товара без повреждений (correct condition and correct place) при соблюдении условий транспортировки и отсутствии ошибок в документах. Это оценка качества документооборота и транспортировки. В целом, с безошибочностью связывают отсутствие ущерба в том или ином виде у потребителя.

- заменяемый показатель. «Укомплектованность» - доставка полностью укомплектованного заказа в полном объеме (delivery in full). Этот показатель подвержен значительному субъективному влиянию и его точность, не соответствует ожиданиям.  Это субъективная оценка качества управления запасами.

Также возможно применение параметра «Коэффициент присутствия товара в остатках» в модели POF - Perfect Order Fulfilment состоящую из 5, 8, 11 параметров (Зайцев и Уваров, 2012).

Применение показателя «Коэффициент присутствия товара в остатках» это дальнейшее развитие темы определения «качества логистического сервиса», детально проработанное у авторов – профессоров Дыбская В.В., Сергеев В.И., Зайцев Е.И..

Также показатель «Коэффициент присутствия товара в остатках» применяется для расчёта требуемой величины страхового запаса  (Бауэрсокс и Клосс, 2008; Лукинский, 2007):

   (8)

где;

  • k – коэффициент, определяемый с помощью табулированной функции f(k); эта величина также называется «уровнем доступности продуктов» или «желательный уровень обслуживания» или «вероятность отсутствия дефицита». В нашем случае  применяется разработанный в данной статье показатель «Коэффициент присутствия товара в остатках».
  • общее среднее квадратичное отклонение.
 
Формулу (8) также называют формулой Бауэрсокса-Клосса (Лукинский, 2007).
Входящее в формулы (8) общее среднеквадратическое  отклонение  рассчитывается по формуле:

 

Примечание: используемая в формуле № 8 функция f(k) основана на спросе клиентов, подчиняющемся нормальному закону распределения случайной величины. На практике эта ситуация встречается крайне редко.

Сравним показатели «Качество (степень) выполнения заявки (заказа)» с предлагаемым показателем «Коэффициент присутствия товара в остатках» по ряду параметров (Табл.2).  Возможными синонимами предлагаемого показателя «Коэффициент присутствия товара в остатках» являются (Рис. 4):

  •  представленность ассортимента в магазине (в точке реализации)
  •  насыщенность спроса клиента
  •  удовлетворённость клиента наличием товара в магазине (точке реализации)

Таблица 2  Сравнение показателей «Качество (степень) выполнения заявки (заказа)» и «Коэффициент присутствия товара в остатках»

Параметр сравнения

Показатель для сравнения

Предлагаемый показатель

Качество (степень) выполнения заявки (заказа)

Коэффициент присутствия товара в остатках

1

Суть показателя

Определение степени выполнения заявки на пополнение склада / магазина

Определение длительности нахождения товара в остатках в период работы.

2

Место расчёта в цепи поставок

Между продавцом и покупателем. Кроме системы, в которой клиент – физическое лицо

На складе продавца. Включая систему «Магазин – Клиент (физическое лицо)»

3

Формула расчёта

(2), Табл.1

(6)

4

Ед. изм.

%

%

5

Положительные качества

  • Простота применения. Нет необходимости подготавливать исходные данные и модифицировать КИС.
  • Качественная оценка управления запасами при наличии у клиента эффективной методики управления ассортиментом и запасами.
  • Применение для оценки модели управления запасами в формуле расчёта страховых запасов

 

  • Определение качества управления запасами с точки зрения физического клиента, на уровне «Магазин» в системе «Магазин - Клиент», что невозможно сделать другими показателями. А также на других уровнях дистрибьюции.
  • Детализация ответственности по процессам управления товаром внутри магазина, выделяя отдельно склад магазина и витрину.
  • Возможность расчёта показателей «Возможные продажи» и «Потерянный спрос».
  • Применение для оценки модели управления запасами в формуле расчёта страховых запасов
  • Использование для объективной мотивации менеджеров по закупкам и распределению товара в ГК.

6

Отрицательные качества

  • Невозможность определения качества управления запасами или удовлетворённость спроса клиента на уровне «Магазин», в системе «Магазин - Клиент».
  • Из первого утверждения следует, что этот показатель не позволяет оптимизировать запасы в SCM, т.к. самый важный этап «Магазин - Клиент», недоступен для оценки этим показателем.

 

  • Необходима, предварительна подготовка исходных данных.
  • Значительная нагрузка на информационную систему. Требования к быстродействию КИС.
  • У компании поставщика и клиента должна быть эффективная стратегия управления ассортиментом и запасами.

 

Применив в данной статье показатель «Коэффициент присутствия товара в остатках», мы смогли формализовать и предложить алгоритм расчёта, для  определения показателя «представленность ассортимента в магазине», которое означает постоянное наличие необходимого количества товара в соответствии с динамично меняющимся спросом. Тем самым мы решили задачу, сформулированную в начале статьи.

Показатель «Коэффициент присутствия товара в остатках», позволяет учесть потерянный спрос в самом главном месте всего процесса удовлетворения спроса клиента, непосредственно в магазине. Ради удовлетворения спроса конечного клиента строится вся цепь поставки.

В магазине пересекаются компетенции закупщиков, управляющих магазинов и интересы покупателей. Параметр – «Качество обслуживания заказов» это сделать не позволит. Единственное что он может зафиксировать, так это учесть качество выполнения заказа магазина,  - поставщиком, т.е. с вышестоящего склада. Но это, как мы увидели, не объективно, т.к. сам заказ магазина может быть не корректен, товар может быть в заказе, но не факт что он будет необходим магазину, т.е. будет продан в магазине после поставки.

На Рис. 4 указаны предлагаемые параметры для оценки качества логистического сервиса. Показатели: «Присутствие товара в остатках (коэффициент)», «Насыщенность спроса клиента», «Удовлетворённость клиента наличием товара в точке реализации» - синонимы, которые соответствуют совокупному показателю – «Представленность ассортимента в точке реализации». Они рассчитываются в долях или процентах, а далее используются для расчёта показателя «Возможные продажи». Показатель «Отсутствие товара в остатках (коэффициент)» используется для дальнейшего расчёта «Величины потерянного спроса».

 

Рисунок 4 Логистический сервис с указанием предлагаемых показателей

 

 

Любая компания, практически реализуемая подход VMI (Vendor Managed Inventory – запасы, управляемые поставщиком), должна учитывать рекомендации по выбору показателя оценки «Логистического сервиса» описанные в данной статье. Клиент может быть «не всегда прав».


Литература

 

Бауэрсокс, Доналд Дж. и Клосс, Дейвид Дж. (2008), Логистика: интегрированная цепь поставок, 2-е изд., пер. с англ. Н. Н. Барышниковой, Б. С. Пинскера, Олимп-Бизнес, Москва, Россия

Дыбская, В.В. и Иванова, А. В. (2012), «Формирование системы логистического сервиса и управление качеством сервиса в сети распределения», Логистика и управление цепями поставок, № 4 (51), С. 23-28

Дыбская, В.В., Зайцев, Е.И., Сергеев, В.И. и Стерлигова, А.Н. (2008), Логистика: интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок, под ред. проф. В.И. Сергеева, В.И., Эксмо, Москва, Россия

Зайцев, Е.И. и Уваров, С.А. (2012), «Применение показателя «совершенный заказ» в логистике распределения», Логистика и управление цепями поставок,  № 4 (51), С. 16-22

Иванова, А. В. (2014), «Способы оценки логистического сервиса», Логистика и управление цепями поставок, № 3 (62), С. 69-77

Лукинский, В.С. (2007), Модели и методы теории логистики: Учебное пособие. 2-е изд, Питер, Санкт Петербург, Россия

Милов, С.Н. (2007), «Методика определения рентабельных позиций на этапах жизненного цикла товара», Логистика и управление цепями поставок, № 4 (21), С. 28-37

Сергеев, В.И. (и др.) (2004), Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов, ИНФРА-М, Москва, Россия

Сток, Дж.Р. и Ламберт, Д.М. (2005), Стратегическое управление логистикой, перевод с англ., под редакцией Сергеева В.И., ИНФРА- М, Москва, Россия

 Ansoff, H.I. (1957), «Strategies for Diversification», Harvard Business Review, no. 5 (35), pp. 113-124

Coyle, J., Bardi, Е. and  Langley, С. (2002), Zarzadzanie logistyczne, PWE, Warszawa, Poland

Randell, D.R. and Savitskie, K. (2006), «Business Metrics: The Importance of the Perfect Order Measurement», Journal of Global Business Management, no. 1 (2) pp. 70-80



[1] Название изменено

[2] Единая Государственная Автоматизированная Информационная Система учёта объёма производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спирт содержащей продукции.

[3] Теория «Статусов» авторская концепция управления запасами, ассортиментом и рентабельностью, на основе Category Management, Product Life Cycle, SCM, managing profitability и др. Подробнее будет описана в последующих статьях

[4] Группы  А, В, С  по принципу Вильфредо Парето.

Прочитано 2830 раз

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА