Автоматизация совместного планирования закупок ритейла с поставщиками

Помните, как совсем недавно торговые сети часто устраивали распродажи продуктов с истекающим сроком годности? В настоящее время такая практика используется намного реже. Почему? Объяснение в том, что крупные розничные сети наладили совместную работу с поставщиками и теперь могут довольно точно прогнозировать количество товаров, которое действительно будет продано. Нет избытков – нет необходимости срочно от них избавляться. Но это только одна сторона вопроса, пусть и самая заметная. На деле преимуществ совместного планирования намного больше.

В чем выгоды?

Выгоды автоматизации совместного планирования (АСП), как и просто совместного планирования, заключаются одновременно в двух параллельных явлениях: повышении уровня сервиса и объема продаж с одновременным сокращением потерь.

• Повышение уровня сервиса и объема продаж. Товары на складах не скапливаются и не заканчиваются в самый неподходящий момент. Наблюдается рост прибыли за счет снижения ошибок при планировании промоакций. 
• Сокращение потерь. Высвобождение оборотных средств за счет уменьшения избыточных запасов. Снижение частоты списаний просроченной продукции, а также минимальные остатки залежалых товаров, выводимых из ассортимента. Сокращение упущенной прибыли из-за недопоставок. Уменьшение потерь от неточно сформированных заказов, а также улучшение качества планирования за счет учета особенностей логистики.

Технологии совместного планирования

Традиционный подход к закупкам заключается в том, что ритейлер по своему усмотрению направляет заказы на товар поставщику и этим ограничивается. Такой способ не слишком эффективен – у поставщика может попросту отсутствовать товар или, как вариант, спрос по тем или иным причинам изменяется в большую или меньшую сторону, что влечет за собой избыток продукции на складе или ее недостаток. В противовес этой методике существуют технологии совместного планирования: VMI (Vendor-managed Inventory) и CMI (Co-managed Inventory).

Согласно концепции VMI, клиент постоянно обменивается информацией с поставщиком, сообщая ему различные данные: фактический уровень продаж товаров из ассортимента, имеющегося на складе, планы на промо-акции и распродажи, открытие новых магазинов и многое другое. Получая такие сведения, поставщик более рационально планирует пополнение клиентских запасов. Технология VMI может реализовываться несколькими способами:

1. Клиент определяет уровень необходимых запасов на складах, а поставщик регулярно пополняет их до этого уровня. Практика во многом устаревшая и применимая лишь в отдельных случаях, когда речь идет о продукции с более или менее устойчивым графиком реализации, например, бакалея или канцтовары.
2. Консигнация. Суть процесса в том, что поставщик отдает свои товары заказчику на реализацию с отсрочкой платежа, получая оплату лишь тогда, когда происходит продажа. 
3. Предоставление поставщику доступа к сведениям о ситуации на складах клиента. В этом случае дистрибьютор или производитель могут самостоятельно анализировать ситуацию и принимать взвешенные решения о том, какие товары и насколько большие партии следует отправить клиенту для пополнения его запасов.
4. «Имплант» – присутствие сотрудника поставщика на территории заказчика. От своего представителя поставщик получает актуальные сведения о том, что и в каких количествах необходимо в той или иной перспективе. Такую практику, к примеру, в недавнем времени внедрила сеть магазинов «Магнит». Проект оказался успешным и был масштабирован в начале 2021 года.

Широкое распространение получила концепция CMI (Co-managed Inventory). Ее основа – объем поставок определяет клиент, как сторона, которая получает наиболее актуальные и точные сведения о спросе на товары. 

Построение систем АСП

Процесс автоматизации совместного планирования покоится на трех китах: сбор данных, анализ и прогнозирование, а также составление и утверждение планов всеми участниками (ритейлер, поставщик, производитель).

Внедрение подобных комплексных систем начинается с ритейлера – непосредственного владельца данных, необходимых для дальнейшего анализа. Прочие участники планирования подключаются во вторую очередь.

Важнейшей составляющей эффективного АСП является максимально точное прогнозирование, которое достигается с помощью машинного обучения и построения математических моделей. Искусственный интеллект позволяет выбирать оптимальные модели, определять тенденции, непрерывно совершенствуя точность прогнозов.

Помимо регулярных продаж, учитываются такие факторы, как промо-акции, выход новинок, добавление товаров в списки блокировки (если продукция выводится из ассортимента), изменения цен, крупные разовые заказы, трейд-маркетинговые компании. С помощью ИТ-системы определяются закономерности, которые затем применяются для создания точных прогнозов на длительные сроки.

Внедрение проекта АСП на стороне ритейлера позволяет перейти к следующему этапу – построению системы совместного планирования. Поставщики и производители получают доступ к прогнозам, после чего могут уточнять свои возможности и контролировать происходящее.

В настоящее время уже есть целый ряд систем, позволяющих автоматизировать совместное планирование в ритейле, например, Novo Forecast Enterprise, с помощью которого можно не только строить точные прогнозы, но также эффективно взаимодействовать с поставщиками и производителями продукции. Результаты внедрения таких решений неизменно положительны. Их распространение в крупном ритейле – не более, чем вопрос времени.