Прогнозирование скорости убытия товаров

При стратегическом планировании – краткосрочные и долгосрочные прогнозы при стратегическом и финансовом планировании. В этом случае на статистический прогноз чаще всего накладываются цели и дополнительные условия, которые приводят к большому количеству повышающих и корректирующих коэффициентов. В конце концов получается уже совсем не то, что мы привыкли называть прогнозом.

Отсутствие товара в любом случае является недоработкой торговой сети и товар, введенный в ассортиментную матрицу должен быть в наличии.
Влияние отсутствия товара на поведение потребителей определяется лояльностью к бренду, частотой покупок, наличием альтернатив:
Отсутствие товаров, аналогичных по цене, отпугнет «экономящих»
Отсутствие товаров, аналогичных по свойствам и назначению, отпугнет «целеустремленных»
Отсутствие любимых и «достойных» брендов отпугнет «традиционалистов», привыкших покупать одни и те же товары
Покупателя «со списком» может отпугнуть отсутствие любого товара из списка.

Казалось бы, для устранения этих негативных последствий достаточно закупить побольше товаров. Но и у излишнего товарного запаса есть свои недостатки:
Низкая оборачиваемость запасов, что ведет к иммобилизационным издержкам (замораживанию денежных средств)
Дополнительные складские и логистические расходы
Возможные потери товарного вида или просрочка
Возможные потери из за устаревания (для бытовой техники и мобильных телефонов это выход новых моделей, для одежды – смена сезона, для продуктов с длительными сроками годности – недоверие покупателям к товарам, которые «давно лежат»).
Следовательно, для того, чтобы не нести убытки необходимо повысить качество прогнозирования. Не вникая сейчас в роли товаров и влияние отсутствия товара на покупателя, подойду к вопросу математически, разделив товары по степени их уходимости.

1. Горизонт прогнозирования (как быстро будет выполнен заказ, какое время до следующей поставки)
2. Объем продаж (чем больше объем продаж тем меньше колебания в %. При штучных продажах они изменяются в разы за счет эффекта нулевой базы)
3. Сезонность продаж
4. Наличие статистики за продолжительный период
5. Наличие возмущений в предшествующем периоде (периоде, за который используется статистика):

Отсутствие товара
Резкое изменение цены
Промо по товару, по которому составляется прогноз в сети
Промо по аналогичным товарам в сети
Промо по товару, по которому составляется прогноз у конкурентов
6. Ожидаемые возмущения в планируемом периоде. В принципе, они аналогичны п.4.
При создании заказа необходимо учитывать историю сотрудничества и надежность поставщика, но это уже к закупочной деятельности.

1. Для товаров с большим объемом продаж запас рассчитывается по статистической модели на основе произведения скорости убытия (рассчитанной с учетом коэффициента сезонности и общего тренда), умноженной на количество дней заказа + резервный и неснижаемый товарный запас – текущий остаток.
2. Для товаров с низкой уходимостью значимость прогноза снижается, так как часто задача закупщика сводится к:

• Пополнению запаса до неснижаемого запаса, допустим, презентабельной выкладки, когда продажи в месяц из торговой точки 1 шт., а согласно запас полки 3 шт.
• Увеличению заказа до минимального кванта поставки

Все это приводит к снижению оборачиваемости, но обеспечению оптимальной логистики и презентабельной выкладки.

ВНИМАНИЕ: Для снижения требований к качеству прогноза скорости убытия, помимо сбора информации о возмущениях и совершенствования процедуры автозаказа есть одно простое средство – уменьшение частоты поставок:
Более частые поставки от поставщика (допустимо для товаров с небольшим квантом поставки)
Создание запаса на промежуточном складе (возможно, даже своем РЦ), что позволит при стандартном времени выполнении заказа поставщиком, допустим 15 дней, обеспечить быстрый «довоз» товара в случае резкого скачка спроса, допустим, через 2 дня.

• Конечно, у частых поставок есть свои недостатки – рост операционных издержек, но это уже другая задача (см. модель Уилсона)