Прогнозирование продаж товаров с нерегулярным спросом по методу BRT*
КОРУС Консалтинг Manhattan

Лидеры в управлении цепочками поставок и управлении складом

Прогнозирование продаж товаров с нерегулярным спросом по методу BRT*

Прогнозирование продаж и спроса с использованием информационных технологий уже не является чем-то необычным. Современные ИТ-решения позволяют без труда обрабатывать большие массивы данных, высчитывать всевозможные статистические показатели продаж – простые и экспоненциальные – на основе которых и формируются прогнозы большинства компаний.

Методы прогнозирования продаж 

Методы средних позволяют достаточно точно спрогнозировать продажи товаров с регулярным спросом, дают возможность учета выбросов, сезонных факторов. Однако в случае, когда речь идет о товарах с нерегулярным спросом, данные методы не обеспечивают должного уровня точности прогнозов.

Спрогнозировать спрос на товары с нерегулярным спросом на больших промежутках времени (квартал, полугодие, год) не составит особого труда, но прогноз теряет свою точность в случае горизонта планирования «неделя-месяц».

Как правило, учитывая высокую стоимостьтоваров с нерегулярным спросом, достаточно сложно определить оптимальный уровень обеспеченности складских запасов по данным позициям и принять решение о закупке с избытком. ABC и XYZ-анализ этих товаров также не дает ответа на ключевой вопрос.

  • Сколько товара с нерегулярным спросом надо приобрести для поддержания разумного уровня сервиса?

Чрезмерные запасы дорогостоящих товаров с нерегулярным спросом приведут, в лучшем случае, к «закапыванию» в склад большого объема оборотных средств, которые могли быть использованы для других целей. Или к образованию «мёртвых остатков» или неликвидов – в случае, когда речь идет о товарных позициях, коллекции которых обновляются ежегодно: дорогой электроинструмент, крупная бытовая техника премиум-класса, предметы люксовой категории, продаваемые наряду с обычными позициями.

В то же время, недостаток таких товаров на складе существенно сокращает возможную прибыль от продаж, так как прибыль от продажи одной единицы дорогостоящего товара порой может превышать прибыль от продажи типового товара в десятки раз.

Пример прогнозирования продаж по методу BRT

Предположим, что данные о продажах такого товара можно представить в следующей таблице:

Допустим, время поставки товара с момента его заказа у поставщика до прихода на склад составляет четыре дня, а текущий остаток на складе – 1 штука. Количество проданных наименований в заданный период – 30 штук.

  • В каком количестве необходимо произвести закупку товара сейчас с учетом срока поставки товара?

При расчете на основе средних продаж мы бы получили значение средней реализации товара в размере: 30 штук/31 дней = 0,97 штуки в день, а объем продаж за время поставки составил бы около 4 единиц, точнее 0,97 штуки*4 дня = 3,9 штуки.

Имея в наличии одну единицу товара, мы можем предположить, что нам нужно заказывать еще три штуки для пополнения запасов. Однако анализ продаж показывает, что реализация пяти штук товара и более не является такой уж необычной ситуацией. И при закупке всего трех штук товара мы не сможем удовлетворить спрос и лишим себя продажи.

  • Сколько же товара надо держать на складе и какой уровень сервиса можно гарантировать клиентам в этой ситуации, чтобы обеспечить удовлетворение максимального спроса, не потратив излишних денег на большие закупки?

Проведенный выше анализ на основе расчета средних продаж не отвечает на эти вопросы.

Поэтому для прогнозирования нерегулярных продаж крайне важно использовать специальные методы, позволяющие производить анализ нерегулярных событий. Сравнительно недавно стали разрабатываться методы на основе так называемой Bootstrapping-статистики. Одним из таких методов, используемых при анализе нерегулярных и разреженных рядов, является метод под названием Bootstrapping Reaction Time (BRT)*.

Отличие BRT-метода от расчета средних состоит в определении наиболее вероятного объема продаж за период поставки заказа, а не расчета среднего дневного объема продаж. В нашем случае этот период поставки составляет четыре дня.

  • Какой вариант прогноза продаж наиболее приемлем, исходя из имеющихся данных?

Для поиска ответа составим таблицу всех возможных вариантов на основании имеющихся данных. Для этого разбиваем наш ряд по порядку на периоды реакции (сроки поставки заказа): сначала с 1 по 4 день, потом с2 по 5, потом с 3 по 6 и т.д. – всего 28 возможных вариантов.

В крайней правой колонке мы получили множество вариантов того, какой объем товара может быть продан за выбранный промежуток времени (четыре дня) - получили разброс от 0 до 11 штук. Как понять, какое из этих значений наиболее отвечает нашим требованиям? Для этого составим частотную гистограмму – она покажет, как часто одно или другое значение встречается в выборке:

  • Скольким клиентам наша компания готова обеспечить безусловную доступность товара?

Под «безусловной доступностью» будем понимать следующую ситуацию: если у нас в среднем покупают по 10 штук ежедневно, но был случай, что кто-то купил 100 штук, то «безусловная доступность» означает, что у нас на складе должно быть в наличие 100 штук товара.

Высокий уровень доступности товара означает, что вы можете предоставить клиентам более высокий уровень обслуживания, но при этом на вашем складе хранится большое количество товара.

Отсутствие товара на складе – низкий уровень доступности – означает, что мы закупаем меньше товаров впрок, но снижаем и качество сервиса, не имея возможности отгрузить товар клиенту вовремя.

  • Какой процент клиентов мы можем обслужить – продать товар, отбросив фактор наличия на складе?

Как правило, это значение колеблется в районе 80-91%. Для нашего примера остановимся на уровне доступности – 80%. Оставшихся клиентов – 20% - мы «отбрасываем», считая, что для них мы не готовы хранить большие запасы товара на складе и не будем учитывать в плане закупок.

Что эти цифры означают для нашего анализа? Это означает, что на основании нашей гистограммы требуется определить максимальное значение объема продаж таким образом, чтобы суммарная частота спроса на меньшие объемы продаж была максимально приближена к выбранному нами уровню доступности.

В управленческой логике это можно интерпретировать следующим образом: мы должны выбрать возможный максимум спроса, который возникнет у 80 из 100 наших клиентов за выбранное время реакции (срока поставки заказа).

Для нашей выборки это значение равняется 8 штукам, что покроет требование 21 из 28 возможных исходов (если бы мы выбрали уровень доступности 70/10, то это было бы  значение 5 штук, что покрывало бы 20 возможных исходов из 28 возможных).

В управленческой логике, найденное нами значение в 8 штук можно интерпретировать следующим образом: при обслуживании 8 из 10 клиентов, в течение 4 дней они купят суммарно меньше 8 штук товара, а закупка  будет равняться 8 – 1 = 7 штук. Этот результат существенно отличается от значения, полученного при расчете «простой средней».

Таким образом, метод BRT дает более точную и обоснованную аналитику для товаров, которые должны находиться в доступности для клиентов, даже в том случае, если их покупают достаточно редко, но с некоторым постоянством.

В данной статье приведен пример всего для одной позиции. В случае, когда фигурируют несколько точек продаж и несколько тысяч номенклатурных позиций, провести BRT-анализ в ручном режиме невозможно.

Поэтому для прогнозирования продаж применяются специализированные решения - системы управления запасами. В настоящее время все более популярным становится использование программного обеспечения в виде удаленного сервиса или SaaS-приложений для анализа и прогнозирования запасов.

Управление запасами для малого бизнеса

«КОРУС Консалтинг» предлагает услугу по анализу запасов с использованием BRT-метода прогнозирования продаж. Сервис ориентирован на малый и средний бизнес и может использоваться удаленно через интернет на условиях ежемесячной подписки.

Дешевизна сервиса позволяет получить доступ к современным средствам прогнозирования продаж и анализа запасов компаниям, которые ранее не могли позволить себе подобные решения из-за их высокой стоимости владения.

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону: + 7 (495) 647-50-46, + 7 (812) 677-56-90.

*BRT - Bootstrapping Reaction Time. Слово «bootstrapping» пришло из поговорки «pull oneself over a fence by one’s bootstraps», что почти буквально соответствует нашему «вытащить себя за собственные волосы».

Manhattan SCALE™: Supply Chain Architected for Logistics Execution – современная, функциональная WMS система на платформе .Net.

Manhattan SCOPE ®: Supply Chain Optimization…Planning Through Execution – комплексная WMS система с поддержкой модуля управления цепочками поставок.

 

 

На главную

Назад