0/5

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»
время публикации: 10:00  26 мая 2022 года
Вопрос импортозамещения для отечественного бизнеса последнее десятилетие имел особую актуальность, а в текущих условиях неопределенности стал для многих ключевым. Никто не отменял и регулярно необходимого повышения эффективности бизнес-процессов. Как просто и быстро, а главное качественно перевести свое дело на новые рельсы?
GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»Рассказывает Лев Киселев, руководитель направления Retail Analytics, компания GoodsForecast.

Как бы вы могли охарактеризовать текущую экономическую ситуацию? Каково ее влияние на развитие бизнеса компаний и в целом на рынки?

– Сегодня весь мир стоит на пороге серьезных изменений, которые можно отчасти сравнить с процессами начала 90-х в нашей стране. Существуют большие риски неопределенности и, самое главное, очень высока вероятность того, что изменится структура спроса и потребления. Какие-то товары уйдут, будут появляться новые. Не говоря уже о брендах, компаниях и т.д. Скорее вопрос даже шире, какие рынки уйдут, какие производства гипотетически исчезнут.

Исторически сложившиеся процессы управления запасами и логистикой перестают соответствовать требованиям со стороны текущей ситуации: надежности и гибкости. А этого, исходя из нашей практики, крайне сложно достичь без инструментов планирования и сценарного анализа. Мы, ранее внедряя свои решения, неоднократно сталкивались с необходимостью реинжиниринга процессов. 

Если использовать аналогии и сравнить бизнес с машиной, то сотрудники привыкли ехать все время плюс-минус по прямой. И когда руководитель пытается выйти за эти рамки, оказывается, что к поворотам машина-то и не готова, как руль ни крути. 
Единственно правильный выбор – использовать автоматизированные инструменты. Причем желательно, чтобы они были отечественного производства, поскольку импортные решения становятся токсичными.

А сейчас впереди долгий серпантин. Но российскому бизнесу не привыкать к постоянным вызовам, особенно если компании идут в ногу со временем и используют передовые технологии. Ведь любой кризис – это не только риски, но и возможности.

Помимо процессного стоит упомянуть еще о двух моментах.

Так, если раньше, еще 5-10 лет назад, обычный Excel позволял закрывать существующие потребности с алгоритмической точки зрения, то сегодня этого уже недостаточно. Во-первых, статистика прошлых лет перестает быть релевантной, ручное прогнозирование или простые модели могут не справляться. Во-вторых, все чаще принимаются новые управленческие решения, и вся цепочка имплементации ломается. 

Единственно правильный выбор – использовать автоматизированные инструменты. Причем желательно, чтобы они были отечественного производства, поскольку импортные решения становятся токсичными. Часть иностранных компаний уже ушла с российского рынка, а те, кто декларирует что остается, по факту сворачивают инвестиции, релоцируют свои офисы. Запретительная политика ведется с обеих сторон, риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения.

Нам уже известны случаи прекращения проектов с участием иностранных партнеров стоимостью более 1 млрд. 

Какие варианты развития событий можно выделить?

– Существует три основных варианта развития событий. 

Первый – нарастание текущих тенденций. Это означает, что структурно относительно текущего момента ничего не изменится, но увеличатся масштабы. Соответственно, будет падение платежеспособности населения, а также исчезновение западных и частично азиатских решений и продуктов. В свою очередь, это приведет к подорожанию отечественных продуктов.

Второй вариант, это отскок к прежней структуре спроса – в случае деэскалации возможен процесс отмены и возвращение ближе к исходной точке. При этом понятно, что до конца вернуться к ней не удастся.

И третий - это изменение структуры спроса, о чем мы говорили в начале. Опять же если вернуться к аналогии с 90-ми, вспомните какая структура потребления у нас была в последние годы существования СССР и какая сейчас. Что-то подобное вполне может произойти и при нынешнем развитии ситуации.

По вашему мнению, что необходимо делать тем компаниям, у которых автоматизированные решения уже внедрены?  Как лучше использовать их в условиях неопределенности?

– Выделим две основные компоненты – это управление параметрами прогнозирования и параметрами страхового запаса. 

Многие компании смотрят на управление товарными запасами через призму точности прогноза. Мы не рекомендуем так делать, потому что напрямую точность прогноза весьма нетривиально монетизируется в коммерческие показатели и результат может оказаться совершенно не тем, что ожидался.

В условиях турбулентности важно исключать из статистики периоды «залповых» или провальных продаж, например, ажиотажный спрос на сахар и гречку, поскольку они имеют аномальную природу. Особенно это будет хорошо работать в варианте с отскоком.

В двух других вариантах лучше плотнее работать с реактивностью моделей прогнозирования. Если экспертно вы считаете, что текущая динамика будет как минимум сохраняться, то есть смысл «подкрутить» коэффициент забывания модели, чтобы они с большим весом учитывали именно последние продажи.

Важно понимать, что управление параметрами, в том числе прогнозирования это процесс. Сегодня, на периоде турбулентности последние 2 недели должны быть основой статистики, а через месяц, когда станет понятна целевая картинка, эти недели должны быть отмечены как аномальные.

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»
 
Как управлять параметрами автоматических систем управления страховыми запасами?

– Повсеместно применяемый в ритейле принцип Парето (около 80% это А-товары, а В и С – это 20%) достаточно давно в FMCG в сетях не соблюдается. В зависимости от категории доля А-товаров составляет где-то 60-70%. Но поскольку в текущих условиях все будут пристально смотреть на ценовую составляющую, консолидация спроса на А-товары будет нарастать. Поэтому в качестве одной из рекомендаций можно рассмотреть сокращение ассортимента. Например, избавится от С-товаров и их остатков и вложить этот рабочий капитал в А-товары.

Необходимо определиться с политикой избыточности или недостаточности. Сейчас сложно и часто нет смысла, нет необходимости пытаться точно рассчитать какие-то риски. Прежде всего, нужно решить – хотите ли вы по каким-то причинам, чтобы товар вымывался, либо его придержать. 
Наш софт полностью российский, мы включены в Единый реестр российского программного обеспечения и можем реализовывать проекты, в том числе на базе Open Source.

Также не нужно пытаться «запихивать» в страховой запас все возможные составляющие. Например, изменилось логистическое плечо: раньше товар напрямую из Европы поступал за неделю, а сейчас – через третьи страны 6 недель. В этом случае не нужно увеличивать пропорционально страховой запас. Достаточно внести данные об изменениях в систему, и она сама рассчитает, какой страховой запас для этого нужен. Страховой запас имеет статистическую природу и не нужно забирать у математики ее компетенции.

Насколько компания GoodsForecast и ее решения могут помочь бизнесу, в том числе с автоматизацией и планированием в текущей неопределенности?

– Я бы выделил несколько причин, почему стоит выбрать именно решения GoodsForecast

Во-первых, это успешная практика реализации проектов в России с доказанными показателями успешности. Во-вторых, превосходство наших алгоритмов, в том числе над алгоритмами известных ведущих международных решений. И, наконец, наш софт полностью российский, мы включены в Единый реестр российского программного обеспечения и можем реализовывать проекты, в том числе на базе Open Source.

В 2020 году наша компания принимала участие в, можно сказать, «олимпийских играх» среди алгоритмов прогнозирования – M5 FORECASTING COMPETITION, которые проводятся с конца 80-х. Каждый конкурс посвящен свой задаче и этот, 5й, имел задачу прогнозирования продаж сети Wallmart. При этом было 2 трека: прогноз в его классическом понимании и его вероятностное распределение. Последнее с точки зрения бизнеса является ничем иным как страховым запасом.

Участниками конкурса стали более 5,5 тысяч команд как всем известных коммерческих компаний, так и академических. В треке прогнозировании мы заняли 10 место, а в треке страховых запасов – 2 место, что позволяет говорить о наших самых высоких компетенциях в этой области даже на мировом уровне.

Основная гипотеза, которая проверялась на этих соревнованиях, - оптимальное решение задачи прогнозирования продаж (методы машинного обучения или классические методы временных рядов). Пальма первенства осталась за машинным обучением. Наше решение – это некий гибрид, включающий оба метода.




Читайте также:  Машинное обучение в ритейле: как алгоритм борется за клиента




Какие системы вы можете предложить заказчикам?

– Это достаточно широкий набор, начиная от тактического уровня среднесрочного прогнозирования и заканчивая операциями в магазине.

Начинаем мы с планирования продаж – это планирование спроса на достаточно большом горизонте, наложение ограничений и, соответственно, получение плана продаж. Результат может быть использован, например, для управления ресурсами: в магазинах, например, это могут быть человеческий ресурс, а для РЦ - емкость хранения.

Управление запасами включает расчет и управление нормами и автозаказ.

Нормы – это целевые запасы, которые система рассчитывает оптимальным образом исходя из стоимости денег и хранения, из возможно упущенной маржи и вероятности списаний. На результат можно посмотреть в различных разрезах, оценить насколько мы вписываемся в какие-то ограничения, поменять настройки для какой-то части и так далее. То есть существует возможность сценарного анализа.

Автозаказ – это операционный инструмент обеспечения этих самых норм на операционном уровне. То, что мы предварительно рассчитали и утвердили в качестве целевых запасов, на практике будут ровно такими какими мы их посчитали.

Инструмент планирования промо не только достаточно точно рассчитывает промо прогноз, но и поддерживает процесс формирования, наполнения и согласования промоакций в ролевой модели.

На операционном уровне есть инструмент – On Shelf Availability. Он позволяет мониторить в течение дня наличие товара на полке и его своевременную выкладку. Это позволяет повысить продажи на 1-2%.

Помимо этого, в нашем портфеле есть сервисы мониторинга промо и цен. Соответствующую информацию мы можем брать как из открытых источников (сайты), распознавания фотографий полок конкурентов, так и на основании обезличенных данных ОФД (операторов фискальных данных). Всю эту информацию можно соотнести с товарным классификатором заказчика и подсветить, что у конкурента в этом регионе на такие товары из вашего ассортимента проводятся такие-то акции, а на какие-то товары у него такие цены.

И, наконец, ценообразование. Данное решение позволяет давать рекомендации по переоценке исходя из заданных целей – максимизации маржи или ТО. Также можно автоматически генерировать переоценку на основании, например, средних цен по рынку, либо на основе каких-то других правил.

Все эти наши продукты между собой связаны, выстраиваются в экосистему с получением положительной синергии.

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»
 
Каковы средние практические показатели внедрения автозаказа в FMCG-сетях?

– Если автоматизация происходит впервые, до этого торговая сеть использовала Excel или inhouse-разработки, то следует ожидать значительного улучшения. В этом случае возможен рост ТО выше 10% с одновременным снижением уровня запасов вдвое, в нашей практике такое происходило неоднократно.

Мы уверены в своих силах, поэтому также предлагаем заказчикам аутсорс управления настройками с оплатой. Т.е. мы можем управлять настройками автозаказа, измерять в коммерческих терминах рост товарооборота, к которому привело внедрение нашего решения, и в зависимости от величины этого прироста уже меняется и оплата, т.е. оплата за результат.

Расскажите об успешно реализованных кейсах внедрения решений GoodsForecast в FMCG-рознице.

– На автозаправочных станциях сети АЗС «Газпромнефть» была внедрена система управления запасами сопутствующих товаров. Стоит отметить, что мы успешно решили, в том числе, техническую проблему, а именно расчет прогноза и заказов вовремя, несмотря на то что более 1,2 тысяч АЗС находится во всех часовых поясах. Т.е. к началу дня для каждой заправки есть рассчитанный заказ.

Заказ «Газпромнефти» не централизован, каждая заправочная станция делает его самостоятельно. Поэтому важно было очень важно и значимо снизить время, затрачиваемое на один автозаказ. В итоге его удалось снизить более чем в 3 раза – с 45 до 13 минут.

В продуктовой сети «Верный» нам удалось повысить точность прогноза промо в 1,5 раза уже на этапе пилота, внедрив решение GoodsForecast.Promo. В этом случае мы с партнерами работаем по success fee, то есть сами управляем моделями и их параметрами, получая оплату в зависимости от роста точности прогноза. Поэтому мы уже существенно ушли от первичных показателей и продолжаем обеспечивать их рост.

В первом нашем клиенте среди FMCG-сетей, сибирской сети «Лама», реализован кейс по управлению запасами. Самый важный показатель – это перевод на жесткий автозаказ 95% ассортимента. Т.е. заказы, сформированные нашим инструментом, никак не корректируются для этого процента, все автоматически идет к поставщикам.

С ритейлером «О’КЕЙ» реализован кейс по доступности товара на полке с помощью решения GoodsForecast.OSA. Корректность сигнала, что что-то не так с выкладкой составляет порядка 80%. Дополнительная выручка от внедрения нашей системы составляет около 26 млн рублей в месяц.

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения» 

Какова архитектура, предлагаемых вами решений? И на сколько она проста и удобна для заказчика?

– В течение последних двух лет мы реализуем собственную среду разработки – Платформу интегрированного планирования GoodsForecast – которая является конструктором, позволяющим конфигурировать в стиле low-code все компоненты управления самостоятельно.

Например, расчет заказа можно разложить на поток кубиков, т.е. последовательность вычислений, которые можно заменять один на другой в случае необходимости самостоятельно на стороне, в том числе, и заказчика.

Т.е. если вы хотите, чтобы прогноз читался, например, каким-то другим способом, не так как это считается в одном из наших вариантов, вы можете создать свой, и, соответственно, получить другой результат и без привлечения программистов. 
На фоне текущей неопределенности мы фиксируем возрастающий спрос к нашим продуктам не только со стороны действующих партнеров, которые хотят развивать и расширять существующее взаимодействие, но к нам обращаются и крупнейшие игроки с рынка FMCG, ранее пользовавшиеся решениями сторонних вендоров.

Всего компонентов для конструирования три: управление данными и процессом интеграции, управление расчетными сервисами и конструктор пользовательских интерфейсов. 

Варианты внедрения также разные. Это может быть как стек Microsoft SQL плюс Windows, так и Open Source – Linux плюс Postgre. Дело за заказчиком, что ему удобнее. 

Каковы ближайшие перспективы развития ситуации на рынке и планы вашей компании?

– На фоне текущей неопределенности мы фиксируем возрастающий спрос к нашим продуктам не только со стороны действующих партнеров, которые хотят развивать и расширять существующее взаимодействие, но к нам обращаются и крупнейшие игроки с рынка FMCG, ранее пользовавшиеся решениями сторонних вендоров.

Все отчетливо понимают, что необходим стабильный партнер, который сможет обеспечить надежные и гибкие инструменты автоматизации бизнес-процессов. И мы готовы выступить в качестве такого партнера. У нас большой прикладной опыт разработки и внедрения, неоднократно доказанное алгоритмическое преимущество моделей по сравнению с аналогами признанных международных компаний и вариативный технологический стек, в том числе open source.

GoodsForecast про импортозамещение систем планирования в ритейле: «Риски слишком велики, чтобы использовать иностранные решения»

Контакты:

8 (800) 350-45-46
info@goodsforecast.ru

0
 
Реклама на New Retail. Медиакит
Close
Email
Подпишитесь на нашу рассылку и самые интересные материалы будут приходить к вам на почту
Нажимая «Подписаться» вы принимаете условия политики конфиденциальности