Общеизвестно, что в торговой организации самые большие финансовые вложения — это средства, «замороженные» в товаре. Борьба с затовариванием ведется постоянно, но ее результаты не всегда таковы, как хотелось бы, — уже потому, что ситуация out-of-stock, когда товар отсутствует на полке, не менее губительна для бизнеса. Опытом решения этой проблемы делится Александр Артюхов, исполнительный директор ИТ-дирекции Т. Д. «Копейка».
 

Борьба с мифами

В отличие от многих российских компаний, наша сеть никогда не работала на решении от «1С». С самого начала мы использовали

ERP-систему одного из крупнейших мировых поставщиков, однако через 7–8 лет стало понятно, что бизнес «вырос» из нее, и было принято решение потратиться на дальнейшее развитие системы автоматизации. Работа по модернизации велась, начиная с 2008 года, в двух направлениях: в секторе финансов и собственно розничной торговли. Начали мы с управления ассортиментом и ценами: имевшееся решение не удовлетворяло наших нужд в силу большой территориальной распределенности магазинов сети. Затем последовали изменения в управлении полочным пространством и размещениях товаров. Также потребовалось внести коррективы ввиду принятия в стране закона «О торговле».

А дальше мы замахнулись на управление товарными запасами. Опыт показывает, что об оптимизации этого процесса в России начинают задумываться лишь довольно зрелые компании. До реализации нашего проекта управление товарными запасами в сети «Копейка» выглядело следующим образом. Процесс был «отдан на откуп» товароведам, категорийным менеджерам и директорам магазинов. Делавшиеся ими заказы подвергались проверке со стороны централизованной структуры, включавшей 40–50 территориальных контролеров. При этом использовалась технология управления товарными запасами mini-max, когда есть страховой запас товара (скажем, на 5 дней продаж), ниже которого опускаться нельзя, и максимальный запас (например, 20 дней продаж), больше которого тоже заказать ничего нельзя.

Руководство ТД «Копейка» было уверено в том, что подобная система себя оправдывает: на местах сидят грамотные специалисты, которые прекрасно планируют закупки, а контрольная служба хорошо отслеживает этот процесс. На самом деле, на распределительном центре компании и на складах в магазинах ежедневно «замораживались» товарные запасы стоимостью несколько миллиардов рублей. Соответственно уменьшение запасов даже на 5–10% означало «освобождение» сотен миллионов рублей. Поэтому решение об оптимизации управления товарными запасами было стратегическим.

Чтобы убедить руководство сети в необходимости перемен, нашим IT-шникам вначале понадобилось привлечь на свою сторону ключевых специалистов дирекции продаж, которые признали возможность окупаемости инвестиций в новую систему. Нам пришлось развеять три мифа руководства компании.

  1. В магазинах с товарными запасами работают умные и грамотные люди, которым все и так знают.
  2. Со «скоропортом» все равно придется управляться непосредственно на месте.
  3. Информационные технологии стоят дорого, и неизвестно — окупятся или нет.

Развеяв эти мифы, мы получили необходимые средства и карт-бланш на проведение проекта.

Основные этапы проекта

  • Управление ассортиментом (2008–2009).
  • Управление ценообразованием (2008–2009).
  • Управление «размещениями» (2009).
  • Управление обязательствами в рамках закона «О торговле» (2009–2010).
  • Управление товарными запасами — «автозаказ» (2010).

Что нужно менеджеру? Он хочет видеть на экране монитора большую красную кнопку, нажав на которую, можно получать сверхприбыли, ни о чем не думая. Вместо этого мы сделали в левом углу экрана маленькую зеленую кнопку, нажав на которую, можно получить шаблон проекта заказов. Товаровед или директор магазина может оставить его без изменений либо внести

какие-либо корректировки на свой взгляд. В любом случае заказ автоматически уходит к поставщикам и на распределительный центр, так что магазин без товара не останется. Сам шаблон проекта заказов был разработан на основе анализа временных рядов. Суть методики довольно проста: берутся данные о продажах за последний месяц, анализируются отклонения от средних продаж и таким образом делается достаточно точный прогноз — погрешность составляет в среднем 0,5%. Фактически шаблон выполняет роль своего рода дельфийского оракула, говорящего, что нужно делать.

 

В результате — экономия и снижение рисков

В октябре 2010 года мы начали «вводить» в новую систему первые магазины, а в начале декабря того же года закончили подключение к ней всей сети универсамов «Копейка», которая на тот момент насчитывала 685 магазинов. Показатели работы компании на первый квартал 2011 года были такими. Сеть насчитывала 660 магазинов, средний ассортимент дискаунтера — 2500 позиций, супермаркета — до 25000 SKU. Ежедневно рассчитывалось примерно 28000 заказов по всем филиалам. Расчет заказов для одного магазина осуществлялся за 14 секунд, а общее время расчета для всей сети составляло 2,5 часа. При этом всей системой управляют всего два человека. Чего мы добились? Теперь в магазинах можно практически ничего не делать для управления товарными запасами. Уже через две недели работы с автоматическим заказом даже самые недоверчивые директора магазинов признали, что система не просто работает, но работает лучше, чем они сами. За первый квартал функционирования системы компания добилась сокращения товарных запасов на 15–18% по всей сети. Если взять лишь Центральный регион, где работают около 400 магазинов «Копейка», сокращение товарных запасов в денежном эквиваленте составило 200–220 млн рублей. То есть на одних процентах с этих средств мы «отбили» за пять месяцев все затраты на проект. Также была обеспечена равномерность нагрузки на РЦ. Если в декабре 2009 года сотрудники складов жаловались на пиковые нагрузки перед Новым годом, то в декабре

2010-го таких нагрузок уже не было. И наконец, была достигнута «сверхзадача» нашей IT-дирекции — снижение рисков для бизнеса за счет минимизации влияния человеческого фактора и фактора доступности центральных систем.

Архитектура системы управления товарными запасами

Панель управления

Маршруты и графики

Управляющие параметры

Мерчендайзинговые параметры

Факторы, влияющие на спрос

Расчет статистики и динамических параметров
(Ежедневно для каждого товара по каждому магазину)

Среднедневные продажи

Динамические коэффициенты влияния факторов, в т. ч. акций

Стандартное отклонение продаж

Коррекция размера текущего товарного запаса

Моделирование статистики для новых товаров

Создание проектов заказов

Аллокация (по параметрам ввода в ассортимент, алкогольным лицензиям, отделам магазинов, стоп-листам)

Расчет страхового запаса

Расчет прогноза выбытия

Расчет потребности

Оптимизация количества

Обработка проектов заказа

Автоматическое создание заказов

Заказы товара в магазины внешним поставщикам

Заказы товара в магазины с РЦ

Заказы товара на РЦ внешним поставщикам
0 0 vote
Article Rating
Подписаться
Уведомлять о
guest
0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments