АВМ Inventory на страже потребностей: представляем обновления системы

«Клиенты узнают о том, кто мы такие, в процессе взаимодействия с нами. Бренд для компании – как репутация для человека. Вы завоевываете репутацию, хорошо справляясь со сложными задачами. Люди это со временем замечают. Я не думаю, что где-то можно срезать путь». ABM Inventory

Джефф Безос, американский предприниматель, глава и основатель Amazon.com

Один из путей взаимодействия АВМ Inventory с клиентами – прислушиваться и удовлетворять их потребности. В результате система постоянно изменяется, совершенствуется. Представляем вам обновления в АВМ Inventory.

Сезонность

У большинства розничных сетей, как сегмента food, так и non-food, есть сезонные товары, спрос по которым может колебаться в сотни раз от месяца к месяцу. Зачастую всплески и падения спроса таких товаров повторяются ежегодно, поэтому важно учитывать статистику прошлых лет для подготовки к очередному сезону. Если к началу сезона не подготовиться заранее, есть огромный риск упущенных продаж. И наоборот, если вовремя не среагировать на окончание сезона – рискуете остаться с огромными излишками.

Для решения задачи по сезонным товарам в системеnпоявился отдельный блок управления сезонностью. Пользователь может по месяцам на год вперед завести коэффициенты сезонности для каждого товара по отдельности или для группы товаров. При чем очень важно добавить коэффициенты сезонности, как на увеличение спроса, так и на уменьшение. В результате формируя заказ на сеть, система сможет прогнозировать как и в какую сторону будет изменяться спрос по товару. Особенно это важно для длительных плеч поставки, когда в сезон происходит одна закупка и больше нет возможности подвезти товар.

Сомнительный буфер

Зачастую для формирования точного целевого уровня запасов по товару необходима статистика данных о продаже товара в прошлом. Если ее недостаточно или данные не очищены (оптовые/акционные продажи), то точность расчетов падает и определенный системой буфер требует отдельного внимания менеджера. Но как выделить такие товары из массы? И как определить причину нехватки данных?

В системе появился отдельный индикатор, который позволит менеджеру легко найти такие товары. Есть возможность уделить отдельное внимание следующим товарам:

• товарам, которые были в акции. Индикатор оранжевого цвета: в расчете использовано слишком много акционных дней;
• товарам, у которых средняя продажа = 0 или не определена. Индикатор желтого цвета: ADU не определено;
• товарам, у которых недостаточно данных, необходимых для точного расчета. Индикатор красного цвета: недостаточно дней с данными в расчете.

ADU для редкопродающихся товаров

При расчете показателя средней продажи по товару очень важно правильно определить период, необходимый для статистики. Если взять слишком длинный период для высокооборачиваемых товаров, то показатель средней продажи будет медленно реагировать на изменения в спросе, в результате чего получим заказ, который не соответствует спросу (запаздывает). И наоборот если для редкопродающихся товаров учитывать короткий период (например, 14 дней), то показатель может быть неточным. Средняя продажа может быть как завышена, если в 14 днях будет один день со случайной продажей, так и равной 0, когда в 14 днях не найдется ни одной продажи. Как же определить эту золотую середину?

В системе ABM Inventory средняя продажа (ADU) для товаров с разными характеристиками рассчитывается за разный период времени. Так как Фреш-товар – это в первую очередь товар с регулярным спросом, то для расчетов используется период в 7 дней. Это позволяет средней продаже быстро реагировать на изменения в спросе.

Для товаров со стандартным спросом в системе заложен период в 14 дней.

Но какой же период выбрать для редкопродающихся товаров и как же выделить такие товары из множества? Для этого в системе, есть настройка, которая позволяет в первую очередь решить, какое количество дней с продажами должно быть в 14 днях, чтобы товар считался редкопродающимся. Каждая компания может определить данный параметр исходя из специфики своей продукции. Во-вторых, после определения редкопродающихся товаров в системе есть возможность задать диапазон количества минимальных и максимальных дней, необходимых для формирования статистики продаж. Также необходимо понимать, что частота поставок таких товаров обычно длительная, поэтому для определения периода расчета система опирается на срок между поставками с учетом времени на доставку таких товаров. Есть возможность настроить, чтобы система при расчете средней продажи учитывала как один, так и несколько таких периодов.

Как быть с пиками продаж?

Не всегда компании могут точно определить, в какой из дней прошла оптовая продажа по товару. Зачастую это связано с отсутствием оптового отдела в структуре компании или когда оптовые продажи проходят по кассе вместе с остальным товаром. В системе появилась возможность назначить предел, переходя который система не будет учитывать продажи дня.

Ведь данные о средней продаже, как акционного, так и товара регулярного спроса имеют прямое влияние на заказ товара. Поэтому, очень важно оптовые продажи не включать в статистические данные для расчета, так как такие продажи имеют стихийный характер.

За дальнейшими обновлениями следите в новостях.

Будьте эффективными с ABM Inventory!