Анализ и прогноз для современной торговли

Торговое оборудование в России №8/2007| Татьяна Богатова

Когда сегодня заходит речь об ИТ для торговых предприятий, точаще всего имеется ввиду неавтоматизация бухгалтерского учета, атакие информационные системы, которые помогают управлять складом, отслеживать товародвижение, регулировать работу кассовых узлов, следить за безопасностью, правильно распределять финансы итоварные потоки — иными словами, грамотно управлять предприятием. В настоящее время ИТ— не роскошь, а средство выживания в условиях обостряющейся конкуренции. И здесь наиболее важными инструментами для планирования и уверенного движения вперед становятся аналитические возможности информационных систем.

ЗАЧЕМ И КАКОЙ АНАЛИЗ НАМ НУЖЕН?

Ответ на вопрос «зачем?» прост: чтобы грамотно управлять деятельностью компании, принимать правильные решения, развивать бизнес, адекватно планировать дальнейшие шаги. Но именно планирование зачастую оказывается самым сложным. Особенно непросто дело обстоит в рознице. «Здесь, в отличие, например, от дистрибуции, мы почти ничего не знаем о конкретном клиенте, о его предпочтениях, — пояснила Елена Кудрина, исполнительный директор компании FIT, — но самое ужасное: мы не знаем, когда он придет и что купит. Прошел дождь, и мы ничего не продали в этот день. Мы также не можем спросить его о его планах по приобретению товаров — а это то, с чего начинается планирование поставок. По результатам анализа продаж мы можем лишь судить обо всех клиентах в целом как общей массе потребителей. В какой-то степени здесь помогает персональный маркетинг, который позволяет охватить незначительную часть покупателей. Поэтому напрашивается вывод: в розничной торговле формирование планов продаж может быть построено только на основе прогноза спроса». По оценкам экспертов, только прогнозирование спроса может повысить эффективность управления логистикой поставок в розничной торговле на 15 % и выше.

Какой же анализ необходим для качественного прогноза? В первую очередь для этого нужны исторические данные. Они обычно накапливаются в ИС и служат материалом для аналитического изучения (продаж, работы сотрудников, экономических параметров предприятия и пр.). В розничной торговле оценки продаж товара основываются на информации, поступающей с кассовых терминалов. Вот только вопрос — насколько они отражают реальный спрос? Очевидно, что далеко не на 100 %, ведь реальные продажи — это удовлетворенный спрос. А сколько покупателей ушли, ничего (или чего-то) не купив, — не из нежелания это сделать, а из-за невозможности?

Причин возникновения такой ситуации, как считает Елена Кудрина, несколько:

  • покупатель не смог найти нужный товар или получить нужную информацию о нем (для принятия решения о покупке);
  • товара не было на полке, при этом он есть в магазине; или, присутствуя в магазине, он еще не внесен в ИС, и вы его не можете продать; или он есть в другом магазине или на складе, а вы не можете его сейчас продать покупателю.

Именно поэтому качественный прогноз, способный повлиять на эффективность бизнеса, должен учитывать не только реальные исторические данные о продажах, но и делать поправку на «неудовлетворенный спрос» (в частности, на ситуации, когда товара нет на полке). К этому г-жа Кудрина добавляет и такие факторы, как изменчивость предпочтений (короткий жизненный цикл товара) и ассортимента, сезонные колебания, а также наличие в одном магазине товаров с существенно разной интенсивностью продаж (товары массового потребления и длительного пользования), что требует использования различных методов построения прогностических моделей.

Другой задачей, также способствующей повышению эффективности розницы и составлению правильных прогнозов спроса, является оперативное выявление отсутствия товара на полке в торговом зале. Это особенно актуально для быстро оборачиваемых товаров, когда отсутствие покупок в течение нескольких часов с большой вероятностью связано именно с недостатками выкладки. Как быстро обнаружить такую ситуацию?

«В решении этих задач, — подчеркнула Елена Кудрина, — на помощь приходят мощные аналитические системы, построенные на применении фундаментальных математических теорий, в частности, математической статистики. Так, получая информацию с кассовых терминалов, они могут оперативно указать менеджеру на вероятное отсутствие товаров на полке (выполняя роль некоей «тревожной кнопки»). Кроме того, выявив периоды или даже часы отсутствия товаров на полке, мы можем скорректировать прогноз спроса, приблизив его к реальному потребительскому спросу (какой бы был спрос, если бы товар всегда присутствовал на полке). Эта коррекция существенно улучшает качество прогноза спроса, а, следовательно, позволяет лучше организовать логистику поставок и увеличить прибыльность бизнеса».

Как отмечают эксперты, ввиду большого интереса разработчиков к ритейлу, где есть хорошие предпосылки для применения их мощного математического инструментария (громадные массивы данных — терабайты информации, большое разнообразие оптимизационных задач и т. п.), в последнее время наблюдается не только тенденция к увеличению аналитических возможностей торговых и управленческих ИС, но и появление вертикальных розничных решений. Например, у таких компаний, как SAS, мировых лидеров среди поставщиков аналитических решений: в решении SAS удалось охватить все аспекты розничной деятельности и «закольцевать» их в одном взаимосвязанном аналитическом блоке.

ЧТО БУДЕМ АНАЛИЗИРОВАТЬ?

Что же сегодня требуется и что позволяют анализировать ИС, применяемые в торговле? Рассмотрим разные виды и аспекты торговой деятельности: сбыт, оптовая торговля, розница и управление складом.

В сфере управления сбытом ИС должна помогать анализировать объемы продаж по всей номенклатуре товаров, по всем сбытовым подразделениям компании (дочерним предприятиям) или отдельным менеджерам, регионам, исследовать тенденции спроса на группы или отдельные товары, динамику продаж с учетом сезонности и других факторов; важной будет и помощь ИС в ценообразовании, когда значение отпускной цены должно отталкиваться не только от себестоимости и произвольно назначаемой наценки, но и учитывать конъюнктуру рынка, особенности спроса в разных регионах и многое другое.

Для оптовых продавцов, по мнению президента корпорации «Галактика» Николая Красилова, ИС дополнительно должна предоставлять возможности анализа взаимоотношений с клиентами: например, проводить сегментацию клиентов на группы в зависимости от объемов приносимого ими дохода и задолженности, закупаемого ассортимента продукции и пр. Функция получения динамических отчетов позволяет отслеживать тенденции во взаимоотношениях с клиентами, оценить степень стабильности отношений, предотвратить возможные кризисы в отношениях и потерю важных клиентов. Не менее важной задачей является анализ случаев возврата продукции из-за ненадлежащего качества. «К числу значимых задач, — считает г-н Красилов, — можно также отнести необходимость анализа финансовых результатов по каждой поставке — ее рентабельность, прибыльность и т. д.». Кроме того, у дистрибьютора должны быть в распоряжении инструменты для планирования и оптимизации цепочек поставок. В оптовой торговле, как отметил Андрей Путилов из группы компаний Ansoft, в качестве программ лояльности актуальны такие формы, как многообразие схем работы с контрагентами, что невозможно без аналитической ИТ-поддержки.

Розничной торговле в первую очередь интересен анализ продаж по разным показателям: по товарным группам и категориям (как по количеству проданного товара, так и по прибыли), по брендам и направлениям, по менеджерам, по группам клиентов, по способам продаж и т. д. «С развитием розничных сетей, — отметил коммерческий директор компании «Консультационная группа АТК» Андрей Краснопольский», — востребованы возможности анализа по расположению розничного магазина (точки продаж) в городе, а также изучение ситуации по регионам».

Важным применением ИС является и поддержка маркетинговых мероприятий. «Возьмем хотя бы дисконтные программы, — привел пример Андрей Ефремов, руководитель отдела маркетинга компании «БУХта» (Санкт-Петербург), для них необходим целый комплекс, позволяющий в автоматическом режиме систематизировать данные по предоставленным скидкам, рассчитывать показатели эффективности программ лояльности, их стоимость и многое другое».

Особенно остро в сети розничных предприятий встает вопрос об аналитических возможностях системы, когда необходимо решать задачи ценообразования, то есть управлять ценовой политикой как на локальном, так и на глобальном уровне (установка уровня цен, исходя из региона или централизованно, выявление ценовых злоупотреблений, контроль исполнения ценовой политики, возможности для сводного анализа цен и пр.).

Что касается складов, которые, как правило, являются неотъемлемым атрибутом торгового бизнеса, то здесь нужны отчеты по оборачиваемости складских запасов, наличия товаров на складе, анализ размещения товаров в случае ячеистого склада. Аналитика должна позволять оптимизировать складские запасы. «Сегодня в складских системах востребованы такие возможности, как технологии адресного хранения, оптимизация размещения грузов по методу ABC-анализа, графическая топология склада, — рассказал Андрей Ефремов. — В любой момент времени должны быть доступны отчеты по расположению и движению товара, по загрузке складских мощностей. С типовой системой учета невозможно добиться оптимального заполнения склада при высокой скорости подбора, здесь требуется более тонкое решение. Именно такое решение, обладающее широкими аналитическими возможностями и высокой скоростью обработки данных, позволяет по-новому распорядиться складским пространством. Если до внедрения подобной ИС в одной ячейке стеллажа можно было хранить только одно наименование товара, то после внедрения в одну ячейку можно размещать множество различных товаров (по типу, по владельцу), теперь объем склада по сути ограничен физической вместимостью всех ячеек вместе взятых. Кроме того, для складского оператора часто важно разделять несовместимые товары, и аналитические возможности системы позволяют по заданным алгоритмам определять совместимость товаров и размещать их в разных зонах, специально отведенных для таких товаров. Так же важно иметь возможность оперативно и точно оценить прибыльность бизнеса, поэтому, кроме технических, необходимы бизнес-отчеты: по доходности предприятия, прибыли на метр площади, единицу объема склада или на одного клиента».

Важными параметрами ИС в этом отношении является наличие быстрых механизмов анализа и возможность дополнения новых полей настройки в отчетах силами пользователя (а не программиста), особенно в справочниках товаров и справочнике ячеек склада. В этом случае возможен дальнейший анализ по этим специфическим для пользователя полям. «Как правило, — пояснил ситуацию директор компании «Фолио» Евгений Валкин, — несмотря на наличие стандартных подходов к анализу, каждый менеджер высшего звена придумывает свое решение, — возможно, тем самым удовлетворяя свое стремление к творчеству в бизнесе. Иногда получается несколько завирально, но чаще именно для него такое решение оказывается более понятным и эффективным. Некоторые клиенты спрашивают модные OLAP-кубы с красивыми картинками, но необходимо помнить, что без должной постановки для конкретной компании они ничего не покажут».

НЕКОТОРЫЕ ПРИМЕРЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

Если сформулировать компактно, то к результатам использования систем для анализа сбытовой деятельности можно отнести:

  • Своевременное выявление «проблемных участков» и их устранение.
  • Принятие выверенных управленческих решений на основе мониторинга динамики изменения основных показателей сбытовой деятельности.
  • Повышение эффективности системы управления продажами. Инструменты анализа данных позволяют выделить товары, контрагентов или центры ответственности, приносящие компании максимальную прибыль и максимально стабильные по уровню продаж (или малоприбыльные с нестабильными продажами). Тем самым можно легко разделить ответственность между опытными и начинающими менеджерами, дифференцировать работу с VIP- и обычными клиентами, эффективно управлять товарным ассортиментом.

«В качестве результата наши заказчики отмечали появляющуюся в результате автоматизации прозрачность бизнес-процессов — в любой момент можно посмотреть объемы продаж за день, объемы остатков на складах, — отметил Николай Красилов («Галактика»). — В среднем наша практика показывает, что в случае применения ERP-системы и ее аналитических возможностей уровень неликвидных запасов на складе удавалось снизить на 10–20 %, качество сервисов и продаж повысить на 10 % и более, а затраты на оплату труда уменьшить в среднем на 10 % и более».

Для складских операторов одной из самых важных характеристик является емкость склада. Возможность системы запоминать многомерные характеристики товара, быстро анализировать их при подборе и выбирать нужный адрес хранения (используется технология адресного хранения и штрихкодирования) поволяют складскому оператору оказывать дополнительные услуги клиентам по штучному подбору товара (цвет, размер, фасон и пр.) и получать дополнительную прибыль. Как считает Андрей Ефремов, именно благодаря применению таких технологий производственная компания «ЕвроСтройСтандарт» смогла увеличить объем хранимых на складе грузов в четыре раза.

Анализ помогает выявлять наилучшие каналы сбыта. «Один из клиентов консультационной группы «АТК», крупный дистрибьютор, — рассказал Андрей Краснопольский, — на основе отчета по способам продаж и анализа маржи по сделкам выявил неэффективный способ продаж с небольшой маржой и низким оборотом. Он отказался от этого канала, вложив средства в более перспективный. В итоге объемы продаж по более перспективному каналу выросли на 35 %».

Большую роль играет анализ в деле управления персоналом — как в смысле мотивирования и контроля деятельности, так и в отношении предотвращения и пресечения злоупотреблений. Так, примером первого (мотивация и контроль) может служить аналитический модуль Logistic Intelligence. «Он входит в продвигаемое нашей компанией семейство продуктов Logistic Vision Suite, — пояснил руководитель отдела внедрения и сопровождения логистических систем фирмы ant Technologies Олег Локтев. — Модуль предназначен для разработки и анализа KPI сотрудников склада. Например, он позволяет построить систему мотивации подборщиков: устанавливаются нормативы по количеству выполняемых операций в смену, проводится мониторинг выполненных работ — анализ эффективности работы подборщиков по интегральным показателям (количество выполненных операций). Повышение эффективности работы сотрудников склада после внедрения такой системы может составить от 10 до 70 %».

В последнее время появились и более «тонкие» инструменты контроля за работой персонала в широком смысле этого слова — не только в части предотвращения злоупотреблений, но также разгильдяйства и непрофессионализма. «Вред от этих двух явлений может быть примерно одинаковым, — считает Елена Кудрина, — и в том и в другом случае мы имеем материальные потери, и еще не известно, в каком случае они больше. В первом случае у нас что-то украли, во втором — это упущенная прибыль из-за того, например, что товар не был вовремя выставлен на полку, или при формировании заказа поставщику не учитывались различного рода факторы, прямо или косвенно влияющие на спрос».

Чтобы проконтролировать работу персонала на этом уровне, в большей степени подходят аналитические ИС, которые позволяют визуализировать результаты продаж, оценить влияние на эти результаты тех или иных факторов и посмотреть, были ли они учтены персоналом. Промахи в ассортиментной и закупочной политике и злоупотребления в этой области (например, значительный, необоснованный перезаказ) видны сразу благодаря, в частности, применяемым здесь OLAP-технологиям для быстрой обработки огромных массивов данных и представления информации в удобном виде. «Вы не представляете, — рассказала Елена Кудрина, — какая бурная дискуссия разгорается между руководителями и топ-менеджерами различных подразделений сетевых розничных предприятий, когда мы в первый раз демонстрируем нашу аналитическую систему DiAna: Digital Analitics на их «родной» базе данных! К счастью дело до драки не доходит, но руководители розничного предприятия, в особенности сетевого, на первой же такой презентации начинают понимать, что у них, благодаря данной системе, может, наконец, появиться эффективный инструмент контроля за качеством работы персонала, а значит и управления бизнесом в целом».

НУЖНЫ ЛИ СПЕЦИАЛЬНЫЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИС?

Ответ на вопрос о том, нужны ли торговле специализированные, отдельные аналитические системы или вполне достаточно того аналитического инструментария, что имеется в торговых и управленческих системах, зависит от ряда обстоятельств. Во-первых, от масштабов бизнеса — понятно, что для небольшой торговой компании или склада может хватить и тех аналитических отчетов, что имеются в стандартном наборе соответствующей ИС. Кроме того, по мнению некоторых экспертов, при использовании отдельной аналитической системы возникает необходимость настройки обмена данными, что может привести к дополнительным проблемам: «Именно по этой причине мы считаем более правильным использовать единую ИС, где все аналитические возможности оперируют с единой базой данных, снижая число транзакций и вероятность возникновения ошибок», — полагает Андрей Ефремов из «БУХты».

По мнению Евгения Валкина, оба подхода (и отдельные аналитические ИС, и встроенные в торговую систему возможности для анализа) имеют право на жизнь. «В последнее время, — отметил он, — пользователи чаще выбирают наличие всех возможностей в одной программе. В этом случае им работать проще. На наш взгляд, главное, чтобы программа позволяла вводить достаточное для анализа количество данных. Кроме того, важно, чтобы, помимо генерируемых и настраиваемых программистом возможностей, существовали способы простого составления вариаций отчетов людьми, не имеющими серьезной компьютерной подготовки. Это развязывает руки менеджерам в период аналитической деятельности».

Однако для крупных торговых предприятий (в частности, сетевой розницы) обращение к специализированным аналитическим системам представляется оправданным: «Они архитектурно созданы для быстрой обработки больших объемов информации, — считает Сергей Карпуничев, управляющий директор практики ИС компании Columbus IT Russia, — и представления результатов в удобном для менеджеров виде, без необходимости программирования. Учетные же системы с успехом решают вопрос проведения большого объема транзакций в единицу времени, а это совершенно другая архитектура».

ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Именно поэтому тенденцией последнего времени является использование в дополнение к комплексной управленческой системе отдельного решения класса Business Intelligence (BI), которое получает информацию из ERP-системы и анализирует ее. Как правило, такие решения обладают более развитыми аналитическими возможностями, чем штатные средства соответствующих модулей ERP-системы. Кроме того, они позволяют в комплексе анализировать деятельность всей компании, а не только отдельные направления. Тем самым у руководителя появляется возможность видеть не отдельные задачи своей компании, а весь бизнес в целом. Николай Красилов привел в качестве примера новое решение «Галактика BI Сбыт», ориентированное на компании, чья деятельность так или иначе связана со сбытом продукции (в том числе — на торговые компании). «Развитые средства анализа, входящие в его состав, — пояснил он, — позволяют не только отслеживать платежи и прочие взаимодействия с клиентами, но и оценивать эффективность работы подразделений, ответственных за продажи, отдельных менеджеров, выявлять тенденции спроса на определенные виды продукции, анализировать случаи возврата продукции из-за ненадлежащего качества».

За рубежом уже давно используется специальный класс систем, основанных на принципе оперативной обработки данных, или OLAP-технологиях (On-Line Analytical Processing). Основной идеей здесь является то, что данные хранятся в отдельной базе данных, по своей структуре специально предназначенной для анализа информации. В России такие пакеты начали пользоваться спросом сравнительно недавно. И это дает возможность не только адаптировать для местного пользователя зарубежные продукты, но и создавать свои. Так, компания FIT недавно начала продвигать аналитический программный комплекс DiAna: Digital Analytics. Это приложение построено на OLAP-технологии многомерного анализа данных; оно позволяет анализировать продажи, причем делает это быстро и наглядно. Например, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает 3–4 секунды. Пользователь может получить аналитику по определенному (ым) товару (ам), задать свои параметры, сформировать свою группу для анализа базы чеков любого множества магазинов и многое другое.

Ощущается спрос на системы планирования и оптимизации деятельности склада на основании создания полномасштабной логистической модели функционирования склада. «В ближайшем будущем мы планируем предложить рынку такую систему, — сказал Олег Локтев. — Для построения подобной логистической модели используется большое количество входных данных, например, основные параметры склада (площадь, число палетомест, ячеек хранения и т. д.), назначение и производительность используемого оборудования, скорость перемещения погрузчиков по складу, численность и квалификация персонала, характеристики транспортных средств. Важным этапом также является описание всех бизнес-процессов склада. После проведения такого бизнес-моделирования система позволяет спланировать и организовать деятельность склада максимально эффективно».

Уже заметны на отечественном рынке аналитические пакеты семейства Cognos. Так, компания Columbus IT Russia предлагает торговым предприятиям решение Cognos Now! — аппаратно-программный комплекс, настроенный на online отчетность и анализ. Это инновационное решение, включающее самонастраиваемые инструментальные панели, консолидированные данные, отчетность и аналитику в качестве преднастроенного BI-приложения или услуги доступа. Как отметил Сергей Карпуничев, в настоящее время на рынке растет актуальность аналитики, доступной мобильным пользователям. Такой разработкой стала система Cognos Go! Mobile (входит в новую линейку Cognos Gо!), позволяющая просматривать все аналитики через мобильный телефон.

По мнению Андрея Краснопольского, крупный бизнес сегодня все больше интересуется APS-системами, еще достаточно новыми для нашего рынка, которые организуют единую среду для взаимодействия всех участников цепочек поставок. Системы этого класса позволяют ускорить прохождение информации и более качественно прогнозировать спрос, а кроме того дают возможность оптимизировать логистические цепи с максимальной прибылью. Одним из примеров таких систем, продвигаемых в России, является пакет ADEXA, предназначенный для крупных дистрибьюторов и производственников.

Сегодня российской торговле необходимо обратить особое внимание на аналитические свойства ИС и специализированные пакеты для аналитики. «К сожалению, пока среди российских ритейлеров это понимают единицы, — посетовала Елена Кудрина. — Нет той жесткой конкуренции, которая сложилась на западе. Есть привычка полагаться больше на собственный опыт и интуицию. Но времена меняются, и появляется новое поколение собственников розничного бизнеса (зачастую являющихся финансовыми корпорациями), чьим оружием на рынке ритейла становится трезвый расчет. Именно для них специализированные розничные аналитические решения должны представлять наибольший интерес».



Версия для печати
свяжитесь с нами: +7 (495) 785 72 28