Как правильно спрогнозировать спрос на новый товар и не упустить выгоду
Ваша сеть тратит много ресурсов на прогнозирование спроса нового товара, потом продумывает план его распределения, чтобы «новинка» появилась на полках магазина? Существуют способы решения этой задачи, о которых поговорим сегодня в нашей статье.
Зачем ритейлеру прогнозировать спрос на новый товар
Перед специалистами по управлению товарными запасами (закупкам) всегда стоит вопрос: как спрогнозировать и заказать «новинку» в магазины или как рассчитать потребность для новых открывающихся магазинов? Но всегда остается риск не покрыть потребности покупателей и «заморозить» оборотные средства в товарных остатках.
Можно с этим ничего не делать и принимать риски, что не сможем удовлетворить потребность клиентов, что компания потеряет часть прибыли или лояльность покупателей. Но если компания хочет управлять рисками, необходимо улучшать качество расчетов.
Для прогнозирования спроса и заказа «новинки» есть несколько подходов. Вот 5 самых популярных из них:
- Экспертная оценка аналитика или специалиста по закупкам. Особенность этого подхода в том, что есть зависимость от качества работы аналитика и человеческого фактора.
- Фиксирование спроса клиента, когда клиенты оставляют заявку на новый товар, к примеру, при его отсутствии на сайте. Это метод отличается сложностью и непрозрачностью, так как клиент может дублировать заявки, и это необходимо учитывать при дальнейших расчетах.
- Расчет страховых резервов с округлением до логистических единиц. Такой метод часто используют, чтобы разово заказать «новинку» и в дальнейшем отслеживать историю продаж.
- Наработка истории продаж, для чего прогнозы нового товара или необходимое количество просто вводится в заказ в течение пробного периода до тех пор, пока данных не будет достаточно для оценки эффективности «новинки».
- Использование подхода «товары-аналоги». Метод позволяет рассчитать прогноз спроса на новый товар на основе исторических данных предыдущих периодов во взаимосвязи с SKU, уже представленном в ассортименте.
Подход «товары-аналоги» доказал свою практичность, так как сеть продает сходные продукты, и этот опыт помогает спрогнозировать будущую потребность.
Приглашаем проверить бизнес-процессы пополнения и автозаказа: скачайте чек-лист «Управления цепочками поставок» и посмотрите, где и что можно улучшить.
Суть подхода «товары-аналоги»
Прогноз спроса и заказ нового товара можно начать с предположения, что в магазине продажи новинки будут подобны продажам аналога. Если товары различаются по объему, весу, типу упаковки и другим характеристикам, применяется коэффициент однородности (гомогенности), который позволяет преобразовать историю продаж аналога и нового товара в сопоставимые логистические единицы измерения.
По сути, коэффициент позволяет связать два однородных товара как на уровне SKU, так и на уровне LU (логистических юнитов). В таком случае связь состоит из двух составляющих: типа связи и коэффициента однородности.
В решениях для прогнозирования продаж связи используются для запуска прогноза и заказа нового товара и позволяют пользователям (специалистам по закупкам и управлению запасами) определить, каким образом можно сопоставить новый товар с SKU, присутствующим в ассортименте.
Варианты применяемых типов связей:
- связь «замена», когда «новинка» перманентно (навсегда) заменяет существующий SKU. История обоих товаров будет объединена для расчета прогноза спроса;
- связь «вариант», в этом случае история обоих SKU также будет объединена для расчета прогнозирования спроса, только новый товар временно заменяет существующий, а также есть возможность совместного учета остатков;
- связь «референс», когда продажи «новинки» аналогичны продажам другого существующего товара. Для недель, когда новый товар не покупают, используются данные эталонного товара. Как только у нового товара появляются собственные данные продаж, история эталонного SKU больше не учитывается в прогнозе.
После того как определен тип связи, коэффициент однородности между новым товаром и существующим SKU, можно приступать к прогнозированию «новинки». Как это работает на практике, разберём в следующем пункте.
Есть вопросы по прогнозированию спроса или системам автозаказа? Задавайте их нашим специалистам: пишите на почту [email protected] или заполняйте форму для заказа обратного звонка.
Примеры расчетов спроса для нового товара
Как мы уже говорили, оптимальный способ определить нужное количество нового товара – это вычисления, а не прогнозы на основе домыслов. Давайте рассмотрим, как связи товаров используют для расчётов спроса на примере бизнес-кейсов.
Связь «замена»
«Напиток 1 литр Вишня» навсегда заменит «Напиток 1 литр Лайм». Следовательно, между двумя товарами создается связь «замена». В таком случае прогноз для «Напиток 1 литр Вишня» будет рассчитываться на основе истории продаж «Напиток 1 литр Лайм», а также по первым продажам самого товара «Напиток 1 литр Вишня».
Пусть S – это «Напиток 1 литр Вишня», который заменит «Напиток 1 литр Лайм» (A). k – коэффициент гомогенности единиц, о значении которого подробно рассказали в предыдущем пункте. В таком случае формула расчёта будет иметь следующий вид:
Прогнозы(S) = История(A)*k + История(S)
Количество нового товара для заказа будет учитывать историю продаж аналога, скорректированного на коэффициент однородности, и в последующем будет добавляться история продаж уже нового товара.
Связь «вариант»
Производитель товара «Напиток 1 литр Вишня» создал новую специальную упаковку (этикетку) для него, например, на время праздников. Поскольку это вариант товара, который влияет на продажи и прогнозы основного, между двумя товарами создается связь «вариант».
Обозначим V – SKU со специальной упаковкой (этикеткой) для «Напиток 1 литр Вишня». В свою очередь он влияет на А – прогноз спроса для «Напиток 1 литр Вишня», с которым он связан. k – коэффициент гомогенности единиц. Тогда расчёт будет следующим:
Прогноз(A) = История(A) + История(V)*k
История продаж товара с «временной» упаковкой будет добавлена к прогнозу количества для основного SKU, с учетом коэффициента однородности.
Связь «референс»
«Напиток 1 литр Лимон» — это новый вкус, который унаследует историю продаж «Напиток 1 литр Мандарин». Так как напитки имеют общую характеристику «вкус», можно использовать историю напитка со вкусом мандарина в качестве базы для прогноза. Между двумя товарами создается связь «референс». «Напиток 1 литр Лимон» сначала будет использовать историю продаж «Напиток 1 литр Мандарин», а затем собственные продажи.
Пусть N будет «Напиток 1 литр Лимон», который унаследует историю «Напиток 1 литр Мандарин» (R). k – коэффициент гомогенности единиц. Соответственно формула для расчёта будет следующей:
Прогноз(N) = История(R)*k + История(N)
Расчёт прогноза выполняется для двух товаров, при этом новый товар не заменяет какой-либо существующий. Сама связь создаётся для того, чтобы «новинка» могла унаследовать историю референтного товара, и никак не влияет на его прогноз.
В заключение стоит отметить, чтобы улучшить прогнозирование и заказ «новинок» в своей компании, вы можете использовать любой удобный подход: полагаться на мнение экспертов либо сформировать минимальную потребность для заполнения полок. Все эти подходы имеют место. Рассмотренный нами подход «товары-аналоги» – это инструмент, позволяющий моделировать прогнозы, заказы новинок и принимать управленческие решения, основанные на статистических данных. Главное – начать двигаться в направлении решения данного вопроса, что позволит улучшить качество прогноза и расчёта заказов.
Команда C4R имеет более 15 лет опыта автоматизации бизнес-процессов, поставляет проверенные решения и системы прогнозирования спроса и автозаказа. Хотите больше узнать о решениях для вашего бизнеса? Пишите на почту [email protected] или заполняйте форму ниже!
Автор материала Антон Цемеров,
ERP Consultant Consulting for Retail
