Прогнозування попиту показує команді закупівель і керівникам, скільки товару куплять покупці в наступному місяці. Якщо, наприклад, магазин замовить занадто багато шампуню, то є ризик, що гроші будуть інвестовані у цю продукцію і не зможуть працювати на інші потреби, поки його не продадуть. Якщо замало — полиці порожні, споживачі йдуть до конкурентів. Соломія Шиян —дата-аналітик з багаторічним досвідом. У STV Group вона керувала аналітичним/data-напрямом і відповідала за впровадження прикладних розробок для оптимізації витрат, прогнозування попиту та підвищення операційної ефективності.
Соломія Шиян
Соломія розробила власну методологію передбачення, яка дає від 88 до 95% точності навіть у нестабільних умовах українського ринку. Її клієнтами стали як невеликі українські мережі, так і представництва міжнародних брендів в Україні.
Проблема класичних методів
Поширена ситуація для роздрібної мережі або дистриб’ютора: ви замовили 1000 одиниць продукції, спираючись на торішні результати. Цього року конкурент запустив розпродаж, ви відповіли своєю пропозицією, і збут виріс утричі. Полиці спорожніли, частину попиту ви просто не змогли закрити.
Або навпаки, закупили з надлишком, а затребуваність знизилася. Товар простоює на складі, капітал не рухається, частина позицій стає неактуальною, і доводиться продавати зі знижкою.
Класичні моделі планування попиту та закупівель часто припускають, що минулорічна картина повториться. Насправді на продажі впливають промо й рекламні кампанії, зміни цін, поява новинок без історії реалізації, сезонність, а також збої в постачанні.
Розрахунки найчастіше підводять на старті сезону, під час акцій і в кризові періоди,
— пояснює Соломія.
Принцип роботи методики
Більшість компаній тестують нові підходи до аналізу, але не впроваджують їх, бо керівництво не розуміє, звідки береться прогноз і чому йому можна довіряти. Соломія закрила цю проблему: логіку розрахунків можна відтворити крок за кроком і перевірити, як формується результат.
Для товарів, які купують постійно (наприклад, продукти харчування), використовуються прості перевірені формули. Для найменувань, попит на які складно передбачити — одяг, електроніка — модель враховує промо, зміни цін, збої постачання й локальні події. Якщо товар новий і ще не має історії продажів, система підбирає аналогічні позиції й аналізує, як раніше поводився запит на них.
Коли виникає різкий сплеск або провал продажів — наприклад, після рекомендації блогера попит зріс у 10 разів або після негативного інциденту/хвилі критики навпаки різко знизився, — алгоритм відсікає це в базових розрахунках, щоб такі показники не спотворювали прогноз.
Точні результати дає розрахунок на тиждень-місяць вперед. Цього достатньо, щоб скоригувати закупівлі та перерозподілити запаси між складами.
Новинки без історії продажів
Найскладніше передбачити реалізацію нового товару без історії продажів. Методика Соломії шукає схожі позиції за ціною та цільовою аудиторією, аналізує, як покупці реагували на попередні новинки, і на основі цього формує прогноз. На стабільній продукції збіг з реальністю досягає понад 90%, на новинках і до 82%.
Соломія Шиян
Для порівняння: класичні підходи до планування закупівель дають точність лише до 70%. Наприклад, компанія закупила партію електроніки на основі середніх показників продажів. Частина товару не продалась до кінця сезону, а через три місяці вийшла нова модель, тому стара втратила актуальність. Компанія була змушена продати залишки зі знижкою 35% і тому зафіксувала фінансові втрати.
Спосіб Соломії знижує ризик списання, коли продукцію доводиться викидати або продавати зі збитком, на 15-25% і зменшує штрафи за зриви поставок. Для оптових постачальників, де прибуток становить 5-10% і залежить від швидкості продажів, кожен відсоток критичний.
Умови впровадження
Для старту потрібен мінімум: дані про збут за рік (можна менше), дані про залишки на складах, інформація про акції та знижки.
Технічне впровадження — це половина успіху. Головною проблемою впровадження є те, що команда не одразу приймає новий підхід.
Найбільше опору від тих, хто звик працювати по-старому. Допомагає просте порівняння: було так, стало так. Коли люди бачать конкретні цифри та переваги, довіра з’являється швидко,
— розповідає Соломія.
Методика працює напряму в програмах менеджерів. Планувальники бачать рекомендації на екрані під час оформлення замовлень і не треба відкривати окремі звіти. Система автоматично порівнює свої передбачення з фактичними продажами та самонавчається, підвищуючи точність.
Застосування в інших галузях
Підхід, відпрацьований на українських компаніях з оптової торгівлі, легко адаптується під інші сфери. Логістичні центри використовують його для планування завантаження складів. Супермаркети оптимізують закупівлі і розподіл одиниць товару між магазинами. Інтернет-магазини краще керують залишками на різних складах. Фармацевтичні компанії контролюють терміни придатності ліків. Скрізь, де продукт рухається великими обсягами, помилка в плануванні коштує мільйони для бізнесу.
Соломія планує масштабування розробки в США, де десятки тисяч середніх компаній-постачальників стикаються з тією самою проблемою: товарів або забагато на складах, або замало на полицях магазинів. Методика розрахована на бізнеси з асортиментом 3000-10000 найменувань, де ручне планування вже не працює, а впровадження дорогих корпоративних систем економічно недоцільне. Стратегія передбачає пілотні впровадження для доказу результату та подальше розширення через партнерів. У США понад 40 тисяч таких компаній-постачальників з річним оборотом до 50 мільйонів доларів, і для них проблема дефіцитів та надлишків коштує мільярди доларів щороку.
Моя мета — зробити точне прогнозування доступним для середнього бізнесу. Під час пандемії та війни українські компанії стикнулись з непередбачуваністю попиту. Моя система допомогла зберегти мільйони гривень і десятки робочих місць. Сьогодні точність 88-95% вже є інструментом, який може використовувати кожна компанія. У ринковій економіці, де різниця між собівартістю та ціною продажу вимірюється одиницями відсотків, вміння передбачати попит — це вже необхідність для подальшого розвитку.
— підсумовує Соломія Шиян.
Публікацію погоджено з Шиян Соломією.
