"Планирование Продаж"

Информация может быть не достоверна

«Прогнозирование спроса и планирование продаж».

1. Алгоритм планирования товародвижения.

Алгоритм планирования товародвижения, в частности закупок и отгрузок поставщиками:

a.       Планирование продаж.

b.      Планирование графика потребности в запасах.

c.       Планирование графика пополнения запасов.

d.      Планирование графика отгрузок поставщиками.

e.       Планирование возврата денежных средств от продаж (реализации).

f.        Планирование графика операционных расходов (затрат на обеспечение закупок и пополнение запасов).

g.       Планирование графика cash&flow.

В свою очередь каждый из этапов можно разбить на несколько.

Здесь, например, мы поговорим про планирование продаж.

2. Последовательность планирования продаж.

·        Фильтрация статистики продаж и определение спроса. Фильтрация по:

·        дефициту.

·        пикам – выбросам продаж.

·        акциям – при возможности.

·        Формирование корректированной статистики.

Формирование статистики продаж, которые «были бы, если б не дефицит и пики».

·        Прогнозирование спроса.

Прогнозирование спроса осуществляется на базе корректированной статистики продаж.

Если прогнозирование спроса осуществляется без фильтрации статистики продаж, то возникают 2 системные ошибки:

·        Заведомое прогнозирование ниже фактического спроса – то есть в прогноз закладывается дефицит.

·        Завышение спроса при наличии случайных выбросов – пиков продаж.

Друг друга они не перекрывают. Растут вероятность отклонения от плана, вероятное отклонение и, по факту (на моём опыте), потери от «недопродаж».

·        Определение погрешности прогноза.

Размер наиболее вероятного отклонения от прогноза и вероятности этого отклонения.

Определение стратегии пополнения и поддержания страхового запаса (зависит от стратегии продаж компании).

Расчет страхового запаса для покрытия рисков отклонения от прогноза продаж.

·        Планирование продаж - формирование плана продаж (мин-макс).

·        Планирование возврата денежных средств от продаж.

Каким образом и в какие сроки клиенты будут оплачивать товар.

3. Что влияет на качество прогноза.

·        Качество статистики.

Данные о движении товара: поступлениях, продажах и остатках,  являются базовыми в управлении и, в частности, при расчёте потребностей, – планировании продаж (реализации).

·        Любое искажение либо некорректность этих данных, ведёт к ошибкам в определении потребности, всегда занижая прогноз, что, в свою очередь, грозит дефицитом (недопродажей) и потерей объёма продаж и прибыли. 

·        Основным принципом корректного управленческого учёта товародвижения является принцип соблюдения реальной картины состояния склада по каждому дню

·        При рассмотрении статистики продаж в данные о продажах не должны быть включены внутренние перемещения, переезды со склада на склад, списания товара и т.д. и т.п.

·        По прибытии партии после приёмки на основе приёмки и выбраковки товара[1] накладная корректируется соответствующим образом[2] и проводится. Проводка осуществляется той датой, когда товар реально становится доступен к продаже.

·        Качество товарного потока и наличие дефицита.

Ниже будут кратко рассмотрены методы фильтрации дефицита и выбросов в продажах.

Но качество товарного потока, тем не менее, все равно оказывает значимое влияние на формирование прогноза.

Так, если дефицит товара в течение месяца был 5-10 дней, то фильтрация даст более-менее адекватную картину.

Если же дефицит существовал более 2-х недель, либо товара по каким-то причинам не было в течение всего месяца, то качество фильтра снижается: если товара не было месяц, то сложно понять, сколько могло бы продаться в течение этого месяца: как в прошлом месяце, как в прошлом году, либо как-то еще.

При длительном прошлом дефиците растёт погрешность прогноза и вероятность отклонения от плана.

·        Учёт внутренних тенденций.

Под внутренними тенденциями понимаем:

·        сезонность спроса, рост или падение продаж.

·        Жизненный цикл товара –учитывать его необходимо, чтобы не формировать прогнозы с дефицитом, либо, если товар находится на спаде ЖЦ, - не создавать неликвидные запасы.

·        Учёт внешних тенденций

Эту информацию можно получать при отлаженном взаимодействии с другими подразделениями компании (в частности,- отделом продаж), клиентами, в результате исследований или иных мероприятий.

Необходимо установить, какое влияние могут оказать внешние факторы, действие которых установлено в процессе получения этой информации, на ситуацию в будущем.

·        Горизонт планирования или период планирования.

Необходимо знать, на какой временной интервал планируются продажи.

4.Фильтрация статистики и коррекция спроса.

Фильтрация по дефициту.

Фильтрация по дефициту осуществляется для того, чтобы оценить реальный спрос на товар в периоде.

Основной вопрос, на который мы получим ответ:

·        Сколько бы мы могли продать, если бы товар был на складе?

При этом в дни существования дефицита продажи (отгрузки), принимаются равными среднедневным продажам (отгрузке) в дни отсутствия дефицита.

Фильтрация по дефициту может производится несколькими подходами, которые отличаются значением «коммерческого остатка»:

·        «Прохождение через ноль»

Когда за дефицит считаются дни отсутствия товара на складе – когда остаток товара был равен 0.

В этом случае за среднедневные продажи принимается значение среднедневных продаж в те дни, когда остаток товара на начало дня был положительным и более 0.

Другой подход с определением коммерческого остатка.

Часто дефицит возникает задолго до того, как запас станет равен 0.

Например, среднедневная отгрузка (при рассмотрении только одного периода) – 272 ед.

Коммерческий остаток – это минимальный запас товара на начало дня, при котором компания может осуществлять продажи в «номинальном (коммерческом, «промышленном») режиме», а не распродавать остатки и проводить штучные продажи (если она не розничная).

В этом подходе также присутствует несколько вариантов.

·        Среднедневная отгрузка.

Коммерческий остаток принимается равным среднедневной отгрузке за дни, когда остаток товара был больше 0.

Например, среднедневная отгрузка в дни наличия товара на складе составляет 459 ед. товара. Неровные значения необходимо округлять до значимого (в данном случае - целого):

Коммерческий остаток = 459 ед.

Допустимо округление (для оптовых и дистрибьюторских компаний) до кратности упаковке.

То есть, если данная товарная позиция имеет кратность упаковки в 6 ед., то коммерческий остаток составит:

Коммерческий остаток = ОКРУГЛВВЕРХ(C37/6;0)*6 = 462 ед.

То есть в дни, когда остаток товара был менее 459 (462) единиц товара существовал дефицит товара.

В этом случае при фильтрации по дефициту в дни, когда остаток товара был менее коммерческого остатка, продажи принимаются равными среднедневной отгрузке в дни, когда остаток товара был не менее коммерческого остатка.

В случае среднедневная отгрузка получится равной (после округления до целого) 587 ед. товара в день.

Разница в подходах для иллюстрации:

·        если бы остаток товара был больше 0, то продали бы примерно на 800-900 штук больше фактического значения продаж,

·        если бы остаток был не ниже среднедневных продаж в дни наличия товара, то продажи были бы более чем на 10 тыс. ед. больше.

И, как показывает практика, значение возможных продаж в 18,8 тысячи единиц в течение месяца ближе к действительности, чем в 7,5 или даже 8,5 тысяч.

·        Фильтрация по значимым продажам.

Фильтрация по значимым продажам используется в случаях, когда в компании существенная доля товара постоянно или часто находится в резерве, то есть когда существует «замороженный» зарезервированный запас.

Второе непременное условие: фильтрация по значимым продажам применяется только для товаров регулярного спроса: товаров, которые продаются «каждый день».

При такой фильтрации дефицита определяется минимальный объем «коммерческой» продажи: не разовой, не периодической, а именно нормальная работа при продаже клиентам.

При этом отсекаются продажи, когда продаётся товар из небольшого остатка (по сути,– из дефицита) мелкими партиями.

Для отсечения «значимых продаж» определяется порог этих самых продаж.

Обычно этот порог лежит в пределах от «нижних» 10% дневных продаж (первый дециль) до «нижних» 25% дневных продаж (нижний квартиль) за период не менее года.

В большинстве компаний достаточно нижнего (первого) дециля продаж.

Последовательность действий следующая:

·        Выгружается таблица данных:

За период в 1-2 года.

·        Суммируются продажи за период.

Пример в Excel: = сумм(E2:E184) = 48468

·        Находится значение 10% от суммарных продаж за период.

10% Продаж = 10%*48468

·        Сортировка от меньшего к большему по столбцу «Отгрузка за день».

·        Добавление столбца с суммой накопительным итогом:

Сумма накоплением (i) = Сумма накоплением (i-1) + Отгрузка за день (i)

·        Значение отгрузки за день, которая даёт значение в столбце «Сумма накоплением» равное 10% Продаж за период принимается за «значимые продажи»:

Отгрузка за день = 138 ед.

·        Определяется коммерческий запас.

Коммерческий запас может быть определен как минимальный запас, при котором дневная отгрузка составляет не менее значимых продаж, либо как среднее запасов, при которых отгрузка за день составляет порог значимых продаж.

·        Продажи (отгрузки) в дни, в которых запас был менее коммерческого, принимаются равными значимой продаже.

·        По зависимости «запас-продажи».

Этот метод заключается в анализе соответствия продаж запасам, находящимся на складе.

·        По «скачку» продаж.

Коммерческий запас часто может значительно превышать среднедневные продажи, иногда в несколько раз.

Причины этого могут быть разные:

·        Не списанные брак, недостача и т.п.

·        Резервирование дефицитного товара

И т.п.

При выгрузке статистики при отсортированных по возрастанию остатках товара и продажах можно увидеть такую картину, притом, что среднедневная отгрузка составляет примерно 540 ед. товара в торговый день:

Видно, что наиболее существенный скачок отгрузок приходится на остаток товара, превышающий, примерно, 1400 ед. товара.

Значит, за коммерческий остаток по данному товару можно принять запас от 1400 ед. товара: среднедневная отгрузка при остатке товара менее 600 ед. товара составит около 150 ед. в день.

5. Фильтрация по пикам продаж.

Практически в любой компании встречаются дни, когда дневная отгрузка значительно превышает среднедневную.

Это может быть обусловлено разными факторами, например:

·        Разовая крупная отгрузка, – например, разово приехал клиент, возможно ранее закупавшийся у конкурента или просто разовый клиент.

·        Существование дефицита, после которого клиенты берут больше, чем им реально необходимо, формируя некий страховой запас.

·        Клиент получил большой крупный заказ.

·        Проводилась акция/ распродажа.

Если рассчитывать на то, что такие пики продаж будут происходить и в будущем, то притом, что сложно прогнозировать случайное возникновение такого всплеска продаж, необходимо держать завышенный запас.

Чтобы избежать завышения запаса и замораживания средств, осуществляется фильтрация пиков продаж.

·        Данные.

Для фильтрации по пикам продаж берётся статистика ежедневных отгрузок за год или два.

·        Определение порога  максимальной отгрузки.

За порог максимальной отгрузки, дневные отгрузки сверх которой считаются случайными выбросами определяются «верхние» 10% дневных отгрузок.

«Верхние» 10% отгрузок определяются после фильтрации по дефициту, вне зависимости от выбранного для такой фильтрации метода.

Порог, отгрузки сверх которого принимаются за случайные выбросы, определяются аналогично тому, как определяются «верхние» 80% при ABC анализе.

Только там объектом служит продажа товара за отчетный период, а здесь – дневная отгрузка и при фильтрации по дефициту результат – непосредственное значение дневной отгрузки.

Например – 10% от суммарной отгрузки за период (после фильтрации по дефициту по коммерческому остатку) = 1760 ед. товара.

Верхний дециль отсекается значением отгрузки 1370 ед. в день.

Все значения дневных отгрузок, превышающих данное значение, мы принимаем равными ему, принимая превышение над ним как случайное.

Для прогнозирования продаж мы принимаем значение объема продаж за данный период (сентябрь 2009 г.) для данной товарной позиции равным 18460 ед. за месяц.

6.      Фильтрация по акциям.

Эта фильтрация необходима для того, чтобы отсечь акционные продажи и не принимать их при планировании регулярных (коммерческих) продаж, чтобы избежать затоваривания – создания избыточного запаса.

Фильтрация осуществляется исходя из 2-х параметров:

·        Периода проведения акции.

·        Прироста продаж при проведении акции относительно «нормального течения событий».

Прирост в объеме продаж, вызванный акцией, вычитается из объема продаж за период.

7.      Дополнительные возможности.

ABC и XYZ анализ

Аналогично, – после фильтрации можно провести ABC и XYZ анализ, чтобы определить реальное положение дел с ассортиментом.

Картина ассортимента может несколько поменяться.

Например, часть товаров при постоянном наличии на складе переместится в более высокие группы.

Часть товаров, переместится в более низкие группы, т.к. их объем продаж составлял бы меньшую часть в увеличившемся объеме продаж.

Это позволяет реально оценивать ассортиментную матрицу.

Уровень доступности.

Также после фильтрации данных можно определить уровень доступности товара (УД) как отношение фактических продаж к «продажам, которые могли бы быть, если бы не было дефицита».

Факт продаж – 7338.

Фильтрованная статистика – 18460.

УД = 7338/18460 = 39,8%

То есть спрос удовлетворен примерно на 40%.

Период ожидания.

Под периодом ожидания здесь понимается допустимый период существования дефицита товара, в течение которого отсутствие товара не отражается существенным образом на суммарном объеме продаж.

Определяется он исходя из того, насколько отличаются «фильтрованный» объем продаж и фактический.

Например, если при дефиците товара в течение 4-5 дней разница между фильтрованным и фактическим объемом продаж составляет менее 3-5%, то мы принимаем, что допустимый срок существования дефицита товара на складе составляет 5 суток.

8.      Замечания по фильтрации.

Первое.

Фильтрацию статистики имеет смысл проводить для товаров групп A и B, если ассортимент свыше 1,5-2 тысяч позиций.

Второе.

Фильтровать данные лучше еженедельно или, максимум, - ежемесячно, чтобы объем работы был не таким большим.

Третье.

Данные:

·        по коммерческому остатку,

·        пикам продаж

рекомендуется рассчитывать по периоду не менее года, лучше два, и сохранять их для дальнейшего использования, чтобы не пересчитывать каждый раз.

Четвертое.

Коммерческий остаток и пиковые продажи можно пересчитывать в зависимости от «сезон/ не сезон» для повышения точности фильтрации.

9.      Особенности прогнозирования спроса и планирования продаж при длинном плече поставок.

При плече поставок свыше 1 месяца рекомендуется отработать модель не только, используемую при формировании заказа поставщикам, но и модели, работающие уже после заказа. Необходимость этого вызвана причинами:

·        Необходимостью как можно более точно рассчитать остаток товара на начало очередного планируемого периода.

·        Чем ближе мы к периоду, тем точней можем запланировать продажи.

Так, за 2 месяца до наступления периода продаж, чаще всего мы можем запланировать продажи с более высокой точностью (меньшим наиболее вероятным отклонением), чем за 3, за месяц до наступления периода продаж, мы можем спланировать продажи с большей точностью, чем за 3 или за 2 месяца до наступления.

При этом модели могут отличаться: как для товаров, так и для разных сроков прогноза. Модель «к заказу» может отличаться от модели «перед началом периода» и модели «через месяц после заказа».

10.  Объемно-календарное планирование.

Для более точного управления запасами и закупками, а также для более точного управления оборотными средствами рекомендуется использовать принципы объемно-календарного планирования при планировании продаж.

Суть проста: планируя реализацию своей продукции, компания понимает, что возврат средств за реализованную продукцию получит, исходя из условий оплаты клиентами относительно срока отгрузки и исходя из графика реализации товара может сформировать потребность в запасах.

Период продаж (обычно - месяц) делится на несколько подпериодов: шагов продаж.

Чаще всего для оптовых компаний шаг продаж имеет продолжительность в неделю или декаду.