Как обуздать непредсказуемые всплески продаж?

Во многих видах бинеса есть товары с сезонным спросом. Причем спрос этот, как правило приходит не по календарю, а привязан к неким объективным природным событиям, которые далеко не всегда происходят по расписанию. Как говорил один мой знакомый: зима как всегда пришла неожиданно.

За примерами далеко ходить не надо: это и зимние шины при наступлении зимы и средства от аллергии и насморка — каждое в свой сезон, и тому подобные товары.

Если есть спрос, должно быть и предложение. Но как определить, сколько нужно запасти товара перед сезонным всплеском спроса на него? К счастью в современном мире в нашем распоряжении есть мощные информационные системы, способные накапливать информацию о всем, происходящем с компанией и на основе этого строить прогнозы. Вопрос в том — как именно это делать?

Большинство информационных систем строят прогнозы будущего спроса на основе продаж в прошлых периодах. Для прогноза спроса используются данные о том, сколько было продано продукта в прогнозный месяц в прошлом году (к примеру — если нужно спрогнозировать спрос на май этого года, за основу берем спрос за май прошлого года), и возможно — за месяц, предыдущий прогнозному (в нашем примере — апрель).

Также прогноз обычно корректируется с учетом тренда, для этого сравнивается динамика спроса за предыдущие несколько месяцев прошлого года с показателями этого года. К примеру, если суммарный спрос с начала года по апрель этого года был больше на 12%, чем за аналогичный период прошлого года и в мае прошлого года было продано 1000 единиц продукции — в этом году ожидаем спроc с размере 1120 единиц.

Просто, но данный подход кроет в себе несколько серьезных проблем, ставящих под сомнение его эффективность. Они таковы:

• Во первых, как уже было сказано, сезонной всплеск спроса, как правило наступает не по расписанию, а вследствие определенного события (выпал первый снег и на дорогох образовался гололед); Если это событие в прошлом году наступило с задержкой, то в этом году при таком подходе вы можете пропустить начало сезона;
• Сезонные товары, как правило имеют длительный период поставки; И если ваш сезон наступает в октябре, а период поставки составляет 8 недель, то размещать заказ на данный товар нужно уже в июле;
• Более того, самый ажиотаж у покупателей наступает, как правило в самом начале сезона — когда приходит понимание того, что им это надо! И если пропустить самое начало сезона то можно считать, что сезонные продажи вы по большей части упустили; Особенно это актуально для оптового бизнеса;

Чтобы свести к минимуму возможные риски, связанные с вышеописанными факторами, рекомендую вам внедрить у себя следующую процедуру прогнозирования спроса и пополнения запасов:

1. Определите дату начала и окончания сезона для каждого товара с сезонным спросом. Здесь требуется скорее экспертный подход к прогнозированию, нежели расчетно аналитический. Привлекайте к прогнозу менеджеров по продажам, по закупу, руководителей соответствующих отделов — всех, кто связан с торговлей сезонным товаром. Постарайтесь спрогнозировать наступление события, которое является тригером к началу сезонного спроса.
2. Рассчитайте прогноз спроса и страховой запас на каждой месяц сезона. На всякий случай напоминаю — страховой запас, это запас, предназначенный для «затыкания дыр» при наступлении неожиданно высокого спроса или задержек в поставках. Как его рассчитывать — это тема отдельной статьи.
3. Просмотрите рассчитанные величины страховых запасов на каждый месяц сезона. Замените страховой запас на первый месяц сезона наибольшей из величин страхового запаса за весь сезон. Это поможет вам обеспечить достаточный запас товара на складе к тому времени, когда пришедшее, как всегда неожиданно, событие заставит ваших покупателей стучаться в ваши двери в надежде получить то, что им срочно понадобилось.

Безусловно, если сезон в этом году начнется позже обычного вы на месяц — другой останитесь с избыточным запасом. Но быть может риск стоит того, чтобы иметь достаточный запас товара, когда покупателям это так нужно?

Статья написана для проекта Инфологистик — infolog.org >>>