15.02.13

Квантовая расшифровка розницы или как возникают узкие места в ретейле

Слово квант обозначает самую маленькую частицу материи и энергии. Квантовая криптография построенная на принципах физики, а не на математики, как делалось обычно. Из-за того что состояние квантов невозможно измерить без нарушения системы, квантовая дешифровка извне невозможна. Так и с ситуацией в любой компании: на тот или иной процесс может влиять множество мельчайших факторов и достоверно отследить влияние каждого из них можно только изнутри. Рассмотрим, что это за факторы, на примере розницы.

Квантовый хаос

Весь наш мир и мы с вами находимся в постоянном движений даже тогда, когда нам кажется, что мы не двигаемся, например когда мы спокойно спим в своей постели. На самом же деле мы постоянно находимся на космическом «поезде», который называется планета Земля. Даже когда мы отдыхаем в своих кроватях, мы движемся со скоростью приблизительно 1600 километров в час вокруг оси Земли и при этом еще удаляемся от центра Вселенной со скоростью 3 миллиона километров в час. То есть мы постоянно находимся в так называемом космическом потоке. «Да, все это забавно, – скажете вы, – но при чем тут розница?» В обыденной жизни нам кажется, что многие процессы происходят хаотично, без общей направленности, или, говоря образно, наши управленческие усилия часто напоминают пловца в реке, который не видит, где берег, и при этом еще старается плыть против течения.

Попробуем посмотреть на розницу, используя образ потока. Что можно считать его началом?

Да, вы правы, это производитель который придумал продукт. Производителей сотни, и у каждого в наше время довольно большой ассортимент. Весь этот товарный ассортимент в виде потока склонен обрушиться на конечного потребителя через розничные магазины, как весенняя река вниз по горным склонам. Но даже самый большой розничный магазин – плотина на пути товарного потока, так как для всего возможного ассортимента не хватает полок. Поэтому логично считать магазинную полку физическим ограничением потока. Просто выставить товара больше, чем позволяет место, невозможно.

Согласно методике управления ограничением (ТОС) главная задача руководства на этапе, когда ограничение идентифицировано, – обеспечить, чтобы ограничение не простаивало пустым. Сама идея для розницы не нова, многие пробуют измерить величину так называемых Потерянных продаж, или, другими словами, Потенциал продаж. Определить этот показатель не так уж трудно, но остается вопрос: кто виноват и что делать?

Тут-то и приходит черед квантовой шифровки. Мы имеем дело не с деньгами, а с людьми. Каждую минуту разные люди влияют на товарный поток: кто-то забыл заказать конкретный товар, не поступили данные, не оприходовали вовремя товар, ошиблись при введении данных в IТ-систему, заказали больше, чем надо, поставщик перепутал заказы, не поставил товар, поставил меньше, не привез вовремя, маркетинг объявил акцию, кто-то украл товар с полки, использовал формулу расчета заказа, не подходящую для этой группы товара, помешали праздники и т. д.

То есть любой квант в любую минуту может влиять на товарный поток как положительно, так и отрицательно. Из-за этого руководству кажется, что добиться системных улучшений практически невозможно и что лучше достигать результата, направляя свои усилия на открытие магазинов, проведение акций и выкручивание рук поставщикам в попытке получить более выгодные входные цены и условия. Да, все это дает краткосрочный финансовый результат, но помогают ли эти действия достичь долгосрочных целей, максимизируя использование ограничения (полок) и благодаря этому улучшая обслуживание покупателей?

Иногда да, но чаще эти усилия не только не улучшают результат, но и ухудшают качество поставки, ведь вы выдавили у поставщика “лучшую” цену, и теперь он вынужден экономить на затратах, связанных с обслуживанием, или при условном дефиците направлять товар туда, где больше платят. Неудовлетворительный уровень обслуживания, а также желание получить еще “лучшую” цену рождают следующую идею: если у сети будет своя торговая марка, то она получит больше рычагов управления ценой, а надежность поставок увеличится.

Да, это возможно, но, как и в случае с собственным распределительным центром, для этого нужны время на реализацию идеи, развитие компе- тенций (вряд ли сотрудники розницы – эксперты в сфере производства), существенные финансовые инвестиции (риски, которые раньше нес производитель, теперь берет на себя сеть). А кроме того, заполнить все товарные ниши своими торговыми марками все равно не выйдет, ведь покупатели хотят приобретать бренды, которые они любят и видят в рекламе и такие покупатели есть в каждой товарной группе.

Убеждения? Заблуждения!

Как быть в «потоке», как же получить реальный контроль над товарным потоком и понимание того, что усилия, сфокусированные в правильном направлении, дадут стабильный результат?

Давайте проанализируем основные убеждения и посмотрим, соответствуют ли они законам природы: предполагают ли они движение за потоком или безнадежные усилия пловца побороть поток?

1. Лучший заказ может сделать тот, кто находится ближе к покупателю, то есть продавец.

Эта логика работала довольно долго, но только когда собственники магазинов знали покупателей поименно.

В наши дни большинство магазинов используют принцип самообслуживания и работают как фабрика, которая производит товар для всех, а не только для ближайших соседей. К тому же ассортимент магазинов настолько велик, что запомнить его одному человеку (продавцу, заведующему секцией или директору) не по силам. Сотрудник, делая заказ, должен держать в голове или искать в компьютере данные о прошлых продажах, выяснить, был ли заказан товар в прошлый раз и повлиял ли он на продажи, как менялась цена, проводились ли акции, вовремя ли поставщик доставил товар, появилась ли альтернатива ему и т. д. А кроме того, он должен ежедневно оформлять заказ на несколько сотен наименований. Из сказанного можно сделать вывод, что заказы, которые делает реальный человек, не могут быть правильными из-за большого ассортимента и факторов, влияющих на величину продаж.

В то же время наука доказывает, что самый правильный прогноз может быть сделан на уровне конвергенций, а не дивергенций. Точность прогноза тем выше, чем больше данных мы объединяем. Чем больше данных, тем больше выравнивается колебание продаж отдельного продукта в отдельно взятой точке продаж. (Формула точности выглядит так: квадратный корень из числа точек продаж – √x.) Понимая, что ни один сотрудник не может качественно рассчитать заказ и использовать логику агрегации данных, передовые сети во всем мире стали создавать системы автозаказа. Но на самом деле они мало где работают, так как зачастую основаны на следующей предпосылке.

2. Возможна одна магическая формула заказа для всех групп товара?

Если найти ее и внедрить, проблема с заказами будет решена. Бытует мнение, что исключения из правила только подтверждают его. Но опытные люди знают, что из правил нет исключений, просто это разные правила. Что мы знаем о товарном потоке? Есть товары, срок жизни которых – только один день (например, газета). Есть такие, которые покупают в основном на выходные (например, торты) или только в сезон (например, лопатки для чистки снега), такие, которые продаются до выхода нового поколения (например, ноутбуки), и такие, которые «вечны» (например, электроудлинитель). Это один срез товарных групп.

Другой срез может быть связан с поведением товара, или силой его потока. Так, есть товары, которые поштучно продаются быстрее других (мы называем их фастами – Fast Mover), и такие, которые не продаются в желательный для нас период, например три месяца (мы называем их нонами – NonM). Есть такие, которые продаются очень медленно (их называют слонами – SlowM), и товары, от которых мы хотим избавиться (ауты – OutM).

Нужен еще и третий срез: товары, обеспечивающие большую часть продаж, а также товары, дающие больше всего валовой маржи. И четвертый – по частоте или быстроте поставки. Одно дело, когда поставщик может поставлять ежедневно, и другое – когда раз в месяц, а то и в три. Возможна ли одна формула для всех? Вот здесь и ломается логика почти всех сетей украинского рынка. Сначала они переходят к автозаказу как способу решения множества проблем, потом часть заказов поручают представителям центрального офиса, а в конце концов возвращаются к старой схеме, при которой большинство товаров заказывают руководители и (или) сотрудники магазинов, только тепер для заказа у них есть дорогостоящая система автоподсказки!

К сожалению, чаще всего единая формула применима для товаров, которые и так нетрудно заказать, то есть приблизительно для 15% или, если повезет, 20% наименований, а вопрос «трудных» товаров так и остается нерешенным. И тогда возникает идея поиска новой идеальной формулы. Последняя разработка в этой сфере – формула ТОС (динамического управления буфером). Но как же тогда быть с исключениями?

3. Акции помогают заработать больше.

Отдел маркетинга в поту планирует акции. Ведь, думает он, чем больше акций, тем популярнее магазин и тем больше поток покупателей. Но есть один нюанс: больше продаж при условии, что товар в наличии. А теперь вопрос: кто может угадать, сколько товара будет продано и сколько его надо заказать под акцию? Сколько купить на сеть, плюс минус 2 слона, подсчитать можно, но сколько товара поставить в конкретный магазин, чтобы он не остался там на год?

Получается как в анекдоте о сове и мышах. Маркетинг стратегию наметил, а теперь те, кто не посвящен в управление акциями (ведь сотрудник магазина не знает точно, что это за акция, с чем она связана, как повлияет полуторапроцентное снижение цены на одну из булочек на стенде хлеба на ее продажи), должны решить, сколько заказать. Как и по какой формуле рассчитывать заказы под акции? Как узнать, что акция со скидкой на продукт не ухудшает валовую маржу портфеля покупок? Но даже если вы разобрались с формулами, прошли три круга ада изменений, нет никакой гарантии, что товар потечет к вам как газ к Газпрому.

4. Данные о продажах – самый большой секрет не только для конкурентов, но зачастую и для поставщиков, а также, что еще хуже, для самих сотрудников.

Многие сети, внедряя IТ-систему, думают, что она должна служить исключительно их внутренним задачам, таким как учет, планирование, анализ, контроль. Но если вы хотите управлять потоком, а он берет начало у производителя, то без обмена данными с поставщиками урегулировать работу плотины-полки на пути потока-товара становится «mission impossible».

Чаще всего программа, предназначенная для сугубо внутреннего использования, при изменении взгляда на суть вещей превращается из вспомогательного в ограничивающий фактор. Многие компании, решившие обмениваться данными со своими поставщиками, понимают, что эта задача слишком сложна для них, требует дополнительных человеческих ресурсов и времени, а это означает увеличение расходов.

Кроме того, аналитика, которую сети предоставляют своим сотрудникам, чаще всего не аналитика, а массив данных, которые требуют много времени для обработки и содержат в себе все спорные вопросы, описанные в пункте 1. Такие данные дают больше оснований для споров, чем готовых решений. Аналитические отделы в большинстве случаев считают, что их задача – предоставить как можно больше данных для дальнейшей обработки, а не окончательный отчет, который руководство смогло бы быстро обсудить. Как будто у руководителей товарных категорий или магазинов есть время для дальнейшего изучения статистических данных, опыт их обработки и необходимые для этого знания.

Перефразируя Эли Голдратта, скажем: «Если вы не сможете выразить свои интуитивные догадки с помощью аналитических доказательств, то лишь приведете других в замешательство». Чем больше данных вызывают сомнения в их правильности, тем меньше доверия к ним. А чем меньше доверия, тем больше споров о правильном направлении усилий менеджеров.

Выход есть

Нас можно упрекнуть в том, что мы описали четыре безвыходных круга ада, но вы храбрые люди, у вас есть надежда, и вы будете бороться до конца и докажете обратное.

Мы не спорим – выход, конечно, есть. Но только в том случае, если ваша формула необычайно глубока, особенно эффективна, очень широко применима и в то же время невероятно проста и логична. Во-первых, все формулы, как музыка (а музыка, как вы знаете, – это набор формул), работают, только если существует строгий ритм. Обмен информацией должен происходить в четко регламентированные дни и в конкретные часы. И обмен именно информацией, а не заказами! Чаще всего ограничение наблюдается не в товарном, а в информационном потоке. Если информационный поток не течет беспрепятственно в цепи поставок, выполнить условие, связанное с постоянным наличием на полке нужного товара в нужном количестве, почти невозможно. Сама формула расчета запаса или заказа имеет второстепенное значение, так как сперва нужно освободить путь для информационного, а затем –для товарного потока (с помощью процедур), и только тогда правильность формулы, как настройка волн на радиоприемнике, даст толчок к улучшению результата.

Ключ квантовой дешифровки заключается в том, чтобы не позволить системе «зашифроваться». Для этого надо настроить систему ежедневного измерения состояния квантов, то есть факторов, провоцирующих нехватку товаров (например, заказ не отправлен или поставщик не привез его вовремя) или излишки. Выполнить такую задачу человеку невероятно тяжело, а компьютеру – легко. Если статистические данные собираются ежедневно, за определенный период времени можно установить основной фактор и даже выразить ущерб в деньгах. Для этого мы разработали IТ-аппликацию GoodStream©. Она предполагает измерение товарного потока во всей цепи поставок, помогающее определить фактор, звено, подразделение, фирму или политику, максимально влияющие в текущий период на возникновение пропущенных продаж и излишков в каждой точке хранения и продаж.

Задача программы – в первую очередь предоставлять аналитические данные для ПООГИ (процесса постоянного усовершенствования, или кайдзен) в виде рапортов для руководства и только во вторую – предлагать формулы, необходимые для заказа разных товаров. Программа ежеминутно ловит кванты, или бабочки, крылья которых поднимает ветерок, который в конце месяца может превратиться в ураган.

Если проанализировать опыт передовых компаний мира, можно понять, почему более 200 сотрудников P&G беспрепятственно сидят в головном офисе Wal-Mart и управляют уровнем запасов и своим ассортиментом на полках магазинов этой сети. Wal-Mart не только ежедневно предоставляет поставщику данные, но и отказалась от формирования заказов, ведь согласно науке лучший прогноз может сделать точка с самой большой агрегацией данных, а это и есть производитель. Кроме того, ассортимент, по которому надо принимать решение, у производителя намного меньше, чем у розницы. Однако поставщик должен уметь работать с данными и даже не думать о том, чтобы решать проблему производства плохих, не востребованных рынком продуктов за счет розницы: весь невостребованный товар он без споров должен забирать обратно.

Наш программный комплекс поможет Вам свести к минимуму упущенные продажи, а так же улучшить доступность товаров, поднять на новый уровень оборачиваемость товара, улучшить эффективность управления запасами.

Дарюс Радкявичюс (Darius Radkevičius)
Дмитрий Турло