Бизнес на свои

Проблема в том, что машина приходит по вторникам и пятницам, и вам нужно предсказывать запас бумаги на промежутки между этими днями. Поскольку ее потребление носит довольно творческий характер, вы используете какую-то функцию (скорее всего, исторические данные о продажах с той или иной степенью усреднения) и держите небольшой запас, чтобы он не исчерпался.

Появляются две новые сущности: предсказание спроса и прогнозирование запаса.

Сейчас пропустим особенности предсказания спроса на более сложные товары вроде пива, хрустящих батонов и других штук со сроками годности. Просто скажем, что есть две целевые функции:

• минимум запаса на складе;

• но при этом покрытие всех потребностей клиентов при разных флуктуациях спроса.

И еще есть функция времени, поскольку поставки идут не мгновенно и их надо планировать.

Вы можете использовать простой движок типа минимакса: определить минимум и максимум рулонов на складе. Например: «Когда остается меньше 4 штук, дозаказать в следующую поставку до 25». Это хорошо работает на малых числах.

Теперь давайте чуть усложним задачу. Машина не одна, есть разные поставщики. Каждый привозит что-то свое, по своему графику. Стало чуть сложнее, но все равно терпимо, правда?

Ассортимент поставщиков частично пересекается. Иногда выгоднее брать маленькие партии у одного, а побольше у другого. И когда-то выгоднее терпеть, пока не потребуется большая партия товара. Ладно, вы пишете еще модуль — и все более-менее хорошо.

Поставщики часто меняют условия и сами меняются. Один может повысить цены, второй — уйти с рынка, третий — опаздывать на один-два дня, четвертый всегда задерживает заказ… Адище? Еще нет. Один хочет полную предоплату, второй готов торговать под реализацию, третий дает вам отсрочку платежа на три недели и т. д.

Получается большая сложная модель, которую уверенно перечеркивает одно ДТП с любой из машин поставщиков. И такой моделью занимается закупка.

Чтобы такого не случалось, в сети ставят на входе конденсатор: собственный склад, который собирает все с поставщиков и развозит по точкам. Получается стабильнее и с более понятными зонами ответственности. Но все равно риски поставщиков в духе «у нас брак по всей партии, и теперь упс» лежат на закупке.

Некоторых товаров просто не будет вовремя, и это закон мира. Но на это можно влиять.

К счастью, в реальном мире задача сводится не к «100% наличия всегда», а условно к тому, чтобы удовлетворить спрос с вероятностью 95%, потратив минимум денег. Можно подтянуться до 96, 97 или 98%, но каждый новый процент будет дороже, и почти на порядок.

Можно ли добиться постоянного наличия самых важных товаров?

Да. Иначе бы иногда в фастфудах не было гамбургеров, например. Нам, условно, не надо обеспечивать 100%-ное наличие товара. Достаточно установить SLA[33] по наличию и удерживать его. У нас есть товар, например, который дает чуть менее 3% выручки всей сети. Это одна-единственная коробка «Шакала».

Теперь представьте, что мы убрали «Шакала». Как вы думаете, сколько мы потеряем? 1%? 3%: те, кто зашел, будут брать что-то еще, например «Имаджинариум»? Нет. Мы потеряем минимум 1,5–1,6% выручки, потому что те, кто приходил за «Шакалом», берут что-то еще из товара, добивая средний чек до 1,6 позиции.

Если вы убираете один товар из топа из продаж, вы теряете деньги. Больше, чем он принес бы, если бы был в магазине. В ваших интересах удерживать наличие этого товара и подобных. Скажем, тех 5%, которые дают 20% выручки сети. Или тех 20%, которые приносят 80% выручки.

Но этого мало. Ассортимент — это не только выручка. Это еще и повод зайти в магазин. Чем больше ваш ассортимент, тем больше людей будет на входе. И наоборот. Мало кто заходит просто попыриться, и вы их уже всех охватили. С другой стороны, невозможно держать в наличии все товары прайса. Поэтому умные люди разработали две модели: ABC- и XYZ-анализ.

Теперь как определить, что вам нужно закупать и держать в наличии? Сначала делается ABC-анализ по выручке — это оценка того, сколько денег вам приносит товар. Потом такой же анализ по прибыли (можно продать кучу «Монополий», но мало заработать из-за низкой наценки). Потом идет XYZ-анализ стабильности спроса. Например, «Уно» могут спрашивать очень-очень часто, а приносит она довольно мало денег (потому что мелкая и дешевая).

Итог — у вас есть для каждого товара категория по выручке, прибыли и стабильности спроса. Например, AAZ — это товар, который сам себя не продаст, но принесет много денег. Это может быть какой-нибудь «Спейс Алерт», например. AAX — это «Шакал» или «Имаджинариум»: их выгодно продавать, их хотят люди. Что-то вроде ABY (много прибыли, средние выручки, нормально спрашивают) — это, например, «Дженга». Она явно должна быть в магазине, но если ее не будет — потери не так велики (потому что конкретно в этом сегменте много башен). И так далее.