Журнал «Компьютерра» № 3 от 24 января 2006 года

Оптимальный объем партии определяется таким образом, чтобы суммарные издержки на единицу товара были минимальными. Издержки пропорциональны времени нахождения товара на складе и занимаемому партией объему. Кроме того, учитываются издержки, связанные со сроком годности товара. Они зависят от прогноза продаж, так как равны стоимости товара, который не удастся продать до истечения срока годности.

Исходными данными для следующего модуля, ответственного за определение оптимального размера страхового запаса, являются значения приемлемого уровня доступности, проставляемые заранее на этапе формирования товарных категорий. Заданы эти уровни могут быть по-разному. Например, можно указать количество дней, в течение которого товары конкретной группы могут отсутствовать на полках магазина. Оптимальный запас определяется для каждой группы исходя из утверждения, что установленный уровень доступности должен быть неизменным в случае внезапного возрастания спроса или задержки поставок. Модуль также учитывает точность предыдущих прогнозов продаж того или иного товара.

В основе модуля контроля доступности лежит алгоритм, выявляющий необычное снижение или остановку сбыта. Данный компонент может оказаться полезным в том случае, если товар отсутствует в магазине, однако этот факт не отражен в системе учета (показывается наличие остатка), а также если имеющийся товар потерял качество или находится в неположенном месте. Разумеется, подобные инциденты обнаруживаются при проведении ежегодной инвентаризации, но достоинство модуля состоит в том, что он позволяет реагировать на такие ситуации очень быстро — до нескольких раз в день. В том же модуле реализована работа с противоречивыми данными по выявлению продаж при отрицательных остатках, выявлению отсутствия сбыта при положительных остатках и т. п. с занесением сведений об отклонениях в специальный журнал.

Функциональность у модуля оценки эффекта от воздействия на спрос довольно проста. Компонент определяет разницу между уровнем продаж, достигнутым с помощью промоакции, и спрогнозированным уровнем, который был бы получен без проведения акции.

Модуль контроля качества прогнозирования анализирует случаи ошибочных прогнозов спроса. При обнаружении чрезмерной или недостаточной закупки система предлагает пользователю выбрать один из сценариев для данного товара: запрещение прогноза в дальнейшем, ручное проведение прогноза или корректировка модели. Интересной представляется возможность своеобразного бэкапа — воссоздания условий работы на какой-либо день в прошлом для более подробного анализа отклонений. Автоконтроль качества позволяет оперативно корректировать алгоритмы прогнозирования и выявлять «слабо предсказуемые» товары.

Стратегическое ценообразование

Несмотря на различные маркетинговые ухищрения, самым эффективным средством борьбы за потребителя была и остается цена товара. Большинство программных продуктов, предназначенных для прогнозирования спроса, а также решения мёрчендайзинговых и логистических задач, как правило, ориентированы на два основных инструмента управления ценообразованием: назначение оптимальной цены и управление дисконтными программами. В первом случае задачей продавца является изначальная установка цены, обеспечивающей максимальную прибыль без снижения объема продаж. При определении оптимальной цены учитываются отличие спроса в отдельных магазинах, цены конкурентов, планы по объему продаж и чистой прибыли, эластичность и т. д.

Дисконтные программы помогают исправить ошибки, допущенные при формировании оптимальной цены, отреагировать на изменение рыночной ситуации, а также извлечь больше прибыли при продаже товара в течение отдельного сезона.

Мировой рынок прогнозирования

За рубежом системы прогнозирования спроса уже отвоевали себе место под солнцем и являются непременным атрибутом ИТ-структуры почти любого крупного торгового предприятия, в том числе Dell, BestBuy, Coca-Cola и Philip Morris. Срок окупаемости систем, ориентированных на управление спросом, на Западе составляет от девяти месяцев до двух лет.

По мере формирования рынка соответствующего ПО определились лидеры среди вендоров. К таковым можно отнести, в частности, компанию i2 Technologies, которая специализируется на SCM— и WMS-системах. Ее решениями пользуются двадцать из тридцати трех ведущих розничных сетей по рейтингу Fortune. За прогнозирование спроса отвечают мёрчендайзинговые модули i2 Demand Planner и i2 Merchandise Planner. Используя историю продаж, система подбирает подходящий алгоритм прогнозирования, а на выходе генерирует отчет о прогнозе продаж по различным параметрам (географическим точкам, товарному наименованию).