ВИДЕО ВЕРСИЯ ЗДЕСЬ:
 |  |  |  |
Доброго времени Дамы и Господа, сегодня мы разберемся проблемой вариативности продаж разных товаров в рамках одного Заказа поставщику. Суть вопроса покажу на простом примере.
Давайте представим, что мы инструментальная компания и у нас есть поставщик, который поставляет нам всего две позиции – высококачественный дорогой перфоратор и универсальное сверло 8 мм. Всего два товара я беру чисто для упрощения и максимальной наглядности.
ВАРИАТИВНОСТЬ ПРОДАЖ ТОВаРОВ
Итак, с точки зрения потребителя, это два совершенно разных товара, которые кардинально отличаются друг от друга по цене, потребительским свойствам, сценарию покупки и использования.
Само собой, такие отличия приводят к совершенно разной динамике продаж этих товаров.
Сверла продаются регулярно в большом количестве, динамика их продаж предсказуема и прогнозируема. Ниже понедельный график их продаж за последние 6 месяцев. А вот по перфораторам мы имеем строго зеркальную картину. Посмотрите на его график, здесь у нас единичные, нерегулярные, очень редкие продажи.
А теперь вопрос к знатокам: «Как правильно и быстро рассчитать единый заказ поставщику одновременно по двум товарам,… с учетом имеющейся разницы в продажах?» Есть мысли? Да не беда, подраскинем мозгами и попробуем ответить на этот каверзный вопрос.
Итак, сверла продаются стабильно и в большом количестве, а значит для расчета заказа нет смысла брать большой период в прошлом. Это дешёвые расходники и если мы возьмем, скажем, продажи за последние 6 месяцев, то можем огрести приличную ошибку. Потому как продажи 6 месяцев назад, могут кардинально отличаться от текущих продаж, скажем за последние два месяца и будут идти в противоход к имеющимся на данный момент трендам.
Например, 5 месяцев назад у нас был сезонный всплеск продаж, за это время могли появиться или отвалиться какие-то каналы продаж, могли измениться отпускные цены, да мало ли что. А это значит, что при стабильных и высоких продажах, гораздо правильней основывать свой расчет на коротком, ближайшем к нам прошлом периоде, ибо он гораздо точнее отражает имеющуюся динамику и тренды продаж.
В нашем примере продажи за последние, скажем 4 недели, покажут вполне объективную картину. И именно их можно взять за основу для расчета заказа. Еще один важнецкий момент.
Помимо выбора правильного периода в прошлом, нам нужно применить правильный метод к расчету нашего заказа. Так вот, на таком стабильном ряде, расчет заказа по нашим сверлышкам, через обычную среднедневную продажу будет вполне рабочим вариантом. На нем и остановимся.
Теперь посмотрим расклад по перфоратору. Как видно, на графике выше, статистики продаж за последние 6 месяцев пара копеек. Кроме того, вычленить из этих продаж какую-то внятную тенденцию абсолютно анреал. А это значит, что чем больший период мы возьмем в прошлом, тем точнее будет расчет нашего заказа, так как вероятность предугадать будущий объем продаж становится гораздо выше.
Кроме того, для такого нестабильного ряда, метод расчета через среднедневную продажу приведет к демонической ошибке. Ведь у нас очень маленькое количество дней с продажами делится на очень большой период в днях. И поразмыслив над этим, мы придем к двум абсолютно логичным выводам.
Во-первых: Для продаж перфоратора необходимо взять большой период в прошлом. Причем желательно, чтобы в этом периоде наши продажи были относительно стабильны и не было явных перекосов из-за влияния внешних факторов.
Во-вторых: Мы должны использовать BRT- метод, который идеально подходит для расчета заказа по нестабильно продающимся позициям. Спец. урок, где BRT-метод я раскатал от и до смотреть здесь.
А теперь ВНИМАНИЕ!
Мой ТОП-вопрос, который поставил в тупик не один десяток эффективных менеджеров:
«Как же нам в реальной жизни, при расчете заказа поставщику, автоматически разделить товары с нестабильным и стабильным спросом, чтобы применить к ним разные алгоритмы расчета заказа!»
показатели для определения стабильности продаж товара
Интрига, однако! Есть варианты? Томить не буду. Ну, первое, что приходит на ум, это посчитать объем продаж и на его основании выявить стабильный и не стабильный ряд продаж. Но тут… уже порога понятно, что это НЕ вариант.
Один товар продался 1 000 штук за один раз одному клиенту, а второй по 5 штук каждый день. Количество одно, картинка разная.
Какие еще варианты? Особо сообразительные могут задуматься на счет XYZ-анализа. Что бы на его основании разделить товары на стабильные и нестабильные. На первый взгляд идея здравая, но есть два НО.
Во-первых, расчет статуса XYZ даст кучу пограничных значений коэффициента вариации, причем для разных наборов данных, эти значения будут нехило разлетаться друг от друга. И поверьте, старине Холмсу не раз гулявшему по этим болотам, правильно определить и применить к разным товарам какое-то универсальное разделительное значение ну не реально.
Во-вторых, при использовании XYZ анализа помимо прошлого периода нужны стандартные интервалы – день, неделя, месяц, и тут возникает вопрос, а как их подбирать, когда для товаров со стабильными продажами мы берем период, скажем 4 прошлых недели, а для нестабильных продаж 4 прошлых месяца. То есть вопросов по этим трем буквами куда больше, чем ответов.
Так вот, когда лет надцать назад мы с ребятами, уткнулся в этот тупик, то стали искать простое и красивое решение для этой сложной и не красивой задачи. И сейчас я абсолютно бесплатно, то есть даром, открою Вам наш секретный лайфхак.
Что бы разделить продажи товаров на стабильные и нестабильные, мы решили использовать очень простой показатель — % дней, когда товар продавался, от общего количество дней в периоде! Раскрою эту методу на нашем примере.
Для расчета заказа по сверлам мы взяли период в 4 недели – 28 дней.
При этом в количестве хотя бы 1-ой штуки товар продавался — 24 дня из 28-ми.
То есть процент дней продаж составил почти 86 процентов от общего количества дней в периоде.
Смотрим перфоратор.
За те же 28 дней, он продавался всего 4 дня, то есть процент дней с продажами составил:
4/ 28 * 100% = 14%. Как говорится разница на лице.
Так вот, взяв за основу именно этот показатель, мы можем принять здравое решение о нормативе, который можно задать для разных типов продаж. Например, если процент дней с продажами больше 60, то этот ряд будет считаться стабильным.
То есть для расчета заказа можно взять ближайший короткий период и метод расчета заказа — среднедневная продажа.
А вот если у товара процент дней с продажами меньше 60, то на такой товар мы вешаем ярлык – НЕстабильный, за базу расчета берем большой период в прошлом и применяем BRT-метод. Все просто и красиво.
АВТОопределение типа продаж и автовыбор метода расчета заказа
И напоследок я покажу Вам, как это все сделать на автомате, в два клика, до ошизения НЕ мучая свой эксель или своих программистов 1С.
В модуле «Управление закупками» откроем отчет «Инструменты ООО Альфа», в этом отчете я сымитировал пример, который мы разбирали выше.
Как видите тут два товара, в качестве периода продаж выбраны 4 последние недели и установлен единый Срок выполнение заказа — 14 дней, так как эти товары мы везем от одного поставщика.
Логичной, что и Период продаж, на который мы хотим привезти товар так же один и пусть это будет — 21 день.
В итоге в столбце Объем заказа у нас посчиталось количество к заказу 1 833 штуки без учета разделения товаров на стабильно и НЕстабильно продающиеся.
Так вот, для того, чтобы развести периоды и методы расчета, необходимо нажать кнопку «Настройка», и в появившемся окне на вкладке «Метод», в поле «Метод расчета» выбрать значение «Автовыбор».
В результате в случае со стабильно продающимися товарами система будет производить расчет на основании короткого периода продаж и при этом для расчета заказа будет использован метод — Обычная средняя.
А вот если система увидит НЕстабильно продающийся товар, то период будет браться гораздо длиннее, при этом заказ будет рассчитываться BRT-методом с интервалом 21 день, так как интервал BRT должен быть равен периоду, на который мы делаем заказ.
Сформируем отчет.
Система посчитала норматив исходя из показателя %-процент дней с продажами и исходя из него сделала расчет разными методами опираясь на разные периоды прошлых продаж.
Соответственно и Объем заказа у нас пересчитался и стал равен 1754 штуки. А в столбцах расшифровка мы видим, какой метод расчета использовала система в зависимости от значения показателя %-нт дней.
Здесь я вывел тестовый отчет с двумя товарами, вот вариант рабочего отчета, где товаров гораздо больше. Количество на качество не влияет, посему все работает быстро и точно, как Север прописал.
На этом разрешите закончить, всего Вам доброго. Удачи Вам и мирного неба над головой.
ВИДЕО ВЕРСИЯ УРОКА
Отличная статья. Спасибо.
Очень понятно и ясненько.