{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Коммерческое планирование: реакция на спрос в режиме онлайн

Как увеличить эффективность продаж и вдвое сократить длительность процессов планирования? Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает об автоматизации коммерческого планирования с помощью передовых EPM-систем.

Источник: freepik, Freepik

Коммерческое планирование — комплексный процесс в рамках общего управления предприятием, который предполагает оценку потенциального спроса на товары компании и составление плана продаж, способного этот спрос удовлетворить.

Хотя коммерческим планированием так или иначе занимаются все организации, сбывающие свою продукцию, особенно на рынке B2C, этот процесс наиболее важен для производителей, работающих в сегменте FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) и продающих товары повседневного спроса (продукты питания, средства личной гигиены, косметику, бытовую химию, безрецептурные лекарства и небольшую электронику).

Для таких компаний коммерческое планирование является базовой точкой для планирования деятельности предприятия в целом, потому что на основе плана продаж выстраивается план движения товарных остатков, рассчитывается потребность к производству, формируются закупки и планируется вся логистика.

Первый шаг при составлении оптимального плана продаж — прогноз потребительского спроса. Базовый прогноз на основе исторических данных, учитывающий сезонные колебания спроса, можно строить автоматизированным способом с помощью классических статистических методов или искусственного интеллекта (подробно о различных видах предиктивных моделей я рассказывал в прошлом году).

Как известно, любые прогнозы — дело неблагодарное. Если в прошлом январе вы продали N-ное количество условной гречки, еще не значит, что год спустя спрос на нее будет таким же. На объемы продаж товаров повседневного спроса влияет слишком много переменных, включая предпочтения покупателей в конкретный момент, общую конъюнктуру рынка, маркетинговую активность производителя, политику ценообразования и наличие скидок.

Картина усложняется тем, что сбыт продукции FMCG организуется по самым разным каналам, начиная с федеральных и региональных торговых сетей и заканчивая магазинами собственной розницы и всевозможными маркетплейсами. Каждый из этих каналов имеет свою специфику с точки зрения затрат, требований к остаточным срокам годности, договоренностей производителя с торговыми точками, финансовых условий поставок и т. д. Всё это по-своему отражается на объемах продаж в разных каналах сбыта по определенным SKU или группам товаров. И всё это так же должно закладываться в модель.

Учитывая огромное количество непостоянных факторов, автоматизированный прогноз нужно постоянно уточнять и корректировать вручную на основе актуальной информации, поступающей от аккаунт-менеджеров, работающих с тем или иным каналом сбыта. Эти корректировки требуют активного вовлечения специалистов различных отделов компании (как минимум, коммерческого департамента, отделов маркетинга и финансов), которые будут состыковывать информацию, обновлять план продаж и вносить комментарии с пояснениями, почему показатель по тому или иному товару или торговой сети был изменен.

Таким образом, от автоматизированной системы, поддерживающей процесс коммерческого планирования, требуется не только возможность аккумулировать всю информацию о прошлых продажах и наличие «черного ящика» прогнозирования, но и удобных инструментов для многопользовательской работы, ведения нескольких сценариев расчета и гибкой организации процессов синхронизации, уточнения и согласования плана.

Помимо количественного движения товаров в разрезе отдельных каналов, многогранная модель расчетов должна включать в себя оценку соответствующих процессов продаж, финансовых вложений, а также обратного влияния тех или иных инициатив на результаты продаж в количественном отношении и, в идеале, осуществлять построение итоговой формы P&L (Profit and Loss — бюджета доходов и расходов), чтобы уже на этапе планирования понимать экономику по реализации каждой товарной группы и даже товарной позиции в отдельности.

За такого рода комплексный подход, совмещающий прогнозную модель, количественный план и удобную финансовую модель, отвечают системы класса EPM (Enterprise Performance Management), которые предназначены для организации и автоматизации процессов планирования в компании. О применении EPM-систем для целей S&OP — интегрированного планирования продаж и операций — я уже рассказывал в предыдущей статье.

Одно из важных преимуществ подобных систем — возможность реализации сценарного моделирования и моделирования задач «что если». Это позволяет аккаунт-менеджерам быть максимально подготовленными к переговорам с закупщиками торговых сетей, продумывать преференции и способы стимулирования сетей для выполнения KPI по плану продаж (например, ретро-бонусы). Использование EPM-платформы повышает динамичность переговоров и обоснованность позиции менеджера, а также помогает быстро оценивать, насколько то или иное предложение/условия контрагента выгодны для производителя, и заранее видеть ситуации, которые могут привести к убыткам.

Внедрение систем класса EPM позволяет снизить общую трудоемкость процессов планирования, сократить временные затраты на пересылку базовых расчетов между всеми участниками и сократить общую длительность процессов планирования на 50–70%. Помимо этого, практика использования комплексных моделей говорит о росте эффективности продаж на 7–9% и увеличении оборачиваемости средств в расчетах на 20–30%.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда