В основу системы положена BI-платформа Microsoft SQL Server 2005. Расчет прогноза осуществляется внешней подключаемой компонентой (в настоящий момент это система Good4Cast компании Forecsys). Требования к аналитической системе были представлены отделом прогнозирования и планирования продаж. По словам Павла Иванова основное внимание уделялось гибкости и скорости работы, так как в процесс планирования вовлечено большое количество сотрудников, которые должны в оперативном режиме анализировать фактические данные и корректировать планы в зависимости от сложившейся ситуации. Необходимо было обеспечить поддержку регламента процесса планирования, чтобы его ход стал прозрачным и можно было в любой момент времени получать информацию о статусе готовности плана. На основании этих требований был произведен выбор архитектуры и поставщика решения (компания «Монолит-Инфо»). Было решено разрабатывать специализированное приложение, так как предлагавшиеся на рынке продукты не могли удовлетворить требования бизнес-заказчика. Полученный результат в полной мере подтвердил правильность такого подхода. Сотрудники отдела прогнозирования и планирования продаж принимали активное участие в тестировании системы на стадии приемки.
Дополнительное, но очень важное достижение этого проекта, о котором нельзя не упомянуть, — интеграция в одном решении данных из ERP- и CRM систем. Это позволило установить постоянные связи между всеми участниками цепочек поставок продукции на уровне ИТ систем, и в то же время не был упущен контроль качества данных, их достоверности.
Система прогнозирования спроса и планирования продаж: основные характеристики
Функция прогнозирования позволяет рассчитывать прогноз спроса на требуемый интервал вперед (скользящее прогнозирование) с необходимой детализацией. Входной информацией для этого являются фактические данные отгрузки за прошлые периоды и данные об оценке рынка (объем в натуральном выражении) по годам, включая будущий год.
Рассчитанный прогноз может быть скорректирован аналитиком для учета внешних воздействий на рынок. В системе предусмотрена функция, позволяющая применять корректировки из прошлых прогнозов к соответствующим периодам прогноза текущего. При этом можно анализировать прогноз на соответствие целям компании, проводить сценарный анализ и создавать различные версии прогноза. Последним шагом в работе над прогнозом является его публикация. После этого он становится доступен пользователям, а также для функции иерархического ступенчатого планирования.
Функция иерархического планирования решает следующие задачи:
распределение полученного прогноза по географии продаж;
создание и согласование прогноза поставок продукции по всем звеньям логистической цепочки.
Каждый пользователь на своем уровне ответственности может вносить изменения в распределение прогноза, сравнивая при этом текущий прогноз с фактами текущего и прошлого года, с предыдущим прогнозом и прогнозом, сделанным на начало года (возможно несколько версий). Существует регламент, предусматривающий порядок действий пользователей на различных уровнях ответственности. Дополнительно в системе ведется ассортиментная матрица, задающая доступный ассортимент для каждой территории (матрица продаж) и календарь маркетинговых акций.
О прогнозных моделях
Больной вопрос практически любого BI-проекта — происхождение и реалистичность моделей, по которым выполняется прогнозирование. «Все наши модели собственные, разработанные в компании, — рассказывает Герман Эпштейн. — Больше взять их неоткуда. Ни одна стандартная европейская схема, преподносимая поставщиками решений как “лучшая практика”, работать у нас не будет. В условиях России в оптимизационную модель добавляется большое количество переменных, которые могут быть проигнорированы в Европе: это огромные расстояния, низкая плотность населения, слабое развитие транспортной сети и многое, многое другое».
Надо сказать, что некоторых топ-менеджеров общая нестабильность инфраструктуры, сильное влияние непредсказуемых факторов (например, «товар застрял на таможне на неопределенный срок» или «лед еще не встал, поэтому машины не идут») приводят к мысли, что нет и смысла налаживать планирование, когда любая подобная случайность может не только всю оптимизацию свести на нет, но и сильно осложнить положение дел. Герман Эпштейн с этим категорически не согласен. «Напротив, чем сложней ситуация и больше риски, тем тщательней нужно планировать, расставлять приоритеты, в том числе в логистике, стараясь нивелировать негативные эффекты возможных форс-мажоров», — уверен он.
Важные аспекты и потенциальные проблемные места для прогнозирования спроса и планирования продаж
Обеспечить необходимую глубину исторических данных. Чем больше эта глубина, тем точнее будет рассчитан прогноз. И тем труднее обеспечить достоверные факты с выбранной для прогнозирования детализацией.
Обеспечить чистоту исторических данных. Очистка данных состоит в корректировке или исключении той их части, которая искажена внешними воздействиями — маркетинговыми акциями по стимулированию спроса, проблемами в производстве, — в результате чего отгрузка продукции компании временно уменьшалась.
Определить горизонт прогнозирования. При этом важным фактором является возможность достоверной оценки тенденций рынка (рост/спад).
Определить текущее положение и спрогнозировать дальнейший жизненный цикл продукта.
Проанализировать профили спроса по историческим данным. Выявить периоды колебания спроса.
Выбрать адекватные методы прогнозирования и статистического анализа, методы экспертных оценок точности полученных прогнозов и уровень требуемых корректировок.
Но даже при выполнении всех перечисленных шагов переход от прогноза спроса к плану продаж осложняется дополнительными факторами.
Различная детализация прогноза спроса и плана продаж. Прогноз спроса с требуемой точностью может быть построен менее детально — например, по группам товаров и регионам. В то время как план продаж должен быть детализирован до конкретной продукции, города или точек доставки.
Различные горизонты прогнозирования/планирования и различная периодичность. Как правило, горизонт прогнозирования спроса больше горизонта планирования. Вследствие этого периоды прогнозирования спроса больше периодов планирования.
Планы должны учитывать внешние воздействия на рынок в виде маркетинговых акций.
Планы должны учитывать производственные ограничения: мощность производства, емкость складов, возможности по доставке.
Планы должны быть согласованы со стратегическими целями компании.
Количество и географическое распределение сотрудников, участвующих в цикле планирования.
Сжатые временные рамки, которые отводятся на подготовку и согласование плана.
В результате подготовка плана продаж по прогнозу спроса из расчетной задачи превращается в сложный процесс взаимодействия большого числа (до нескольких сотен) сотрудников, когда в интерактивном режиме происходит согласование плана с целями компании, текущими производственными ограничениями и планируемым воздействием на рынок.
Список литературы
http://www.iemag.ru