Анализ продаж, остатков и закупок. Очистка исходных данных статистики для принятия конкурентных решений.
Прежде чем проводить анализ продаж, остатков и закупок, необходима обработка исходных данных, очистка статистики.
Удивительно, насколько небрежно во многих компаниях относится к качеству исходных данных, которые используют для принятия решений. Насколько слепо доверяют «коробочным решениям», а теперь ещё и "Искусственному интеллекту".
Большинство современных людей не пьёт грязную воду или не заливает грязное топливо в дорогой автомобиль, справедливо опасаясь возможных осложнений. И те же самые люди сплошь и рядом используют грязные неочищенные исходные данные! В надежде, что "умная формула" выдаст решение, которое поможет победить конкурентов!
Огорчу: волшебства не бывает. Если исходные данные грязные, неполные и неточные, то и результат рекомендаций и решений на их основе – всегда будет неточным, неконкурентным.
Я являюсь экспертом по анализу и очистке исходных данных о продажах, складских остатках, закупке. Помогу исправить и настроить то, что можно исправить и настроить в вашей 1с. Или в другой ERP, или в клубке Excel-отчётов и шаблонов.
Основные направления Анализа и Очистки исходных данных продаж, остатков, закупки.
Итак, легко сказать «очистить исходные данные», но как это сделать? По каким направлениям двигаться? А главное: как учёт уточнённого показателя повлияет на решение? На корректировку прогноза, заказа, перераспределение бюджета закупок? Приведу примеры корректирующих действий в зависимости от уточнений в статистике.
1) Учёт при анализе статистики прошлых продаж дней для возможных продаж.
Это могут быть дни работы сайта. Или рабочие дни с достаточным наличием товара на складе.
Пример: Выяснилось, что часть рабочих дней товар был недоступен к продажам.
Действие: Прогноз с учётом упущенных продаж вырос, бюджет закупок был увеличен.
2) Учёт при анализе статистики прошлых продаж акций, распродаж, спецзаказов, поведения конкурентов, эластичности спроса.
Пример: Выяснилось, что партия товара была продана по распродаже ниже себестоимости.
Действие: Прогноз продаж был снижен, закупки сокращены.
3) Учёт параметров закупки, влияющих на рентабельность поставщика
Таких параметров, как кратности и периодичности, цикла поставки, срока годности товара, стоимости хранения. Дополнительных условий поставщика, таких как бонусы за объёмы закупки и отсрочка платежа.
Пример: Выяснилось, что поставщик А предоставляет отсрочку на 30 дней больше, чем поставщик Б.
Действие: Ограниченный бюджет закупок был перераспределён, доля поставщика А увеличилась за счёт сокращения доли поставщика Б.
Вот как будет перераспределён бюджет закупок в 15 миллионов рублей после учёта отсрочки, стоимости хранения и бонусов.
4) Учёт Сезонности при прогнозировании продаж.
Пример: Выяснилось, что при равных продажах прошлого месяца, у товара А сезон заканчивается, а у товара Б - только начинается.
Действие: Пересмотрен прогноз, заказ товара А сокращён, заказ товара Б увеличен.
5) Регулярная проверка точности Формулы прогноза через Ретроспективный анализ.
Пример: Выяснилось, что отклонений факта от прогноза стало больше.
Действие: Проведён ретроспективный анализ. Выбрана более точная формула прогноза.
6) Учёт аналогов, снятых с производства позиций, новинок. Бостонской матрицы. Групп ABC.
Пример: Выяснилось, что при прогнозе рентабельности работы с поставщиками не были учтены снятые с производства позиции, новинки и их аналоги.
Действие: Проведён уточнённый расчёт, ограниченный бюджет закупок перераспределён между поставщиками.
7) Регулярный мониторинг план-факта
Мониторинг особенно полезен, когда служит основой конкретных регулярных действий по корректировке влияющих параметров. В случаях, когда эти действия можно осуществить (например, скорректировать прогноз) в период до следующего замера (используя принцип SMART).
Пример: Мониторинг регулярно фиксирует множественные отклонения фактических продаж от прогнозных. Но сотрудник физически не успевает корректировать прогноз продаж по всем выявленным случаям отклонения от факта.
Действие: Сотрудник будет проводить корректировку прогноза продаж три часа в неделю, только по позициям с максимальным отклонением.
Как со мной связаться.
В случае интереса к сотрудничеству со мной, прошу отправить мне запрос по почте a.skorodumov@mail.ru или заполнив форму ниже. Могу провести бесплатную экспресс-диагностику. Для этого заполните и пришлёте мне чек-лист в этом файле (файл можно скачать по ссылке). Обратным письмом направлю результат экспресс-проверки и условия возможного сотрудничества по возможным проблемным участкам.