Как повысить точность планов продаж до 85% и выше, а также подключить поставщиков к совместному планированию
Кейс «Алиди», дистрибьютора Nestle, Mars, P&G
Будет особенно полезно, если:
вы дистрибьютор,
вас не устраивает точность прогнозов продаж и сроки их расчетов,
нужно планировать закупки и отгрузки вместе с поставщиками и розницей.
Заказчик
«Алиди» — один из главных дистрибьюторов FMCG-товаров, входит в топ-200 крупнейших частных компаний России (Forbes). Является эксклюзивным поставщиком Procter&Gamble, Nestle, Mars. На начало 2021 работает в 61 российском регионе, Беларуси и Казахстане.
1992
Год основания
9000
Сотрудников
180 000 кв. м
Площадь складов
120 000
Торговых точек покрывает
Ситуация
На начало проекта (март 2016) компания использовала собственные методы прогнозирования продаж с помощью Excel. От точности прогнозов напрямую зависела прибыльность, отношения с поставщиками и торговыми сетями.
У «Алиди» точность колебалась в пределах 40%, что абсолютно не устраивало компанию, как и количество человеко-часов, которые тратили на расчеты вручную. Чтобы перестраховаться и не допускать пустых полок, приходилось загружать фабрики больше, чем нужно, затоваривать склады, а потом списывать неликвид и продукты с истекающим сроком годности. Потом маятник мог качнуться в другую сторону — и вот уже сети наблюдают срыв поставок.
Компания теряла деньги на промо-акциях. Например, скидывали цену на 10 000 SKU, а по факту оказывалось, что нужно было продавать со скидкой только 4000 SKU — остальные товары покупали практически в том же объеме, что и до акции.
Транснациональные производители уровня Procter&Gamble, чью продукцию поставляла «Алиди», не считали прогнозирование сильной стороной дистрибьюторов на территории СНГ. Поэтому стремились работать с несколькими дистрибьюторами: если с кем-то из них торговая сеть разорвет отношения из-за низкого уровня сервиса, его можно быстро заменить и минимизировать потери. Давать кому-то эксклюзивные права было слишком рискованно.
У «Алиди» точность колебалась в пределах 40%, что абсолютно не устраивало компанию, как и количество человеко-часов, которые тратили на расчеты вручную. Чтобы перестраховаться и не допускать пустых полок, приходилось загружать фабрики больше, чем нужно, затоваривать склады, а потом списывать неликвид и продукты с истекающим сроком годности. Потом маятник мог качнуться в другую сторону — и вот уже сети наблюдают срыв поставок.
Компания теряла деньги на промо-акциях. Например, скидывали цену на 10 000 SKU, а по факту оказывалось, что нужно было продавать со скидкой только 4000 SKU — остальные товары покупали практически в том же объеме, что и до акции.
Транснациональные производители уровня Procter&Gamble, чью продукцию поставляла «Алиди», не считали прогнозирование сильной стороной дистрибьюторов на территории СНГ. Поэтому стремились работать с несколькими дистрибьюторами: если с кем-то из них торговая сеть разорвет отношения из-за низкого уровня сервиса, его можно быстро заменить и минимизировать потери. Давать кому-то эксклюзивные права было слишком рискованно.
Задача
Необходимо радикально повысить точность прогнозирования спроса, чтобы правильно планировать объемы производства, складские запасы и отгрузки.
Строить планы нужно вместе с поставщиками и клиентами, а не только внутри своей компании — и делать это в рамках единой цифровой среды.
Строить планы нужно вместе с поставщиками и клиентами, а не только внутри своей компании — и делать это в рамках единой цифровой среды.
Решение
Для решения задач «Алиди» использовала систему Novo Forecast Enterprise. Это надежное и простое решение для 100-процентной автоматизации прогнозов и совместного планирования. Система Она помогает держать оптимальные запасы и сокращает неликвиды. Ускоряет бизнес-процессы благодаря четкому разграничению ответственности каждого пользователя, быстрому согласованию документов, исключению дублирования функций, открытости информации для всех участников.
Главные преимущества:
сильные «математика» и учет более 30 факторов для анализа — промо, новинки, листинги, блокировки, изменение цен и т. д.
Учёт всех видов сезонности, в том числе - вложенной сезонности по дням;
Легкая интеграция с любыми ERP-системами: 1C, SAP, Dynamics AX (Dynamics 365), Oracle,
Веб-сервер совместной работы и доступ с любого устройства: десктопа, планшета, смартфона,
Разворачивается как в облачной инфраструктуре м хранилище, так и на серверах заказчика,
Не требовательна к ресурсам, быстро осваивается пользователями,
Быстрая окупаемость: внедрение в среднем за 4 месяца, первые прогнозы, которые можно применять на практике — с момента ввода системы в эксплуатацию
Результат
«Алиди» полностью автоматизировала цикл планирования, в десятки раз сократив время на расчеты.
После первого запуска системы точность прогнозов выросла с 40% до 78%, что позволило заинтересовать и вовлечь в проект поставщиков-производителей. Со временем это вылилось в то, что поставщики фактически стали передавать эксклюзивные права «Алиди» в разных регионах. «Алиди» открыла филиал в Казахстане, обеспечивает поставки более 80% объема российских продаж Procter&Gamble и Nestle. Почти весь остальной объем продает другой крупный дистрибьютор, который тоже пользуется Novo Forecast Enterprise.
После первого запуска системы точность прогнозов выросла с 40% до 78%, что позволило заинтересовать и вовлечь в проект поставщиков-производителей. Со временем это вылилось в то, что поставщики фактически стали передавать эксклюзивные права «Алиди» в разных регионах. «Алиди» открыла филиал в Казахстане, обеспечивает поставки более 80% объема российских продаж Procter&Gamble и Nestle. Почти весь остальной объем продает другой крупный дистрибьютор, который тоже пользуется Novo Forecast Enterprise.
К началу 2021 в системе работают 430 пользователей: сотрудники поставщиков, «Алиди» и розницы. Основные результаты:
Минимальная точность прогнозов — на уровне 85%, по некоторым категориям — до 95%,
Снижение неликвидов и списаний на 50%
Снижение out of stock на 10%,-
Уровень сервиса (поставки в розницу) вырос до 98% без сверхзапасов,
Скорость принятия решений выросла более чем в 2 раза.
“
Если говорить о совокупном экономическом эффекте, то, учитывая масштабы деятельности «Алиди», речь идет как минимум о сотнях миллионах рублей в год. Рост точности прогноза позволил выстраивать более плодотворные отношения с поставщиками, повысить удовлетворенность наших клиентов, эффективнее планировать и выстраивать внутренние процессы компании
Есть похожая задача? Появились вопросы? Напишите эксперту
Расскажите коротко о своей задаче, наш эксперт все объяснит и проведет демонстрацию.