Имя материала: Коммерческая деятельность

Автор: Бунеева Р.И.

Глава 7 организация и управление коммерческой работой в сфере закупок и продаж товаров

7.1. Планирование закупок и продаж товаров Процесс планирования продаж и закупок является обязательным во всех коммерческих компаниях — торговых, производственных, оказывающих разнообразные j услуги, но осуществляется он по остаточному принципу.; В результате оперативный план продаж часто противоречит (можно даже сказать, существует параллельно) стратегии и тактике компании. Постоянные ошибки приводят к дефициту по одним позициям и избыточ-: ным объемам запасов по другим. Приведем некоторые из них:

 

Подпись: вполне определенную тенденцию потребления, а сумма продаж по сегментам, напротив, представляет собой аб¬солютно беспорядочную динамику. Все указанные при¬знаки должны быть заранее внесены в исходные данные.
2-	й этап — планирование продаж. В рамках плани¬рования продаж происходит установка целей по прода¬жам для каждой товарной группы. Эти цели определя¬ются не только спросом, но и общей политикой компа¬нии. На этапе планирования продаж производится согласование оперативного плана продаж и общего так¬тического и стратегического плана компании, также необходимы данные о фактической реализации этих планов. Таким образом, ориентируясь на прогноз спро¬са, возможно поставить реалистичные цели по прода¬жам, согласованные с общей политикой компании.
3-	й этап — планирование страховых запасов и объе¬мов закупок. Абсолютных прогнозов и планов не быва¬ет. Следовательно, необходимо заранее планировать воз¬можные отклонения и страховаться от них путем за¬купки избыточного товара. Наиболее сложный вопрос заключается в величине этой избыточности. Чрезмер¬ные закупки приводят к переполненным складам, за¬мороженным денежным активам и необходимости со¬кращения ассортимента. Недостаточные закупки про¬воцируют дефицит, уменьшают прибыль, вызывают недовольство клиентов.
При использовании статистических методов прогно¬зирования параллельно с прогнозом обычно производит¬ся расчет доверительного интервала, то есть интервала, в который попадают продажи компании с заданной ве¬роятностью. Например, прогнозируемый объем про¬даж — 100 штук, при этом с вероятностью 90\% он по¬падает в интервал от 80 до 120 штук. На основе этой информации можно легко рассчитать требуемый объем страховых запасов.
Гораздо сложнее рассчитывать страховые запасы при использовании экспертных методов прогнозирования.
Они, как правило, редко позволяют оценить точность прогноза, поэтому здесь необходима информационно-аналитическая поддержка, позволяющая обеспечить информацией, направленной на оценку точности прогноза и расчет необходимого объема страховых запасов.

Процедура расчета необходимого объема закупок реализуется в ERP-системе (enterpme resource planning — планирование ресурсов организации) предприятия. На входе эта система требует объемы продаж, а на выходе — рассчитывает требуемые объемы закупок. 4-й этап — оценка финансово-экономического результата. Каким бы хорошим план ни был, он должен быть обеспечен финансовыми ресурсами. Как правило, финансовая служба имеет большое влияние на оперативный план продаж и закупок: может уменьшить финансирование на закупки или, наоборот, указать на то, что объем продаж будет недостаточен для финансирования работы компании. В любом случае в процессе достижения компромисса необходима качественная информация. Рассмотрев четыре общих этапа процесса планирования продаж и закупок, приходим к выводу, что большая часть информации, требуемая для планирования продаж и закупок, носит маркетинговый характер. Поэтому организацию ИАП этого процесса целесообразно осуществлять в рамках построения общей системы маркетинговой информации (MIS — marketing information system). Тем более что большая часть данных, собираемых для решения задач планирования продаж и закупок, используется и в других процессах принятия маркетинговых решений. Так, те же самые данные о продажах, конкурентах, проводимых маркетинговых мероприятиях используются для решения и тактических задач (разработка комплекса маркетинга), и стратегических (сегментация, определение целей, разработка стратегий).

Подпись: 7.2. Маркетинговая информационная система для планирования продаж и закупок
Ключевая особенность MIS-систем заключается в том, что все реализуемые в рамках них процессы осуществля¬ются на регулярной основе. Вернемся к процессу плани¬рования продаж и закупок. В эффективной MIS предпо¬лагается, что продажи уже разделены по направлениям и на каждом из них определен круг задач ИАП. В одних случаях эта поддержка сводится к построению определен¬ных отчетов с необходимыми показателями, в других пред¬лагается базовый укрупненный прогноз, который он рас¬пределяет по артикулам, а в третьих даются готовые циф¬ры, с которыми он соглашается или нет. Но в любом случае вся ИАП, оказываемая в рамках MIS, стандартизирована.
Естественно, в процессе функционирования MIS ИАП по определенным направлениям перестает давать адек¬ватные результаты или появляются новые задачи, ко¬торые требуют разработки новых моделей решения. Эти модели разрабатываются в рамках маркетинговых сис¬тем поддержки принятия решений (MDSS —marketing decision support system).
Рассмотрим подробно составляющие MDSS и MIS, а также информационные технологии, используемые в этих системах.
MIS состоит из трех основных подсистем: подсисте¬мы сбора данных, подсистемы создания справок и под¬системы генерации аналитических отчетов.
Система сбора данных предназначена для объедине¬ния всех данных, требуемых для поддержки процесса планирования продаж и закупок. Мы уже говорили, что в этом процессе требуются данные из различных источ¬ников, в том числе и внешних. Поэтому ни одна учет¬ная система предприятия не может служить основой для системы сбора маркетинговых данных. В качестве по¬добной системы используются так называемые системы управления хранилищами данных (SAS, Hyperion, Cognos, Business Object, Marketing Analytic).
Эти системы позволяют организовать аналитическое хранилище и настроить стандартные процедуры передачи данных из других систем. Иногда, правда, они могут выступать и в качестве учетных систем. В частности, система управления хранилищами данных комплекса Marketing Analytic построена таким образом, что в ней можно настраивать пользовательский интерфейс для ввода данных напрямую в хранилище. Это несколько упрощает администрирование MIS, особенно в условиях, когда большая часть информации вводится в систему самим маркетологом или аналитиком. Тем не менее, общая идея систем управления хранилищами данных заключается именно в консолидации данных — их объединении из других источников: данных о продажах (из ERP-систем), данных о клиентах (из CRM-сис-тем), данных о конкурентах (например, из систем различных информационных агентств) и т. д.

Надо отметить, что наиболее распространенными системами, используемыми предприятиями для создания хранилищ данных, являются Access или Excel.

Система построения справок предназначена для вывода исходных данных, находящихся в хранилище, либо без изменений, либо с минимальными изменениями. До появления компьютерных технологий вся информация собиралась в виде бумажных носителей. В этих условиях справки использовались для решения многих задач, в том числе требующих представления данных в другом, более удобном для принятия решений виде. Сейчас роль справок в MIS заметно сократилась. Тем не менее, в некоторых случаях справка может оказаться очень полезной (например, когда при планировании продаж возникает необходимость в получении подробной информации о каком-либо клиенте или о свойствах какого-либо товара).

Система справок обычно реализуется с помощью так называемых репортинговых систем (от англ. report — отчет). Смысл этих инструментов в том, что они позволяют представить данные, находящиеся в хранилище в

 

Подпись: Репортинговые средства уже были рассмотрены в пре¬дыдущем разделе. Рассмотрим теперь OLAP- и data-mining-системы.
Первый класс систем предназначен для того, чтобы пользователь мог сделать запрос данных из хранилища и осуществить их анализ без помощи программиста. Обычно это достигается за счет того, что пользователю предоставляется минимум возможностей по формати¬рованию получаемых отчетов, а также накладываются серьезные ограничения на сложность рассчитываемых показателей. При этом пользователь получает практи¬чески неограниченные возможности по доступу к дан¬ным хранилища, перестраиванию отчета, агрегированию и детализации данных.
Приведем небольшой пример, показывающий ис¬пользование OLAP-технологий. Предположим, менед¬жеру необходимо спрогнозировать продажи определен¬ного артикула. Он выясняет, что в целом тенденция продаж достаточно очевидна, однако в некоторых ме¬сяцах присутствуют выбросы. Для выявления приро¬ды этих выбросов менеджер детализирует продажи по покупателям и выясняет, что выбросы связаны с по¬купками покупателя N.
Далее при составлении плана менеджер ориентиру¬ется на статистику продаж без покупателя N и отдельно пытается выяснить, когда и в каком объеме N совершит следующую закупку.
Термин data-mining изначально применялся к мето¬дам, позволяющим находить наиболее значимые взаи¬мосвязи между большим количеством статистических переменных. Такие методы необходимы, например, когда по статистке продаж магазина необходимо определять продукты, которые люди предпочитают покупать совме¬стно. Сейчас к data-mining часто относят системы, реа¬лизующие любые статистические методы анализа, вклю¬чая и нейронные сети. Не последнюю роль в этом игра-от, видимо, звучность термина.
виде набора заданных отчетных форм. Сами формы, как правило, создаются программистом, пользователь может их менять лишь в незначительной мере. Обычно он может детализировать определенные показатели, устанавливать условия фильтрации, настраивать форматирование.

Следует отметить, что большинство недорогих отчетных средств могут представлять данные только в виде печатных форм. Экспорт в Excel либо вообще не осуществляется, либо осуществляется с очень большими ограничениями. Между тем, с точки зрения принятия решений по продажам и закупкам, данные нужны именно в формате Excel, так как в этом случае менеджер может легко использовать их в дальнейших расчетах. Подобная мелочь на практике приводит к большим затруднениям в работе. Мы не раз встречались с ситуацией, когда репортинговая система создает отчет, например, в виде pdf-файла. Затем этот отчет печатается на принтере, и аналитик или даже менеджер вручную перебивает данные отчета на компьютер. В условиях, когда требуется принимать много решений, такие «бизнес-процессы» просто недопустимы.

Система генерации аналитической отчетности предназначена для представления данных хранилища в аналитической форме. Примерами аналитических отчетов могут служить всевозможные отчеты по продажам, прогнозы, расчеты оптимального объема заказа и т. д. Степень информативности отчета определяется двумя факторами:

возможностями по применению различных мето дов информационно-аналитической поддержки в рамках того или иного направления продаж;

величиной усилий, вложенных в разработку мо делей принятия решений по планированию в рам ках этого направления.

Для создания аналитических отчетов используются три вида инструментов: репортинговые системы, OLAP-системы (OLAP — online analytical processing — анализ данных в реальном режиме времени) и data-mining-скстеыы (data-mining— добыча данных).

В планировании продаж и закупок data-mining-сис-темы используются в основном для прогнозирования и (в меньшей степени) для расчета моделей, характеризующих взаимозависимость между статистическими переменными (например, для прогнозирования объемов продаж в зависимости от выкладки товаров на витрине).

Системы MDSS менее структурированы, чем MIS. По сути, они предназначены для выдвижения и проверки гипотез, которые ложатся в основу процессов и алгоритмов MIS.

Поскольку системы MDSS предназначены не для создания отлаженных процессов, а для проверки разнородных гипотез, то инструменты здесь используются более легкие. В частности, практически не используются репортинговые средства. Используются более простые OLAP-средства, не предполагающие создания сложных централизованных хранилищ. Более активно используются средства data-mining. Стандартной задачей является поиск разрезов данных, в которых может применяться статистическое прогнозирование (по группам артикулов, сегментам покупателей и т. д.). В рамках MDSS обычно используются статистические пакеты (SPSS, Statistica, MiniTab и другие), электронные таблицы Excel для проведения всевозможных вычислений, Access в качестве простой базы данных для хранения требуемых показателей и т. д.

Таким образом, планирование продаж и закупок слишком важный процесс для компании, чтобы можно было вывести его неэффективно. Основной резерв повышения эффективности этого процесса — улучшение его информационно-аналитической поддержки.

Реализация информационно-аналитической поддержки планирования продаж и закупок предполагает:

разделение продаж по направлениям;

разработку принципов принятия решений и про цессов информационно-аналитической поддержки по каждому из направлений;

3) реализацию процессов информационно-аналитической поддержки по каждому направлению в MIS. Существует несколько уровней информационно-аналитической поддержки: от расчета показателей, требуемых в процессе планирования, до непосредственно подготовки самих решений. Переход с уровня на уровень — вопрос эволюции, и поэтому требует длительного времени. Однако даже первые шаги в этом направлении (создание аналитического хранилища, содержащего ключевые данные, требуемые в процессе планирования продаж и закупок) уже дадут возможность снизить трудозатраты и значительно повысят качество принимаемых решений.

MIS — сложная система. Ее работа невозможна без тесного взаимодействия многих отделов компании, наличия четких регламентных процедур, использования современных информационных технологий. Поэтому процессом создания маркетинговой информационной системы необходимо управлять. Если его пустить на самотек, то лучшее, что получит менеджер, — небольшое количество новых отчетов и большое количество новых неуправляемых процессов.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |