Часто возникает потребность понять, почему Forecast NOW! рассчитала тот или иной оптимальный товарный запас в заказе или балансировке. Посмотрим, как можно понять расчеты и факторы, которые на него повлияли. Проведен расчет по товару Герметик на 14 дней (с 11 до 24.03.2019)

Для самого простой оценки итога расчета можно добавить продажи предыдущих периодов при помощи Вид-Данные о продажах. Добавим в таблицу продажи за предыдущий год по месяцам (чем стабильнее и менее вариативно продается товар, тем больше можно полагаться на такую простую оценку).

По продажам видим, что продажи очень вариативны, в пиковые месяцы достигают 126 штук. При этом стоит отметить, что тут мы агрегировали продажи, для более детальной оценки можно будет посмотреть продажи по дням (рассмотрим далее).

Для более детального разбора, какие параметры повлияли на расчет нужно сделать расшифровку расчета при помощи специальной кнопки:

По расчету видим, что в прошлом были периоды дефицита, также в марте повышающий коэффициент сезонности, также значительно повлияла фильтрация (это говорит о большой вариативности продаж) – эти факторы повлияли на расчет оптимального запаса. Значения всех важных параметров, влияющих на расчеты, можно добавить в таблицу заказа при помощи Вид-Параметры:

• добавлять к заказу (обязательное наличие товара на полке, увеличивает ОТЗ)
• минимальный запас (минимально необходимый запас, ОТЗ не может быть меньше этого значения)
• рассчитанные коэффициенты сезонности
• уровень сервиса (чем он выше, тем выше страховой запас на случай колебаний спроса и выше оптимальный запас)
• оптимальный уровень сервиса (если он определяется программой и стоит параметр «использовать оптимальный УС = да»
• другие важные на ваш взгляд параметры

Также можно добавить информацию о текущих акциях (Вид-столбцы – текущие акции), в которых участвует товар, если у вас часто проходят маркетинговые акции – вы увидите акции и рассчитанные по ним коэффициенты увеличения спроса.

Таким образом для первоначальной оценки расчетов можно:

• добавить продажи предыдущих периодов – для самой простой оценки расчетов
• построить расшифровку расчета – поймем, какие параметры повлияли на расчет
• добавить значения всех важных параметров в таблицу заказа – можно понять, что могло повлиять на расчет без построения расшифровки
• добавить информацию о текущих акциях в таблицу заказа – поймем в каких акциях с какими коэффициентами участвует товар в периоде расчета

Для более детального анализа можем построить график продаж по интересующему нас товару, предварительно включив все настройки, влияющие на обработку продаж. Красным графиком отобразятся реальные продажи, синим – продажи с настройками, зеленым – остатки.

Помимо самих продаж мы поймем, сколько исторически закупалось товара, возникали ли дефициты.

Построим график по Герметику. Из графика видно, что

• пиковая дневная продажа – 50 штук (при этом, когда смотрели по месяцам – было всего 126), сами продажи нестабильны и разряжены
• после фильтрации максимальная продажа - 20 (под пиковые в 50 нет смысла хранить склад)
• за последний год обычно храним 60-80 штук на складе, когда завезли до 40 – возник дефицит

Таким образом, можем сделать вывод, что оптимальный запас в 50 штук на 14 дней – адекватный расчет.

Для еще более детального изучения расчета и влияния уровня сервиса можем построить Прогноз-спрос по товару, чтобы посмотреть, какому уровню сервиса какой объем запасов соответствует. Анализ нужно строить на тот же период, что и заказ:

Из таблицы видим, сколько нужно хранить товара для удовлетворения разных уровней сервиса, а также вероятности возникновения разных объемов спроса.

Так, для герметика для уровня сервиса 95% (сейчас установлен) нужно хранить 50 штук на 14 дней, при этом для минимизации суммарных возможных потерь (от дефицита, альтернативных сложений и затрат на хранение) – 66 штук.

Т.е по итогам этого анализа стоит подумать или о повышении уровня сервиса по этому товару или о применении оптимального уровня сервиса – иначе будут велики потери от потенциального дефицита.

Рассмотрим еще один пример расчета и его анализа:

Видим, что сильно повлияла запланированная на 6-10.03 акция с коэффициентом 1,66, а также установленный параметр витрины (всегда должно быть 7 штук независимо от спроса). При необходимости можем более детально изучить акции по этому товару в прошлом, перейдя в Акции:

Рассмотрим еще 1 пример. Рассчитаем оптимальный товарный запас на 30 дней и сразу отобразим продажи за предыдущие месяцы:

Видим, что рассчитан ОТЗ 83 штуки при месячных продажах в 30-50 штук. Для более детального разбора построим расшифровку оптимального товарного запаса:

Видим, что увеличение оптимального запаса происходит из-за восстановления дефицита. Чтобы удостовериться построим график продаж по товару:

Видим, что обычно храним 50 штук товара и постоянно попадаем в дефициты (подсвечены синим цветом). Можно сделать вывод, что ОТЗ в 83 штуки адекватный. Рассмотрим еще один пример. Построен расчет на 14 дней, сразу выведены продажи предыдущих месяцев и расшифровка расчета:

Видим, что ОТЗ меньше половины (строим на 14 дней) продаж предыдущих месяцев, в расшифровке параметры влияют не сильно. Для более детального изучения построим график продаж:

Видим, что с октября 2019 года продажи по этому товару сильно выросли. При этом это не объяснить сезонностью и маркетинговыми активностями (по расшифровке видели, что этих факторов нет). Скорее всего возник какой-то внешний фактор (появился новый клиент, закрылся конкурент и пр.) Для того, чтобы учесть этот внешний фактор и снизить риск дефицита можно

• уменьшить анализируемый период(например, до 5 месяцев – когда повлиял новый фактор)
• использовать вероятностный тренд
• увеличить уровень сервиса

Уменьшим анализируемый период и проведем расчет:

Видим, что оптимальный запас стал больше и учитывает фактор увеличения спроса в последнем периоде.