Forecast NOW!
Forecast NOW! — программа для прогнозирования спроса и регулирования запасов продукции, а также для анализа эффективности. Решение состоит из математической модели и интерфейсной части (может настраиваться индивидуально под пользователя).
Программа предназначена для торговых компаний с оборотом от 200 млн до 10 млрд. рублей и от 500 единиц товарных категорий в самых разных направлениях: продукты, бытовая техника и химия, строительные материалы, медицинское оборудование, товары для дома, автозапчасти, фармакология, товары для дома, у которых много денег заморожено в избыточных запасах на складе, либо, наоборот, есть дефицит. Forecast NOW! рассчитывает объем оптимального заказа по каждому товару с учетом его характера спроса, сезонности, акций, товаров-аналогов и ограничений и нюансов поставок.
При этом программа позволяет для каждой товарной позиции рассчитать оптимальный уровень сервиса и объем товара для его обеспечения. Также в автоматическом режиме рассчитывается объем оптимальных внутренних перемещений (распределение товара, перемещение между филиалами). Доступно построение прогнозов спроса, выручки, плана заказов, формирование финансового плана на обеспечение закупочной деятельности.
Кратко о функционале Forecast NOW! (Обзор программы)
Среди возможностей аналитического модуля нахождение топ-позиций и неликвидных запасов, расчет показателей эффективности управления складом (оборачиваемость, уровень сервиса, упущенная прибыль, рентабельность запасов и пр.), определение ситуаций неслучайного отсутствия спроса, расчет объема излишних запасов.
Результаты расчетов могут быть получены в виде текстовых файлов, картинок, электронных таблиц. Заказ и перемещения могут быть загружены в учетную систему.
Ключевые особенности
- Использование методов вероятностного моделирования (отдельно для каждого товара)
- учет факторов, влияющих на спрос (акции, сезонность, дефицит и пр.) и нюансов и ограничений поставок (кратности упаковок, минимальные суммы заказа и пр.)
- Все данные хранятся и обрабатываются на сервере с соответствующим уровнем безопасности
- Автоматический обмен данными с учетной системой (1С, SAP, Oracle, Axapta и др.) производится в фоновом режиме
Видео и скриншоты Forecast NOW!
Тарифы Forecast NOW!
Бесплатный тариф Нет
Пробный период Нет
Цена от 890 000 rub в месяц
До 100 000 товарных позиций, 5 складов, 5 пользователей, возможно дополнительное число пользователей и торговых точек, краткосрочное прогнозирование спроса, стратегическое прогнозирование спроса и запасов, расчет оптимального товарного запаса, формирование заказа без участия пользователя.
Цена до 3 300 000 rub в месяц
Больше 25 000 товарных позиций, 30 складов, 3 распределительных центра, 10 пользователей, возможно дополнительное число пользователей и торговых точек, краткосрочное прогнозирование спроса, стратегическое прогнозирование спроса и запасов, расчет оптимального товарного запаса, установка оптимального уровня сервиса по ABC-XYZ классификации, расчет оптимального уровня сервиса с учетом рисков по дефициту, стоимости денежных средств, стоимости хранения и сроков годности, стратегическое планирование закупок и запасов на 3-12 месяцев, оценка нагрузки на приемку, транспорт и бюджет, согласование закупок с пользовательским планом продаж, расчет заказа поставщику на филиал или торговую точку, формирование заказа без участия пользователя, расчет заказа на распределительный центр с учетом структуры складов.
Автоматизация управления запасами по программе Forecast NOW!
Источник: coba.tools
Forecast NOW
Программа для прогнозирования спроса и управления товарными запасами
Forecast NOW! — это программа для прогнозирования спроса и управления товарными запасами. Программа предназначена для торговых компаний, у которых много денег заморожено в товарных запасах, либо, наоборот, есть дефицит.
Программный продукт легко интегрируется с любой учетной системой (1С, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics), при этом не затрагивает текущие бизнес-процессы и штатное расписание компании при внедрении.
2018: Описание продукта
За более чем 10 лет исследований специалисты компании «Инжэниус Тим» протестировали на реальных данных все существующие алгоритмы, начиная от нейронных сетей и генетических алгоритмов до вероятностных моделей. Именно последние легли в основу системы Forecast NOW!, так как они показали наибольшую эффективность в условиях реального бизнеса, рассказали 10 октября 2018 года TAdviser в компании. В используемые алгоритмы разработчики добавили учет промо-акций, сезонности и обогатили финансово-рисковой моделью, которая позволяет учитывать исключительные ситуации (едино разовые пиковые продажи, риски от недопоставок, риски от смещения поставок, риски от списания просроченных товаров) даже если их вероятность крайне мала.
На октябрь 2018 года, решение Forecast NOW! состоит из двух модулей: математической модели, которая не подлежит изменению, и интерфейсной части, которая может быть кастомизирована под пользователя.
Продукт позволяет для каждой товарной позиции рассчитать оптимальный уровень сервиса и объем товара для его обеспечения. Благодаря применению Forecast NOW! компания сможет сократить товарные запасы на складе минимум на 10% без снижения продаж или повысить рентабельности запасов — в зависимости от целей, утверждают в «Инжэниус Тим».
Внедрение продукта как правило занимает от одного до шести месяцев, включая пилотный проект.
Типовые результаты от внедрения Forecast NOW!:
- Сокращение средних товарных запасов на 15-30% без потери продаж;
- Сокращение излишних запасов на 20-40%;
- Повышение процента удовлетворенного спроса на 5-15%;
- Увеличение оборачиваемости на 15-25%;
- Рост рентабельности запасов на 10-20%;
- Сокращение времени формирования заказов с нескольких часов до 20-30 минут.
2017: Описание продукта
Продукт «Программа оптимизации складских запасов Forecast NOW!» предназначен для розничных, оптовых и дистрибьюторских торговых предприятий. Продукт позволяет оптимизировать товарные запасы и определить по каждому товару размер оптимального запаса и объема заказа с учетом целевого уровня сервиса, сезонности, маркетинговых акций, транспортных ограничений, требований поставщиков и прочих факторов.
Особенности и возможности программы (на июнь 2017 года):
- расчет заказа поставщику на филиал или распределительный центр;
- расчет размера оптимальных внутренних перемещений между филиалами с учетом сроков и стоимости доставки;
- распределение запаса распределительного центра между торговыми точками или филиалами оптимальным образом;
- расчет ианализ ключевых показателей эффективности управления запасами.
Обмен данными между «Программой оптимизации складских запасов Forecast NOW!» и «1С:Предприятие 8» происходит через текстовый файл в формате .csv.
«Программа оптимизации складских запасов Forecast NOW!» совместима с конфигурацией «Управление торговлей», ред. 11 на платформе «1С:Предприятия 8.3».
Конфигурация является защищенной и содержит фрагменты кода, не подлежащие изменению пользователем, имеет защиту от несанкционированного использования. Внешняя обработка для интеграции «Программы оптимизации складских запасов Forecast NOW!» и «1С:Предприятие 8» имеет открытый исходный код и может быть модифицирована пользователями по своему усмотрению.
По словам разработчиков, используя программный продукт «Инжэниус Тим», заказчики более эффективно планируют поставки, сокращают излишние запасы и увеличивают рентабельность.
| — Стройка | Инжэниус Тим | 2021.12 |  |
| — SKL Group (СКЛ) | Инжэниус Тим | 2021.12 | |
| — Энергосфера | Инжэниус Тим | 2021.10 | |
| — Технодом (Technodom) | Инжэниус Тим | 2021.09 | |
| — Эником Невада Групп | Инжэниус Тим | 2021.09 | |
| — Омоикири (Omoikiri) | Инжэниус Тим | 2021.09 | |
| — Корона Авто | Инжэниус Тим | 2021.06 | |
| — Профконтракт | Инжэниус Тим | 2021.06 | |
| — Электрон – ИТ | Инжэниус Тим | 2021.04 | |
| — Equip Center | Инжэниус Тим | 2021.04 | |
| — Бином-авто | Инжэниус Тим | 2021.04 | |
| — МДМ (Делай Мебель) | Инжэниус Тим | 2021.04 | |
| — Иксора (Ixora) | Инжэниус Тим | 2021.04 | |
| — АвтоТрейд (Autotrade.su) | Сибирский центр информационных технологий (ISIB) | 2021.03 | |
| — Вирэй | Инжэниус Тим | 2021.02 | |
| — Центр КДМ | Инжэниус Тим | 2020.12 | |
| — РОС-электро | Инжэниус Тим | 2020.12 | |
| — Кулинар | Инжэниус Тим | 2020.12 | |
| — Аристо (Aristo) | Инжэниус Тим | 2020.11 | |
| — Spar Калининград | Инжэниус Тим | 2020.10 | |
| — АЮСС | Инжэниус Тим | 2020.08 | |
| — Самбери | Инжэниус Тим | 2020.07 | |
| — Техсервис Благовещенск | Инжэниус Тим | 2020.01 | |
| — АСТ (торговля) | Инжэниус Тим | 2020.01 | |
| — Диэлектрические Кабельные системы (ДКС) | Инжэниус Тим | 2020.01 | |
| — БелМТЗцентр | Инжэниус Тим | 2019.10 | |
| — С-Трейд | Инжэниус Тим | 2019.10 | |
| — Терем | Инжэниус Тим | 2019.08 | |
| — Татнефть | Инжэниус Тим | 2019.07 | |
| — АЮСС-ВСТК | Инжэниус Тим | 2019.07 | |
Источник: www.tadviser.ru
Инновационная система «Forecast now!» в управлении товарными запасами Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Неверова Е.В., Пучнина И.Е.
В данной работе рассмотрен инновационный инструмент управления товарными запасами программа «Forecast NOW!», успешно применяемая ведущими торговыми предприятиями Дальнего Востока, и описан опыт внедрения данного продукта в ООО «Эй-Пи-Трейд».This paper considers an innovative tool for stock management. This program is called «Forecast NOW!» and it is successfully applied by leading trading enterprises of the Far East. The experience of implementation of this product in «A-P-Trade» LTD is described.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Неверова Е.В., Пучнина И.Е.
Профессиональный библиограф составит и оформит по ГОСТ список литературы для вашей работы
Интеллектуальная информационная система прогнозирования потребительского спроса и оптимизации товарных запасов
Проблемы управления товарными запасами торговой компании
Проблемы управления товарными запасами российских предприятий
Особенности управления товарно-материальными запасами в структурах оптовой торговли
Влияние системы автозаказов на уровень потерь торгового предприятия
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры?
Вы всегда можете отключить рекламу.
Текст научной работы на тему «Инновационная система «Forecast now!» в управлении товарными запасами»
УДК 001.895:339.144 Е.В. Неверова,
канд. экон. наук, доцент кафедры логистики и коммерции Хабаровского государственного университета экономики и права
менеджер отдела управления товарными запасами ООО «Эй-Пи-Трейд»
ИННОВАЦИОННАЯ СИСТЕМА «FORECAST NOW!»
В УПРАВЛЕНИИ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ
В данной работе рассмотрен инновационный инструмент управления товарными запасами — программа «Forecast NOW!», успешно применяемая ведущими торговыми предприятиями Дальнего Востока, и описан опыт внедрения данного продукта в ООО «Эй-Пи-Трейд».
Ключевые слова: оптимизация запасов, товарный запас, продажи, логистика.
This paper considers an innovative tool for stock management. This program is called «Forecast NOW!» and it is successfully applied by leading trading enterprises of the Far East. The experience of implementation of this product in «А-P-Trade» LTD is described.
Keywords: stock optimization, stock, sales, logistics.
Большинство современных предприятий ставит своим ориентиром минимизацию товарного запаса в допустимых пределах, которая приведет к увеличению товарооборота и, как следствие, росту конкурентоспособности компании.
Качественный прорыв в управлении товарными запасами позволяет достичь применения инновационного программного продукта — программы «Forecast NOW!» (далее — FN). «Forecast NOW!»
отслеживает и анализирует историю продаж для каждого склада или торговой точки, оптимизирует и формирует заказы на основе прогноза спроса, работает с равномерным и редким вариативным спросом и предоставляет аналитическую отчетность для принятия стратегических решений. Для эффективной работы программу нужно настроить всего один раз.
Использование данного программного продукта позволяет избежать содержания излишнего объёма товаров, не увеличивать чрезмерно страховой запас, а также избегать перегрузки складских мощностей. Благодаря её внедрению решается проблема отсутствия востребованных товаров, что позволяет избежать провала акций из-за дефицита товаров.
Таким образом, FN помогает отделу закупок оптимизировать свою работу и повысить её эффективность, что в конечном итоге благоприятно отражается на эффективности функционирования всей логистической системы компании: систе-
ма формирует и согласовывает прогноз спроса с планом отдела продаж, долгосрочный план закупок, составленный системой, позволяет качественно провести оценку финансового бюджета с наиболее рентабельным уровнем удовлетворения спроса с учетом рисков стоимости денег и хранения; в области складской логистики запасы рационально распределяются между складами с учетом затрат на перемещение и разницу цен; маркетологам компании можно планировать эффективность маркетинговых акций с учетом каннибализации спроса, а результаты сравнивать с планом.
Большинство российских компаний использует методы прогнозирования спроса, которые устарели 10-15 лет назад: экспоненциальное сглаживание, АЫМА, скользящая средняя, метод Хольта-Винтерса и др. Они не только морально устарели, но и не являются эффективными при решении задачи управления запасами для 94 % ассортимента продуктового сегмента и для почти всех товаров непродуктового, что доказано многими научными исследованиями [3; 4].
В результате компания теряет от 20 до 40 % оборотных средств из-за излишков на складе и до 5-10 % выручки из-за дефицита. Все дело в том, что на выходе эти методы предлагают какое-то одно число, что зачастую похоже на гадание на кофейной гуще. Страховой запас добавляется или «на глаз» или по стандартным распределениям спроса, которые просто не соответствуют этим товарам. Сейчас стали доступны кратно большие вычислительные ресурсы, которые делают доступными применение новых методик прогнозирования 4-го поколения.
Чтобы алгоритмы 4-го поколения были эффективными, они должны работать на корректных исторических данных и быть понятны сотрудникам. Прошлая
статистика продаж не отражает базовую динамику спроса и требует очистки от дефицитных периодов, всплесков из-за маркетинговых акций, разовых крупных продаж и т.д. Оценка точности работы таких методов также отличается и производится в терминах экономических потерь компании, а не статистических ошибок МАРЕ или RMSE, которые непонятны бизнесу.
Это требует перестройки мышления не только руководителей, но и рядовых сотрудников. В России использование вероятностных алгоритмов минимально, хотя в западной практике они считаются самым прогрессивным методом для управления товарными запасами. С помощью вероятностных методов прогнозирования 4-го поколения мы можем прогнозировать весь ассортимент вплоть до группы Z, не только рассчитать оптимальный запас для каждого магазина и склада с учетом точных дат поступления заказов от поставщиков, но и учесть сдвиги сроков поставок и их нестабильность, изменчивость маркетинговых акций. Более того эти алгоритмы могут сами подсказать оптимальный уровень удовлетворения спроса для каждой позиции в каждом заказе. При этом будет найден баланс между дефицитом, стоимостью хранения запаса, заморозкой денежных средств, списания испорченной продукции и другими факторами.
С помощью математического ядра «четвертого поколения», не имеющего аналогов, система с высокой точностью рассчитывает оптимальный товарный запас по каждой SKU (товарной единице) для всей торговой сети, что дает возможность максимально эффективно использовать оборотный капитал, вложенный в товар, а также делает наши алгоритмы прогнозирования одними из самых эффективных в отрасли.
Программа работает с частым равномерным и редким вариативным спросом в разных сферах деятельности, например продукты питания, электротовары, стройматериалы, автозапчасти, медицинская техника или лекарственные средства.
Краткосрочный прогноз составляется на период от 1 до 14 дней, долгосрочный — до 12 месяцев. Прогнозировать спрос можно по конкретному товару или товарной группе, по одному складу или группе складов. При этом можно учитывать схемы снабжения, а также строить прогноз в разрезе свойств товаров.
С помощью данной программы возможен расчет оптимального товарного запаса (ОТЗ). При расчете оптимального запаса учитываются риски дефицита, сроки годности, стоимость хранения, распродажи, сезонность и тренды, праздничные дни, стоимость денежных средств и другие критерии. Программа сокращает излишние запасы и снижает дефицит, при этом обеспечивает наличие обязательного ассортимента. Сокращение запасов высвобождает оборотные средства, а благодаря снижению дефицита увеличиваются продажи. Во время расчета ОТЗ происходит следующее:
1. Автоматический учет сезонности и тренда. Сезонность и тренд рассчитываются автоматически, на основе исторических данных. Расчёт может быть произведен по конкретному товару или товарной группе. Учитывается месячная, недельная и внутринедельная сезонность.
2. Расчет оптимального уровня сервиса. Для каждого товара программа рассчитает оптимальный уровень удовлетворения спроса, чтобы максимизировать прибыль компании и снизить общие затраты и потери от дефицита, хранения, просрочки товаров, штрафов за недопоставку и стоимости денег.
3. Прогнозирование спроса для 99 % ассортимента.
4. Восстановление спроса в моменты дефицита. Автоматически обнаруживает периоды дефицита в прошлом и применяет к этим периодам алгоритмы прогнозирования или восстановления спроса.
5. Учет пиковых продаж. Пиковые, нехарактерные продажи будут обнаружены программой и отфильтрованы до типичных. Это необходимо для того, чтобы не планировать складские запасы под пиковые нехарактерные продажи, обычно выполняющиеся под заказ.
6. Учет продаж товаров-аналогов и заменителей. При расчете оптимального запаса учитываются продажи товаров-аналогов.
7. Автоматический учет ограничений заказа. При использовании программы учтутся ограничения по сумме, весогаба-ритным характеристикам заказа и загрузке транспортных средств: заказ будет изменен оптимальным образом для сохранения оборачиваемости/рентабельности товарных запасов.
8. Учет маркетинговых акций. Также можно рассчитать коэффициенты увеличения спроса по маркетинговым акциям в прошлом, оценить эффективность этих акций и понять целесообразность их проведения на будущий период. Также «Forecast NOW!» спрогнозирует, как на спрос повлияют маркетинговые акции в будущем и учтет этот фактор при формировании заказа.
9. Учет сроков годности. При расчетах учитываются сроки годности товаров и риск потерь от просрочки товара.
При автоматическом формировании заказ можно сделать на торговую точку и распределительный центр. Производится расчет оптимальных перемещений товаров между складами с учетом затрат на логистику и время перевозки. Автоматически фор-
мируется календарь заказов. При прогнозировании учитываются аналоги товаров, периоды отсутствия товара на складе, аномальных продаж, отсутствия товара на полке и другие факторы. Программа автоматически выявляет периоды дефицита в прошлом и применяет к этим периодам алгоритмы восстановления спроса. Частые смены артикулов и большое число товаров-заменителей перестают быть проблемой.
В среднем время на формирование заказа закупщиком сокращается с 2-4 часов до 20 минут. Автоматизация рутинных операций значительно снижает риск ошибок.
«Forecast NOW! » — это эффективное управление ассортиментом, при котором закупщик, опираясь на базу знаний программы, может быстро узнать о товаре, номенклатурной группе или сразу получить всю необходимую информацию: динамику продаж и остатков, периоды дефицита и неслучайного отсутствия спроса, сверхнормативные запасы и вероятность неликвида. На основе полученной информации он принимает эффективные решения.
Программа решает следующие задачи:
— выявление топовых позиций по заданным критериям на основе кросс-ABC-XYZ-анализа;
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
— нахождение проблемных товарных групп, ранжирование поставщиков с помощью анализа товарных групп и срезов;
— поиск неликвидов, выбывшего ассортимента, сверхзапасов с использованием анализа ассортимента.
Стратегические решения проясняются и подтверждаются математическим прогнозом, появляется единый инструмент принятия решений и контроля за их исполнением.
На рынке существует несколько инновационных программ-конкурентов, но проведённый мониторинг перед внедрением программы FN в компании «Эй-Пи-
Трейд» показал, что одним из препятствий их внедрения является интеграция с другими системами. Конкурентным преимуществом FN является то, что она производит автоматический обмен данными с учетной системой (1С, SAP, Oracle, Axapta и др.) в фоновом режиме и не требует от пользователя ручного обновления данных. Загружаемые данные проходят проверку на корректность. Система дает рекомендации по устранению обнаруженных проблем в исходных данных, следит за тем, чтобы данные были актуальны. Если требуется, система своевременно напоминает о необходимости синхронизации с учетной системой. Таким образом, результатами использования данной инновации являются:
1) сокращение оптимального товарного запаса без потерь продаж;
2) сокращение неликвидных и излишних позиций в ассортименте;
3) повышение уровня сервиса компании;
4) рост оборачиваемости товаров за счет оптимизации товарного запаса;
5) рост рентабельности;
6) сокращение списаний по сроку годности;
7) сокращение времени на расчет заказов до 30 минут;
8) сокращение количества менеджеров в отделе закупок.
Как показывается практика внедрения данной программы в компании ООО «Эй-Пи-Трейд», весь процесс занимает от 2 до 3 недель и проводится по следующему алгоритму.
1. Выгрузка информации.
Заказчик делает выгрузку всей доступной информации по продажам исследуемого ассортимента до даты начала исследования. Чем больше период выгрузки, тем точнее будут результаты моделирования. Минимальный срок выгрузки — 1 год, но для получения более точного результата рекомендуется делать выгрузку за 3 года.
2. Моделирование работы.
По выбранным данным проводится моделирование работы программы «Forecast NOW! ». Программа будет в автоматическом режиме формировать заказы, прогнозировать спрос и остатки товарных запасов. При этом не учитываются корректировки, которые обычно вносятся вручную сотрудникам в реальной ситуации.
3. Сравнение результатов.
После проведения моделирования сравниваются результаты работы программы с реальными данными за тот же период. Заказчик сможет увидеть, когда и сколько товаров заказывала бы программа за этот период. На основе этих данных рассчитывается экономический эффект от использования ПО. Он может быть как положительным, так и отрицательным.
4. Подробный отчет.
Поставщик услуг готовит подробный отчет с таблицами и графиками. В него входит сравнение реальных
и прогнозируемых показателей остатков, уровня сервиса, оборачиваемости, упущенной прибыли, экономии на закупках, суммарного эффекта от внедрения.
Таким образом, внедрение инновационных систем управления запасами в разы сокращает текущие затраты на хранение, позволяет организации удовлетворять или превышать ожидания потребителей, создавая такие запасы, которые максимизируют чистую прибыль. С помощью инновационных программ типа «Forecast NOW! » компания может видеть полную картину наличия, и движения запасов в процессе продаж. Это приводит к сокращению издержек компании и оптимизации использования материальных ресурсов.
Список использованных источников
1 Веселова А. О. Логистика : учеб. пособие для студентов экон. направлений подготовки (бакалавриат) очной и заочной форм обучения /А. О. Веселова, Е. А. Антинескул. Пермь : Перм. гос. нац. исслед. ун-т, 2014.154 с.
2 Гаджинский А. М. Логистика : учебник. — 20-е изд. / А. М. Гаджинский. М. : Дашков и К°, 2012. 484 с.
Источник: cyberleninka.ru
FORECAST NOW! От инновационной идеи — к стабильной компании
Как курсовая работа для вуза может вырасти в инновационный проект? Где получить финансирование? С какими сложностями сталкивается компания по мере роста? Как в команду приходят новые сотрудники? На эти и многие другие вопросы отвечает Александр Грицай, CEO FORECAST NOW!
Он рассказал Хайтек+, как его инновационный стартап вырос в стабильную и успешную компанию.
Первые шаги по создании компанию
— Как вы вообще начали работать над продуктом по управлению товарными запасами?
— Фактически я начал еще на третьем курсе университета, когда выбирал тему для курсовой работы. Тогда меня интересовали нейросети, и моим научным руководителем стал молодой профессор Сорокин Сергей Владимирович (кстати, сейчас он член нашей команды). У него были данные по одному ларьку, и он предложил научить сеть прогнозировать спрос — как в этом ларьке будут продаваться шоколадки, батончики, напитки…
В тему, конечно, пришлось глубоко погрузиться, но в итоге наша сеть стала делать прогнозы с такой хорошей точностью, что ее результаты превзошли традиционно используемые методы. Собственно, это была просто курсовая работа, но мы пообщались с владельцем ларька, и он сказал, что было бы здорово, если бы он смог воспользоваться нашими наработками для своего бизнеса.
— А как курсовая работа превратилась в полноценный продукт? Как вы собирали свою команду?
— После защиты курсовой я получил грант по программе «Умник» от Фонда содействия инновациям — 200 000 руб. в год. После завершения программы я бы мог пойти на программу «Старт» и получить еще 1 млн руб. Однако я хотел побыстрее запустить бизнес и не ждать окончания «Умника», поэтому стал искать инвестиции. Мы рассматривали именно инвестиции, а не гранты, так как, мне кажется, это больше мотивировало на развитие: мы отвечали перед советом директоров — перед теми, у кого взяли деньги.
Инвестиции мы искали вместе с другом — посещали бизнес-инкубаторы и иные мероприятия, где могли бы найти помощь. Так я встретился с Алексеем Григорьевым. Я рассказал ему про свою идею, и мне показалось, что он поверил даже не столько в нее, сколько мое упорство. Он предложил защитить проект перед инвест-комитетом, который давал 1 млн руб., но и взамен получал бы 51% компании.
На фото: Александр Грицай
На этом этапе я привлек в команду Евгения Викторова, экономиста, чтобы он помог мне с финансовыми планами для комитета. Мы успешно защитились, при этом я добился, чтобы у меня осталось 50% компании, а не 49%. Далее мы собрали команду и 8 месяцев буквально жили в офисе, работая над продуктом.
Сейчас я понимаю, что это была большая ошибка: мы не показывали его пользователям, не общались с рынком. В итоге мы сделали программу по прогнозированию спроса, которая по факту оказалась никому не нужна. Аудитория ждала другой продукт — который позволит управлять заказами, подскажет, сколько товара заказать, каковы оптимальные запасы. Наш проект этого не умел.
Впоследствии мы получили фидбек, сделав демо-версию и предлагая ее на форумах, где присутствуют закупщики. Так мы собрали огромное количество отзывов — нам писали тексты на лист А4, что не так в программе, как все происходит на самом деле, что нужно доработать. И мы полностью поменяли концепцию продукта, а с нейронных сетей перешли на вероятностное прогнозирование.
Кстати, на одном из форумов я познакомился с экспертом по управлению запасами Валерием Разгуляевым. На протяжении очень долгого времени он сопровождал нас и помогал экспертизой.
Вторая версия — второе начало
— Как продолжилось ваше развитие, когда вы поменяли концепцию?
— Первого клиента нам нашел Алексей Григорьев — автомобильному дилеру необходимо было управлять складом запчастей и прогнозировать спрос, и наш продукт очень хорошо себя показал. А я привел второго клиента — местную электротехническую компанию. Правда, пришлось написать расписку, что я обязуюсь заплатить несколько миллионов, если программа не заработает. Это было очень страшно.
По счастливой случайности я познакомился с маркетологом Максимом Раевским, и он тоже присоединился к нашей команде. Он пришел из сектора B2C и перенес к нам, в B2B, все практики, которые там работают. Ранее на нашем рынке никто так не делал.
Мы продвигались через статьи на сайте — много писали об управлении запасами, оптимизировали тексты, чтобы люди находили нас в Google и «Яндексе» по поисковым запросам. И это работало: к нам заходили и оставляли заявки. Даже первый зарубежный клиент — из Казахстана — появился именно так.
Мы выкупили долю стартап-фонда и стали 100% владельцами акций. Мы развивались самостоятельно, но поняли, что нам не хватает экспертизы. Тогда к нам присоединился Антон Богаченко, наш текущий руководитель отдела продаж. Он сам нас нашел — заинтересовался нашим продуктом и захотел им заниматься.
— А в каких еще бизнес-инкубаторах или акселераторах вы принимали участие? Чем вам помогли?
— Мы прошли в набор Фонда развития интернет инициатив (ФРИИ), что для нас стало одним из поворотных моментов в развитии. Мы получили много полезных знакомств, и эти контакты дали нам дальнейшие возможности для роста и масштабирования продаж. Помощь ФРИИ стоила в 7% компании.
Также нам значительно помогали клиенты, которые видели, что мы горим работой, и давали полезные советы. Например, у нас там отсутствовал блок акций, и нам рассказали, как он должен быть устроен, и мы сделали его — специально для этого клиента.
В первый же год основания мы подали заявку в Сколково и сразу попали в кластер. Это очень много нам дало — например, нулевой налог на прибыль, покрытие расходов на выставки, PR. А еще мы представили проект В. Путину, и он передал нас министру экономического развития А. Улюкаеву. К сожалению, у нас не было ресурсов, чтобы продвигать проект фактически на уровне страны.
Сейчас мы пришли к достаточно стабильной компании, у нас работает 20 человек.
Штат, миссия и цели
— Какие сложности возникли при увеличении штата?
— Пока основная сложность — в формировании единой структурированной базы знаний, чтобы сотрудники могли получать актуальную информацию, инструкции, регламенты. В маленькой компании все это передается из уст в уста, сейчас такой подход не работает — сведения должны быть масштабированы и доступны для всех. Также мы столкнулись с проблемой вовлечения новичков. Чтобы ее решить, привлекли внешнего рекрутера. Он же помогает нам нанимать людей.
По мере роста компании увеличилось количество коммуникаций между сотрудниками. Это также вносит сложность в управлении — непонятно, что и где происходит. Мы ставили разные эксперименты: проводили и ежедневные митинги, и еженедельные стратегические мини-сессии о том, на чем сейчас фокус, что мы делаем, какой отдел чем занимается и как он продвинулся. Это помогает каждому члену команды понять, что происходит в компании.
Еще один момент: сначала программисты напрямую общались с клиентами, видели фидбек от них, и от этого глаза горели. А затем коммуникация с клиентами уходила в отдел внедрения, и до программистов обратная связь могла не доходить, из-за чего они были демотивированы. Это мы тоже исправили — собираем кейсы от клиентов.
— А как вы пришли к текущим ценностям? Нанимали ли вы для этого внешние компании?
— Нет, мы никого не нанимали. Мы пришли к установкам, правилам и целям, исходя из нашего опыта и видения того, какую компанию мы хотим создать. Нам важно, чтобы у нас было комфортно работать, поэтому мы взяли принцип «Никаких переработок». Если нам приходится перерабатывать, значит, нужно пересмотреть процессы.
Миссия и ценности определились постепенно. Во-первых, мы открыты к любым изменениям, происходящим в нашей сфере — в управлении запасами. Мы отслеживаем, какие внедряются новые алгоритмы и методики, стараемся пробовать и реализовать. Во-вторых, мы за открытое общение с клиентами, мы их не бросаем, все обсуждаем и пробуем.
В-третьих, мы поддерживаем изменения внутри компании — внедряем новые методики управления, поддерживаем инициативы и предложения всех сотрудников. Результаты такого подхода весьма позитивные. Один программист буквально по собственной инициативе перевел продукт из 32-битной версии на 64-битную, потому что мы по памяти уже не укладывались. Он просто сделал, и мы поняли, насколько это круто.
Мы стараемся прислушиваться к любому мнению, зачастую важные вещи приходят из других направлений. Проводим мастер-классы для сотрудников с участием крутых экспертов, вовлекаем в длительные программы обучения. Коллективу необходимо быть в рынке, уметь адаптироваться, понимать, что происходит вокруг. Также мы всегда делимся друг с другом собственным опытом. Строго говоря, руководителями мы стали не сразу и тоже проходим соответствующие курсы.
— Сформулируйте цель компании.
— Одна из главных целей — сделать крутой продукт, которым были бы довольны клиенты и с помощью которого они бы экономили денежные средства. Это наш двигатель, и позитивные кейсы позволяют нам развиваться. А еще мы стараемся быть экспертами в области управления запасами. Мы выбрали направление и на нем сосредоточились.
Мы не берем сайд-проекты и не делаем кастомные доработки, хотя такие запросы поступают. Мы боимся закостенеть и любим челленджи, которые возникают в процессе работы.
Наша миссия — сделать систему управления запасами понятной и доступной для большего количества компаний. Мы хотим максимального присутствия наших клиентов, чтобы они правильно формировали запасы, а покупатели выходили из магазина удовлетворенными.
Мы занимаемся просветительско-образовательной деятельностью, рассказываем, почему управление запасами важно, как с его помощью получить конкурентное преимущество. Мы запустили образовательные курсы и обучаем даже тех, кто не является нашим клиентом.
У нас нет целей по выручке. Если концентрироваться только на ней, можно пропустить много важных деталей. Цели на год — в устранении узких мест в компании, которые мы выявили. Мы растем, и какие-то вещи могут не поспевать за этим ростом.
Взгляд в будущее
— Какая ваша стратегия развития?
— Сейчас мы стараемся развиваться за счет собственных средств, а не за счет внешних инвестиций. Инвестиции полезны для роста, но не для повышения качества продукта и собственного удовлетворения. В таком случае компания вынуждена многим жертвовать, ей необходимо показывать быстрый рост, и дело не в прибыльности, а в том во сколько ее оценят. Оценка, в свою очередь, формирует совсем другие ценности и цели — не те, что мы определили для себя.
— А как вы планируете развивать сам продукт? Каким образом вы собираете данные для обновлений?
— У нас есть некое стратегическое видение, что еще нужно добавить в продукт. Сбор информации и обратной связи идет на этапах продаж, демонстрации клиенту, внедрения. Если находится какая-то потребность, мы стараемся вывести ее на бизнес-историю, а не просто добавить новую кнопку. Наиболее важные для клиента вещи приоритезируем и стараемся включить в ближайшее обновление.
— Какую систему контроля качества вы используете?
— С самого начала мы используем CI/CD. Когда разработчик изменяет код, происходит множество проверок, оценивается его пригодность, вероятность попадания в стабильную версию. У нас существуют как ручная, так и автоматическая система контроля качества.
В автоматической большое количество модулей, которые объединены в цепочки, билдчейны. В них есть простые юнит-тесты, а также регрессионные, синхронизационные, тесты графического интерфейса, статического анализа кода, на орфографию, на производительность. Тесты выполняются комплексно на реальных базах и скриптах.
После прохождения всех тестов у разработчика появляется возможность добавить свои изменения в общую ветку стабильной версии, но предварительно делается запрос, и тогда происходит уже ручной контроль качества другими разработчиками. Кроме того, могут проводиться отдельные ручные тесты — когда это необходимо сделать оперативно и трудно применить автоматический. Но в целом мы стараемся минимизировать ручное тестирование.
— Планируете ли вы выходить на новые рынки или разрабатывать новые продукты?
— Да, мы планируем выходить на смежные рынки, если у торгово-производственных компаний возникнет потребность, например, по учету в системе комплектующих или сырья. Тогда наше решение позволит лучше учитывать сроки изготовления, разворачивать производственные операции в цепочку. Менеджеры по продажам смогут согласовывать планы с прогнозами системы на всех уровнях, начиная с самых первых этапов изготовления.
А еще мы сделали мини-версию нашего продукта, пока она ориентирована на небольшие магазины автозапчастей, на небольших дилеров. Стандартная программа для них слишком дорога и сложна. В этой области совершенно другие процессы внедрения и продажи, обучения через консультантов. Помимо этого, локализовали интерфейс для клиента, который будет открывать точки за рубежом.
В целом мы исходим из потребностей рынка и наших клиентов. А совершенно новые продукты выпускать пока не планируем.
— Как вы видите развитие рынка?
— Если говорить о ретейле, то в первую очередь выделю такой тренд, как микросегментация. Клиенты будут объединяться в мини-группы, в соответствии со своими потребностями, и для каждой из них будет своя цепочка поставок, свои скидки, особенности программы лояльности и пр. Также вырастет важность сервисной цепочки поставок.
Сейчас многие многие концентрируются только на продуктах, а сервисному обслуживанию, доставке запчастей и пр. уделяется меньше внимания. Ситуация будет меняться. Также появятся сети небольших складов в разных районах города, благодаря чему доставка будет осуществляться очень быстро.
И конечно, будут развиваться технологии, особенно в области обработки данных. Поставщики, производители, дистрибьюторы и магазины смогут обмениваться сведениями в режиме реального времени. В управлении запасами обязательно будет внедрена стандартизация — каким образом и какая информация будет описываться. Больше данных будет собираться и от клиентов — из экосистем, которыми они пользуются. Когда цепочка поставок станет прозрачной на всех уровнях, управление запасами будет более интеллектуальным.
Источник: hightech.plus