Выберите параметр влияющий на работу программы автозаказ

Построение эффективной системы управления заказами для розничных компаний — важная задача, позволяющая снизить общие затраты на логистику.

Повышенный спрос покупателей , многообразие выбора ресурсов (off-line, on-line, omnichannel), необходимых для реализации текущих заказов — все это усложняет ритейлерам своевременное и оперативное исполнение потребностей покупателей . Это связано с тем, что розничные сети не всегда обеспечены в полном объеме необходимыми запасами товаров . Для успешного исполнения заказов компания должна обладать:

• необходимым количеством запасов товара ;
• свободным доступом к товару;
• бесперебойной системой поставок .

Инновационный опыт компании Team4Retail и применяемые инструменты Symphony помогают ритейлеру эффективно управлять как автоматическими заказами, так и заказами , выполненными вручную.

Ключевой фокус в работе ритейлера — детальная проработка потребностей покупателей

Оптимальная обеспеченность запасами товара для непрерывной работы компании с удовлетворением спроса покупателей – первоочередная задач а, от оперативного решения которой будет зависеть эффективность работа компании.

Работа с Автозаказом

Решения по автозаказу, предлагаемые Team4Retail, повышают качество консалтинга розничных сетей .

Для оперативного и качественного выполнения запросов покупателей ритейлеры используют системы автоматического формирования заказов товара . Применение передового программного обеспечения дает возможность ритейлерам анализировать обширные объемы информации касательно поставок и наличия запасов товаров . Ритейлеры также могут заниматься сбором информации, анализируя риски, снижая их воздействие на бизнес .

Автозаказ – программно-информационный продукт, алгоритм которого самостоятельно рассчитает нужное количество запасов товара, учитывая внешние факторы:

• сезонные изменения;
• влияние промоакций и проч.

Выверенная и строгая ассортиментная политика – ключевое условие автоматического формирования заказа . Внедрение системы автоматического заказа:

• повышает объемы продаж , нивелируя показатели упущенных продаж ;
• экономит время специалистов закупки;
• увеличивает лояльность покупателей .

Позитивные тенденции от внедрения автозаказа для розничных сетей:

1. Показатель упущенных продаж снижается на 8-9 %
2. Показатель маржи повышается на 4-8%

Статистика эффективности использования системы автозаказа:

• Сокращение излишков (от 30 до 60%).
• Повышение доступности продукции (до 98%).
• Снижение показателя упущенных продаж .
• Повышение оборачиваемости продаж .
• Повышение доверия к поставщику.

Система автоматического заказа товаров у поставщиков состоит из ряда процессов управления запасами и заказами .

Функции системы автозаказа поставщиков:

Во-первых – поддержание оптимального объема запасов товара на складе, посредством:

Управление запасами и подбор параметра в Excel для логиста СУЗ

• планирования заказ ов;
• формирования заказа ;
• оптимизации заказа ;
• доставки заказа ;
• своевременной корректировки уровня запасов ;
• управления запасами .

Во-вторых — управление ассортиментом, для которого применяются различные механизмы прогнозирования. Чем сложнее формула метода прогнозирования, тем больше результаты прогноза отклоняются от реальных продаж .

7 причин использовать автозаказ в розничной торговле:

Высокий процент упущенных продаж.

Недостаток в расчетах промоактивности, планировании праздничных дней.

Временные трудности с подготовкой и выполнением экстренных заказов.

Длительный календарный период продажи товаров.

Сложности прогнозирования «товаров в пути».

Отсутствие возможности отслеживать соответствие цен в режиме реального времени.

Основные цели внедрения инструментов автозаказа:

• Сокращение избыточных запасов и оптимизация ассортимента продукции.
• Увеличение доступности товара.
• Улучшение продаж компании .
• Оптимизация рабочего времени персонала за счет автоматизации процессов заказа и управления запасами .
• Экономия времени и ресурсов при заказ е.
• Ликвидация причин вымывания диапазона в «ноль».
• Оптимизация ассортимента для увеличения продаж .
• Оптимизация сроков поставки при работе с поставщиками.

3 ВАЖНЫХ ПОКАЗАТЕЛЯ

Улучшение качества и сроков годности ассортимента

Сокращение запасов товара

Контролируем заказы от начала до конца

Ритейлеры сталкиваются с проблемой управления каналами продаж от живой до электронной торговли и онлайн- заказов , до мобильных устройств и рекламных акций. Благодаря наблюдению в режиме реального времени и встроенным возможностям управления запасами, наши решения оптимизируют и автоматизируют весь процесс управления от поставщика до потребителя.

Импортируем с уверенностью, соблюдая требования и правила

Ритейлеры предлагают товары большому количеству покупателей, приобретая их у производителей и поставщиков со всего мира. При таком выборе розничные сети сталкиваются с проблемой своевременных поставок, что вызвано увеличением затраченного времени на соблюдение таможенных и других правил. Для импортных товаров IT- решения нашей компании позволяют отслеживать весь путь доставки и эффективно управлять обменом данных между всеми участниками процесса от момента формирования заказа до получения товарной накладной.

Обеспечиваем удобство покупателей при выборе, сборе и заказе продукции

Современные покупатели сообщают ритейлерам, где, как и когда хотят покупать их товары. В связи с растущей тенденцией к отслеживанию покупок розничным продавцам необходимо найти решение, способное обеспечить бесперебойный процесс, экономя время покупателей на доставку. Команда Team4Retail предоставляет IT-решения и услуги бизнес -консалтинга для розничной торговли, завоевывая доверие покупателей , обеспечивая доступность товаров, своевременное и качественное выполнение заказов .

Источник: team4retail.ru

Настройка программы и автозаказа

Чтобы настроить программу, в меню «Сервис» выберите пункт «Параметры. «.

Откроется окно «Параметры»:

• Чтобы использовать план-меню и меню на день, установите галочку «План-меню и меню на день по приемам пищи»;
• Для использования справочника «Нормы питания», установите галочку «Использовать справочник «Нормы питания»;
• Выберите продолжительность рабочей недели, с помощью маркеров в блоке «Рабочая неделя»;

Примечание В данном блоке выбрана продолжительность, которая была указана при создании базы данных.

Примечание Если галочка не установлена, не выполняются операции: заказ, приход, списание, расход, а также не формируются отчеты: Бракераж пищевых продуктов, Накопительные ведомости расхода и прихода, Журнал учета движения товаров на складе, Ведомость учета остатков продуктов и товаров на складе, Оборотно-сальдовая ведомость, Остатки продуктов на выбранную дату, Накладная на внутреннее перемещение, передачу товаров.

• Если галочка установлена, а также в технологической карте указано значение наценки для блюда, то для расчетов будет использоваться значение из технологической карты;
• При выполнении операции расхода наценка не учитывается.

Примечание Логин и пароль добавляются автоматически после регистрации программы.

Параметры автозаказа

При ведении складского учета в программе Вы можете установить параметры автозаказа. Использование функции «Автозаказ» позволяет автоматически формировать документы заказа продуктов на определенный период времени в соответствии с план-меню.

Чтобы настроить автозаказ, в меню «Сервис» выберите пункт «Параметры автозаказа».

Откроется окно «Параметры автозаказа»:

Установите галочку «Использовать автоматический заказ» и укажите количество дней, на которые необходимо создавать заказ, в поле «Создавать автоматический заказ на».

Также установите галочку «Учитывать в расчетах», выберите склад из выпадающего списка и укажите количество довольствующихся по типам.

Источник: pbprog.ru

Ваша система автозаказа работает с удовлетворительной точностью? Как улучшить качество

Формирование заказа для поставщиков – одна из трудоемких задач, особенно для продуктового ритейла с большим количеством номенклатур, которые могут исчисляться тысячами, а для федеральных сетей – десятками тысяч. Автоматизация процесса заказа становится очевидной потребностью, и в десятых годах появляется значительное количество программных продуктов, решающих эту задачу, дополнительных модулей в учетных системах и самописных систем при наличии у ритейлера собственного отдела разработки. Всегда ли качество планирования заказа удовлетворительное, и что можно сделать для его улучшения?

Алгоритм формирования автозаказа

В основе решения автозаказа лежит формула планового заказа:

Плановый заказ = Прогноз продаж + Страховой запас – Остатки на начало

Соответственно, чтобы увеличить точность автозаказа надо работать со всеми составляющими формулы.

Остатки на начало – величина известная, но отсутствие регламентов списания или регулярных инвентаризаций может её искажать. Например, пересортица может формировать отрицательные остатки по некоторым позициям или наоборот «фантомное» наличие на складе. Аккуратное ведение учета остатков на складе – обязательное требование для построения системы автозаказа.

Наибольшую сложность при обеспечении точности прогнозирования представляет прогноз продаж и формирование страхового запаса как следствия полученного качества прогноза.

За последние пять лет стал доступен инструментарий продвинутой аналитики с использованием больших данных, что позволяет повышать точность прогнозирования спроса. Продвинутая аналитика основана на построении математических моделей методами машинного обучения (Machine Learning, ML). Основное отличие от традиционного планирования в том, что это не программирование алгоритма, а обучение модели решать обозначенную задачу на предоставленных данных. Такие алгоритмы начинают вытеснять существовавшие до сих пор подходы к аналитике.

Задачу по реализации системы автозаказа можно разделить на два этапа:

1. Формирование прогноза продаж с использованием алгоритмов машинного обучения;
2. Создание системы автозаказа (постобработка, согласно приведенной выше формуле).

Какие данные потребуются

Набор данных для построения модели прогнозирования спроса зависит от структуры и набора аналитических признаков, которые поддерживает компания, но минимальные требования все же существуют.

Для построения модели машинного обучения потребуются исторические данные с глубиной хранения не менее чем за 2 года. Такое требование связано с зависимостью спроса от сезонов, поэтому важно иметь данные за два повторяющихся цикла.

Для реализации должны быть получены:

• Справочники товаров
• Справочники магазинов
• Данные по чекам
• История акций
• История возвратов, уценок, списаний
• Данные по остаткам

Потребуется сформулировать требования к прогнозу, а именно:

• В каких разрезах модель будет формировать прогноз, например, магазин/номенклатура или магазин/категория.

Для некоторых отраслей, таких как fashion-индустрия, где номенклатуры меняются каждый сезон, решение задачи прогнозирования может сводится к прогнозированию категории или класса (в зависимости от принятых в компании аналитических признаков в справочнике товаров) и распределяться на заказ по алгоритмам.

• Требуемая частота и горизонт для целей автозаказа, например, ежедневно на два месяца. Эти величины зависят от максимальных сроков заказа у поставщиков и регулярности.

Для точного прогноза на весь горизонт планирования должны быть подготовлены графики акций, иначе система автозаказа пользы не принесет, т. к. акции существенно меняют характер спроса.

Кроме того, на точность влияет чистота входных данных, количество и значимость учитываемых параметров, выбранный алгоритм машинного обучения и прочие факторы.

Например, спрос на товар зависит от сезона, тренда, наличия промо-акции, дня недели, погоды, маршрута человека с работы до дома и прочего. Но не все признаки можно учесть при прогнозировании спроса, поэтому во внимание принимаются самые значимые. Основное правило – баланс между затраченными усилиями на добавление признака и полученным результатом по качеству модели прогнозирования.

Как работает система автозаказа

Сама прогнозная модель законченным решением не является – это необходимое ядро системы.

Если система автозаказа у ритейлера уже существует, тогда система прогнозирования будет передавать данные о планируемых продажах в интегрированное ПО. Необходимо наладить регулярную выгрузку данных. Для этого создается сервис, осуществляющий прием, передачу данных между ПО ритейлера, например, 1С, моделью и облачным хранилищем данных.

Если систему автозаказа нужно реализовать «с нуля», то согласно техническим требованием можно выполнять различные способы предоставления информации для отдела закупок: веб-интерфейсы с таблицами заказов и графиками, рассылки на е-мейл форм заказов, с уведомлениями в мессенджеры — современные облачные технологии и сервисы позволяют реализовывать различные сценарии.

Невозможно получить модель машинного обучения, которая работала бы со стопроцентной точностью, поэтому в формуле автозаказа присутствует слагаемое страхового запаса, которое корректирует возможный дефицит из-за ошибки прогнозирования и учитывает правила по выкладке, если есть требование бренда о неснижаемом остатке. Чем лучше качество прогноза, тем меньше ошибка и соответственно уровень страхового запаса, который отпускает ликвидность, замороженную в запасах, и повышает товарооборачиваемость.

Преимущества прогнозирования спроса методами машинного обучения в облаке

Развитие облачных вычислений и сервисов делает доступным подобные решения не только для корпораций, но и для компаний среднего и малого бизнеса за счет уменьшения цены входа в проект: необходимость инвестиций в дорогостоящее серверное оборудование отсутствует.

Стоит также отметить:

• Увеличение точности прогноза

Точность прогноза достигает 95% в некоторых категориях, а средний показатель улучшения качества прогноза по сравнению с традиционными алгоритмами 15-20 пунктов

• Облачный сервис предоставляется по подписке (SaaS), договор на использование можно расторгнуть в любое время
• Адаптивность алгоритмов

В ситуации нестабильного спроса достаточно 1 недели на адаптацию

• Автоматический прогноз объемов товара на акцию

Не требуется ручная корректировка объемов товара при планировании акций

• Быстрое развертывание решения

На разработку модели и ее тестирование потребуется 1.5-2 месяца

• Скорость масштабирования

Подключение новых прогнозов для новых товаров или клиентов занимает 1 рабочий день

• Высокая скорость расчетов

Скорость проведения расчетов достигает 15 тыс. прогнозов в минуту

Кроме того, по оценкам ритейлеров, внедривших ML алгоритмы, благодаря точности прогнозирования товарооборачиваемость увеличивается в два раза по сравнению со средними показателями по отрасли.

Дополнительно

Больше статей на тему передовых технологий в ритейле вы найдете в нашем блоге:

• о распознавании товаров на полке читайте в этом материале;
• о переходе в online и рекомендательных системах для ритейла в вопросах и ответах;
• как микросервисный подход к реализации аналитических решений влияет на бизнес можно прочитать здесь.

Источник: datanomics.ru