Ловушка обратной цепочки поставок в прогнозировании спроса

Joannes Vermorel

Что касается прогнозирования, существует старая поговорка “мусор на входе – мусор на выходе”, означающая, что даже лучшие технологии прогнозирования не способны исправить некорректные входные данные. Хотя, по нашему опыту, данные о продажах, хранящиеся у ритейлеров и производителей, обычно довольно чистые. В эпоху электронных транзакций количество неправильно введенных данных о продажах практически ничтожно.

Тем не менее, в прогнозировании всё еще есть тонкости. В частности, Lokad стремится предоставлять прогнозы спроса, а не прогнозы продаж.

При консолидации их исторических данных о спросе мы заметили, что возвраты, являющиеся частью процесса обратной цепочки поставок, и отмены, часто учитываются как отрицательные значения в сводных данных по продажам. Такая схема обычно приводит к отрицательным продажам, которые довольно легко обнаружить, даже если они случаются редко, поскольку количество возвратов обычно мало по сравнению с количеством заказов.

Такое поведение правильное с точки зрения бухгалтерского учета, но, к сожалению, вводит в заблуждение с точки зрения прогнозирования. Давайте разберемся почему.

Предположим, что в понедельник заказано 9 единиц товара. При доставке во вторник, с учетом ночной доставки, 3 единицы возвращаются. В итоге, в понедельник было фактически продано только 6 единиц. И все же, какой правильный прогноз спроса для понедельника?

• Если предположить, что 6 единиц – это правильный спрос для понедельника, то на склад поступает только 6 единиц, что приводит к обслуживанию только 6 клиентов в понедельник, а оставшиеся 3 клиента, скорее всего, остаются неудовлетворенными из-за отсутствия доступного товара. Затем, во вторник, возвращаются 2 единицы (вместо 3). Такой подход приводит к 4 эффективным продажам в понедельник.
• Если предположить, что 9 единиц – это правильный спрос для понедельника, то на склад поступает и отгружается 9 единиц. За вычетом 3 возвратов во вторник, такой подход приводит к 6 эффективным продажам в понедельник.

Очевидно, что второй сценарий выгоднее для ритейлера. Как общее правило, данные, поступающие из обратной цепочки поставок, не должны влиять на прогнозы спроса.

Что касается отмен, существует серая зона.

• Если заказ отменяется быстро, до того как товар успевает быть отгруженным, он немедленно становится доступным для нового заказа. В такой ситуации имеет смысл не учитывать быстро отмененный товар как часть спроса.
• Однако, если отмена происходит через пару дней после заказа, но все еще до отгрузки, то одна единица товара на складе считается недоступной на весь период между заказом и отменой. Не учитывая такой заказ с длительной отменой, можно потенциально лишить реальных клиентов возможности приобрести желаемый товар.

Второе наблюдение становится еще более актуальным, если отмена вызвана длительной задержкой доставки.

В качестве общего правила, все операции, связанные с распределением запасов, должны учитываться как спрос, даже если эти операции впоследствии отменяются. Отмена может рассматриваться как неопределенное пополнение, но не как снижение спроса. Для лидера продаж, характеризующегося достаточно стабильным процентом возвратов, это в конечном итоге означает, что заказанный запас, представляющий ожидаемые поступления товара в будущем, может быть увеличен в соответствии с объемом текущих продаж для отражения ожидаемого уровня отмен.