Подходит ли Salescast для вашей компании?

Подходит ли Salescast для вашей компании?


Главная » Salescast » Здесь

Подходит, если вы располагаете товарными запасами.

Image

Если ваша компания имеет товарные запасы, это значит, что кто-то где-то уже создает прогнозы, поскольку товарные запасы представляют собой не что иное, как ожидаемый спрос. И чаще всего должность того сотрудника, который выполняет эти обязанности, не имеет ничего общего с прогнозированием. Тем не менее, достижимый для вашей компании уровень оптимизации товарных запасов напрямую связан с точностью этих прогнозов.

Крупный бизнес против малого бизнеса

Приложение Salescast предназначено для создания прогнозов в любой компании, которой необходимо знать объем ожидаемого спроса, чтобы оптимизировать товарные запасы и другие ресурсы. Salescast прекрасно подходит для розничной, оптовой, электронной торговли и промышленного производства. Среди наших клиентов есть крупные предприятия розничной торговли с тысячами торговых точек, а также предприятия электронной торговли, в штате которых числится лишь один сотрудник.

Если вы представляете большую компанию, Salescast сможет охватить масштаб в сотни торговых точек или мест хранения товарных запасов по вашему требованию. Возможность масштабирования обусловлена тем, что приложение Salescast изначально предназначено для облачных вычислений.

Если вы представляете крошечную компанию, Salescast сэкономит ваше время и силы при создании прогнозов, которые в противном случае потребуют статистических навыков, превосходящих ваши ресурсы. Мы создаем прогнозы в качестве услуги, мы не продаем наборы инструментальных средств для прогнозирования, поэтому вам не придется прилагать дополнительные усилия для получения точных прогнозов.

Однако, в отличие от подавляющего большинства других инструментов для прогнозирования, предлагаемых нашими конкурентами, Salescast не требует никаких статистических навыков и почти не требует дополнительных трудовых ресурсов. Это приложение создавалось с нуля в стремлении к полной автоматизации и неограниченной возможности масштабирования. Наша цель заключается в создании наиболее точных прогнозов, обеспечивающих одновременное сокращение избытка и дефицита товарных запасов в вашей компании.

Свежие продукты против автозапчастей

Так как наша технология всецело основана на статистике, Salescast не учитывает опыт различных сфер деятельности при создании прогнозов. В результате Salescast не проводит различий между свежими продуктами, модными потребительскими товарами, автозапчастями и любыми другими сегментами рынка. По большому счету мы придерживаемся агностических взглядов на рынок, при условии того, что существуют хронологические данные, а общее количество продаж совместимо со статистическим подходом. Другими словами, если ваша компания заключает лишь два крупных контракта за год, о статистике не может быть и речи.

Тем не менее, мы в состоянии разобраться со спецификой вашего бизнеса. Крупные заказы, продолжительное время выполнения заказа, периодичный спрос, случаи дефицита товарных запасов являются лишь примерами большого числа факторов, которые изначально принимаются во внимание нашей технологией прогнозирования. Благодаря Lokad вы получаете доступ к технологии прогнозирования, уже отточенной на примере многих других аналогичных предприятий. Мы принимаем набор данных каждого нового клиента, как очередную возможность получить больше сведений о моделировании и прогнозировании спроса, а значит усовершенствовать нашу технологию.

Крупный план: крупные розничные сети и качества, необходимые для масштабирования

Image
Проблема масштабирования: Особенность прогнозирования для крупных розничных сетей заключается в размере товарного ассортимента, умноженного на тысячи торговых точек, в результате чего миллионы артикулов должны получить свой прогноз. Подавляющее большинство разработчиков заявляет о масштабировании своих решений для прогнозирования, но на практике лишь немногие оправдывают эти заявления в масштабе крупных розничных сетей.

Следующие ситуации позволяют выявить немасштабируемые решения для прогнозирования:

  • Вы не можете получить полномасштабную сравнительную оценку (или доказательство правильности концепции) на протяжении нескольких недель при минимальных издержках. Если решение не предусматривает возможности сделать простую количественную оценку на основе сколь угодно большого количества данных с приложением минимальных усилий, введение этого решения в эксплуатацию потребует титанического труда.
  • Трудовые ресурсы, необходимые для обслуживания решения, постоянно растут вместе с увеличением количества торговых точек, продуктов и структуры продаж. Масштабирование не подразумевает таких ситуаций, поскольку в соответствии с подобной схемой прогнозирование на уровне торговых точек в скором времени потребует целой армии обслуживающего персонала.
  • Для работы системы необходимо большое количество упрощений и высокий уровень обобщения. Системы, которые могут создавать прогнозы только на уровне склада или на уровне группы продуктов (которые затем приходиться разбивать), очевидно не соответствуют заявленному уровню масштабирования. Подобные упрощения производятся за счет значительного снижения точности.
  • Для настройки решения требуются внутренние аппаратные средства. Эта ситуация также исключает масштабирование, поскольку прогнозирование представляет собой периодически возникающую необходимость: прогнозы, как правило, создаются один раз в день, и вряд ли вам требуются вычисления, для завершения которых нужны целые сутки. Если вы рассчитываете на внутренние аппаратные средства, они не будут использоваться на протяжении более чем 90% времени.
  • Изначально точность не повышается одновременно с увеличением количества данных. Если наполнение системы прогнозирования данными, поступающими из сотен торговых точек, не повышает общей точности прогнозов по сравнению с прогнозами на уровне склада, решение не является масштабируемым. В статистике увеличение количества данных влечет за собой улучшение результатов анализа. Масштабирование решения для прогнозирования должна соответствовать этому статистическому факту.

Lokad удовлетворяет реальным требованиям масштабирования: Мы предлагаем одно из немногих (если не единственное) масштабируемых решений для прогнозирования, которое действительно способно охватить масштаб крупных розничных сетей.

Lokad создает роботизированные прогнозы на уровне торговой точки, а также прогнозы на уровне склада. Удваивание количества торговых точек и переход от еженедельных к ежедневным прогнозам осуществляется нажатием одной кнопки, при этом почти не требуются трудовые ресурсы.

Проблемы, связанные с проведением промоакций и выпуском новой продукции: Предприятия розничной торговли работают не только с огромным количеством артикулов, но и с динамично меняющимся товарным ассортиментом, а также с периодически возникающим резким увеличением спроса, которое обуславливается проводимыми промоакциями. Мы не отказываемся от решения этих трудных, с точки зрения прогнозирования, задач и создаем полностью автоматизированные прогнозы по промоакциям и выпуску новой продукции при наличии соответствующих данных. Как правило, Lokad оказывает помощь клиентам в форматировании необходимых данных в рамках плана Premier.

Обратите внимание на то, что автоматизированные прогнозы не освобождают предприятие розничной торговли от необходимости вносить изменения вручную, если это целесообразно.

Крупный план: электронная торговля - жажда скорости

Image
Немногие сектора рынка могут поспорить с сектором электронной торговли в скорости. Быстрое развитие технологий, рост конкуренции по мере развития рынка, необходимость управления устойчивым ростом компании. Вчера на пике популярности были социальные сети, сегодня им на смену пришла мобильная торговля, и кто знает, что станет очередным новшеством, которое заставит рынок изменить существующую тактику. На наш взгляд, Salescast обладает рядом характеристик, которые делают его применимым в сфере электронной торговли:

Наименьшие временные затраты на создание прогнозов: Помимо создания самых точных прогнозов, к преимуществам Lokad следует отнести и быстрое его внедрение. Поскольку данные о ваших продажах уже хранятся в централизованной базе данных SQL, Salescast может предоставить первую партию прогнозов буквально в течение нескольких часов. Требуется лишь предоставить данные о продажах, следуя нашим рекомендациям, что обычно занимает около 2-3 часов рабочего времени администратора баз данных, знакомого с информационной системой вашей компании. Классические инструменты для прогнозирования спроса, стандартные временные затраты которого на доказательство правильности концепции и ввод в эксплуатацию занимают один год, просто-напросто не годятся для электронной торговли. К моменту завершения проекта произойдут существенные изменения, и созданные в результате тяжелого труда настройки потребуют широкомасштабного пересмотра.

Услуги по требованию: Salescast доступен в сочетании с подписками различного типа, которые предоставляют различные возможности. План Express является бесплатным и может полностью удовлетворять ваши потребности, особенно в том случае, если вы представляете очень маленькую компанию. Для крупных компаний могут понадобиться дополнительные возможности, а значит, вам придется перейти на план Enterprise или Premier. Каждый из них, помимо небольшой фиксированной комиссии, предусматривает оплату по факту получения услуги, размер которой зависит от количества потребленных за текущий месяц прогнозов. Если ваша компания быстро развивается, Lokad будет наращивать свои масштабы в соответствии с вашими потребностями. И наоборот, если ваша компания несет потери или принимает решение о сокращении ассортимента, стоимость услуг Lokad изменится в меньшую сторону. В отличие от многих конкурентов Lokad не превратится в неоправданно большие инвестиции, которые будут еще больше тянуть вашу компанию ко дну. Вы всегда можете вернуться к бесплатному плану Express, если это необходимо.

Предназначен для широкого товарного ассортимента: Наша технология разрабатывалась с учетом многих особенностей электронной торговли. Так, мы обычно замечаем, что количество единиц, реализованных предприятием электронной торговли в течение месяца, приблизительно равно количеству единиц в его каталоге. Это означает, что в среднем стандартное предприятие электронной торговли продает каждый продукт только один раз в месяц, а многие продукты имеют нерегулярную схему продаж. Большинство инструментов для прогнозирования продаж не могут совладать с такими схемами. В случае если продукт продается один раз в год, прогнозирование продаж, разумеется, не принесет никаких результатов. Тем не менее, Lokad работает с объемами продаж, значительно меньше тех, которые необходимы для конкурирующих инструментов.

В заключение, хотим отметить, что мы занимались разработкой Salescast в стремлении к полной автоматизации. Электронная торговля нередко связана с масштабированием, оптимизацией процессов и издержками. Автоматизация по-своему утомительных работ по прогнозированию продаж - отличный способ повысить эффективность и сократить издержки. Используя Salescast, вы извлечете выгоду не только благодаря полной автоматизации и отчетам о прогнозировании в Microsoft Excel, но и благодаря файлам TSV, которые делают возможным импорт прогнозов в системы, используемые в вашей компании.

Крупный план: промышленное производство - оставляем Excel в прошлом

Image
Весьма вероятно, что ваша компания всегда сталкивалась с трудностями при планировании спроса. А на протяжении последних двадцати лет Microsoft Excel оставался лидером в осуществлении этих расчетов. По нашему мнению, Salescast представляет собой ультрасовременный подход, который выведет ваш бизнес на совершенно новый уровень в отношении прогнозирования.

Однако мы не отказываемся от Excel, превосходного средства для наглядного представления данных и обмена ими. Даже свои отчеты Salescast составляет в Excel. Тем не менее, мы считаем, что сам по себе Excel предлагает лишь незначительные возможности для регулярного создания точных прогнозов спроса.

Ниже представлен ряд проблем, нередко наблюдаемых нами в прогнозах, созданных на основе Excel:
  • Прогнозы дробятся на несколько электронных таблиц. Более того, обновление этих таблиц производится многочисленными сотрудниками, которые, вероятно, находятся на различных производственных площадках, в свободной форме.
  • Прогнозирование подразумевает наличие многочисленных неписаных правил и навыков. Некоторым удается создавать гораздо более точные прогнозы, чем другим сотрудникам. Однако, обучение созданию более точных прогнозов представляется, по меньшей мере, туманным.
  • Сотрудники вынуждены прилагать значительные усилия для своевременного обновления данных на еженедельной или ежемесячной основе. В результате старые прогнозы нередко копируют и вставляют под видом новых в условиях катастрофической нехватки времени.
  • Сотрудники не уверены в собственных прогнозах. В результате люди зачастую не хотят обмениваться своими прогнозами с кем-либо, за исключением своего непосредственного начальства, которому в первую очередь нужны эти прогнозы. Это служит источником разногласий между продажами, производством, цепью поставок, руководством и поставщиками.

И все-таки Salescast не станет панацеей от всех проблем, связанных с цепью поставок. В действительности Salescast ориентирован только на предоставление много лучшей альтернативы Excel для планирования спроса.

Поскольку мы всегда настаиваем на проведении предварительной оценки Lokad, мы видим, что наши прогнозы в среднем более точны, чем прогнозы, созданные в Excel. В этом случае значение имеет именно усредненная ситуация. Мы не сомневаемся в том, что прогноз, на создание которого специалист тратит несколько часов рабочего времени, будет более точным, чем прогнозы Lokad. Однако, как мы успели отметить, стандартный процесс прогнозирования в Excel требует не более двух секунд для вычисления каждого значения.

Кроме того, благодаря полной автоматизации ваши сотрудники извлекут дополнительную выгоду из прогнозов, которые создаются точно в срок, в любое время. Так как процесс прогнозирования более надежен, не следует препятствовать тому, что большее количество сотрудников вашей компании будет иметь к ним доступ. Следовательно, гораздо большее число сотрудников сможет извлечь выгоду из этих значений для оптимизации своих процессов.