00:00:04 Вступление: Проблемы прогнозирования для компаний с высоким ростом.
00:01:16 Типы роста компании и связанные проблемы прогнозирования.
00:02:18 Сложность прогнозирования успеха нового продукта.
00:04:07 Сценарий “попадание или промах” и реакции.
00:05:43 Другие проблемы прогнозирования и концепция пошагового роста.
00:08:01 Прогнозирование вызовов в тайминге бизнес-роста.
00:12:18 Стратегии снижения непредсказуемости прогнозирования.
00:13:46 Роль переговоров с поставщиками в ситуациях “попадание или промах”.
00:14:13 Идентификация индикаторов предстоящего роста.
00:15:16 Статистика поиска Google: инструмент прогнозирования?
00:16:23 Стратегии для быстрорастущих компаний.
00:16:46 Последствия изменений в ИТ во время роста.
00:18:14 Тенденция компаний к перепрогнозированию.
00:19:03 Количественная цепочка поставок и быстрые реакции на рост.
00:21:11 Заключительные мысли.
Резюме
Интервью между Киреном Чандлером и Жоаннесом Верморелем сосредоточено на проблемах оптимизации цепи поставок для компаний с высоким ростом. Верморель подчеркивает сложности прогнозирования в таких сценариях, выделяя два типа роста: органический и “попадание или промах” с новыми продуктами. Последний, по его мнению, усложняет прогнозирование из-за его непредсказуемости. Распознавание тонкой структуры роста критично для различения этих сценариев и принятия лучших решений по управлению запасами. Верморель предлагает решения, такие как количественное моделирование рисков, автоматизированные механизмы принятия решений от начала и до конца и гибкие стратегии цепи поставок, адаптированные к структуре роста. Он также советует предвидеть постоянные изменения в ИТ-ландшафте компании, чтобы справиться с сложностями, связанными с ростом.
Расширенное резюме
В интервью ведущий Кирен Чандлер обсудил проблемы оптимизации цепи поставок для компаний с высоким ростом с Жоаннесом Верморелем, основателем компании Lokad, специализирующейся на программном обеспечении в этой области. Разговор сосредоточился на дилеммах, с которыми эти компании часто сталкиваются в предвидении и реагировании на спрос, а также на типах роста, которые могут усложнить усилия по прогнозированию.
Чандлер представил проблему прогнозирования для сценариев с высоким ростом, приведя в пример компании, покупающие избыточные запасы, чтобы удовлетворить ожидаемые всплески спроса, но оказывающиеся с излишком, когда рост не поддерживается, что привело к потере 4,3 миллиарда долларов для H&M в том году.
Верморель объяснил, что компании, сталкивающиеся с высоким ростом, часто сталкиваются с рядом трудностей, связанных как с внутренней дезорганизацией из-за быстрого роста, так и со статистическими сложностями, связанными с характером роста. Основатель подчеркнул, что источник роста компании значительно влияет на процесс прогнозирования, делая его более или менее сложным.
Верморель описал два типа роста, которые могут испытывать бизнесы. Первый, органический рост, происходит, когда компания растет равномерно, например, в случае электронной коммерции, которая видит постоянный рост посещаемости веб-сайта, что приводит к линейному росту продаж товаров. Этот сценарий, хотя и относительно проще прогнозировать, все же содержит неопределенности относительно устойчивости роста, как это было продемонстрировано ситуацией с H&M.
Второй тип роста возникает, когда компания выпускает на рынок новые продукты. В этом случае прогнозирование становится более сложным, поскольку не все новые продукты будут способствовать росту; только некоторые из них могут быть успешными, создавая ситуацию “попадание или промах”. Рост в этом случае обусловлен этими успешными продуктами, в то время как остальные могут не показывать значительного увеличения продаж. Верморель упомянул модные компании в качестве примера, где отдельные продукты становятся крупными хитами, способствуя общему росту, но большинство продуктов сохраняют прогнозы на плоский спрос.
Этот сценарий “попадания или промаха” представляет собой особую проблему прогнозирования. Компании не могут реагировать на него, просто увеличивая запасы для всех продуктов, поскольку только часть из них, скорее всего, будет успешной. Как сказал Верморель, недифференцированный ответ приведет к расточительству ресурсов и загадочным предубеждениям в прогнозе. Он пояснил, что хотя бизнес может расти, прогноз на детализированном уровне может не отражать этот рост, в основном потому, что невозможно предсказать, какой продукт станет следующим большим хитом. В результате средний прогноз может быть намного ниже фактического результата.
Верморель начинает с признания неопределенности в прогнозировании для бизнеса, особенно когда речь идет о запуске новых продуктов. Не только неизвестно, какие продукты будут успешными, но также неясно, сколько продуктов компания может запустить в будущем. Эта неопределенность распространяется на продукты, которые еще не были полностью разработаны или рассмотрены для запуска, что затрудняет точное прогнозирование их спроса.
Несмотря на это понимание, Верморель отмечает, что предсказание точного момента наступления роста остается неуловимым. Компании могут предвидеть всплески роста, но им трудно определить их временные рамки. Это особенно верно при расширении на новый рынок, что вводит новый набор переменных, не подходящих для традиционного статистического прогнозирования.
Адресуя решение этих проблем, Верморель предлагает, что хотя улучшение прогнозов среднего результата из-за “попадания или промаха” природы успеха продукта сложно, компании могут получить понимание, понимая статистическую структуру своего роста. Это понимание помогает определить, обусловлен ли рост успехом отдельного продукта или факторами, влияющими на всю компанию. В свою очередь, это позволяет принимать более обоснованные решения по запасам, такие как принятие консервативной политики запасов на ранних этапах и реакция, когда продукт оказывается хитом.
Верморель утверждает, что ключевая стратегия в управлении риском запасов по сравнению с ожидаемой прибылью заключается в том, чтобы захватить хит, когда это происходит. Однако он предупреждает от агрессивных реакций на быстрорастущие продукты в компаниях, которые обычно видят органический рост в течение продолжительного времени. Эти ситуации могут не представлять собой “хит”, а могут быть временным всплеском, что делает агрессивные решения по запасам потенциально вредными.
В случаях, когда прогнозирование неопределенно, Верморель рекомендует корректировать переменные, такие как переговоры о лучших минимальных объемах заказа (MOQ) с поставщиками. Эта стратегия позволяет сначала закупать меньшие количества и реагировать агрессивно, если продукт оказывается хитом, предлагая практический способ учитывать неопределенности сценария “попадания или промаха”.
Верморель подчеркнул неопределенность в прогнозировании роста. Хотя могут быть индикаторы, он утверждал, что нет надежного способа однозначно предвидеть рост. Любой такой метод будет использоваться компаниями для генерации неограниченного роста. Поэтому важно признать эту неизбежную неопределенность. Используя статистику поиска Google в качестве примера, он объяснил, что такие данные могут давать краткосрочные представления, но они не помогают компаниям предвидеть долгосрочные тенденции, которые являются критическими для планирования цепей поставок.
Учитывая эти неопределенности, когда компания оказывается в период экспоненциального роста, Верморель предложил несколько стратегий, чтобы быть лучше подготовленным. Он подчеркнул важность предвидения того, что информационная технологическая инфраструктура компании будет постоянно меняться. По мере роста компании, обычно каждые два-три года, может потребоваться полная перестройка всей информационной технологической инфраструктуры. Это постоянное изменение может вызывать сложности в доступе и согласовании данных из старых и новых систем, что дополнительно усложняет прогнозирование роста.
Верморель также обсудил склонность компаний к переоценке своего роста из-за эмоциональной привязанности. Эта предвзятость в пользу оптимизма может привести к недостаточному управлению рисками. Он предложил более количественный подход к моделированию рисков, утверждая, что рост представляет собой определенный тип риска, требующий быстрого и эффективного реагирования. Чтобы такие реакции были эффективными, он выступал за механизмы принятия решений с автоматизацией от начала до конца, а не полагался на человеческий ввод, который может вызвать задержки и ошибки.
Наконец, Верморель рекомендовал компаниям обратить внимание на тонкую структуру своего роста. Независимо от того, является ли рост устойчивым и органическим, случайным или обусловленным новыми рынками, последствия для цепей поставок и управления запасами значительно отличаются. Он подчеркнул необходимость адаптации стратегий цепей поставок к конкретной структуре роста, которую компания испытывает. Такой подход может помочь компаниям более эффективно управлять своими цепями поставок в периоды роста.
Полный текст
Кирен Чандлер: Джоаннес, в плане прогнозирования сценариев высокого роста, кажется, это довольно сложная задача. С какими проблемами обычно сталкиваются компании в таких ситуациях?
Джоаннес Верморель: На самом деле, есть ряд проблем. Во-первых, когда компании растут внутренне, часто возникает большое количество дезорганизации, которая является результатом самого роста. Это усложняет все, включая прогнозирование, которое становится более сложным из-за роста. Но с точки зрения статистики все действительно зависит от того, что вызывает рост. Существует множество различных способов роста, которые могут сделать прогноз более или менее сложным для адаптации к росту.
Кирен Чандлер: О каком росте мы говорим здесь?
Джоаннес Верморель: Вероятно, самый простой тип роста - это органический рост. Например, если вы занимаетесь электронной коммерцией, каждый месяц на вашем сайте появляется все больше посетителей, и все ваши продукты показывают восходящий тренд. Этот рост линейно коррелирует с увеличением трафика на вашем сайте. Это простая ситуация, потому что она однородна. Проблема возникает, когда пытаешься предвидеть, будет ли этот рост продолжаться бесконечно. Если вы предвидите значительный рост компании, который не материализуется, как в случае с H&M, это может сильно ударить по бизнесу. Но с точки зрения чисто статистического прогнозирования, это более простая ситуация.
Другой способ роста - это запуск новых продуктов. Это означает, что у вас есть товары, которые могут расти или не расти, а затем вы становитесь лучше в запуске новых продуктов на рынок. Эти продукты могут быть хитом или промахом. Ваш рост определяется новыми продуктами, но не всеми из них. Это обычно происходит, когда компании становятся лучше в оптимизации своего ассортимента и определении продуктов, которые будут наиболее привлекательными для рынка. Это может происходить, например, с модными компаниями, которые становятся лучше в запуске продуктов, которые иногда становятся массовыми хитами. Этот сценарий гораздо сложнее с точки зрения статистического прогнозирования.
Кирен Чандлер: В этом сценарии “попадания или промаха”, когда у вас есть один успешный продукт из двадцати, как компания должна на это реагировать? Разумно ли добавить дополнительный запас для всех товаров в вашем каталоге?
Жоанн Верморель: Именно, такая стратегия не работает. Нельзя давать однозначный ответ. Кроме того, это означает, что у вас будет множество неясных предубеждений в вашем прогнозе. Например, ваш бизнес растет, но если вы посмотрите на прогноз на очень детализированном уровне, то он не будет казаться растущим. Это происходит по двум основным причинам. Во-первых, вы не знаете, какой продукт взорвется, поэтому среднее значение намного ниже, чем то, что вы получите на самом деле.
Кирен Чандлер: Иногда продукт взрывается неожиданно, но мы также не знаем точно, сколько продуктов мы собираемся запустить в будущем. Эти непредвиденные продукты, которые еще не включены в наш план и готовы к прогнозированию, отсутствуют в наших прогнозах. Мы прогнозируем спрос на существующие продукты или те, которые мы уже запланировали запустить, но продукты, которые все еще находятся на рассмотрении, не являются частью статистического прогноза. Кроме того, что мы не знаем, какие новые продукты действительно вырастут, есть ли еще какие-либо проблемы, с которыми мы сталкиваемся при прогнозировании роста?
Жоанн Верморель: Да, также есть тот факт, что рост бизнеса не всегда является постоянным. Это может быть ступенчатая функция, где рост медленный, затем внезапно происходит большой скачок, а затем некоторое время нет роста. Это типично для многих бизнесов, как онлайн, так и традиционных кирпично-мортирных.
Кирен Чандлер: Почему происходят такие ступенчатые скачки в росте?
Жоанн Верморель: В электронной коммерции можно наблюдать значительное влияние страниц результатов поиска. Если Google выставляет вас выше или ниже, это может существенно повлиять на ваш бизнес. Это может удвоить размер вашего бизнеса или сократить его наполовину за одну ночь. Также были случаи, когда первый игрок на рынке, который начал показывать национальные телерекламы, столкнулся с значительным ростом. Например, люди не привыкли покупать автозапчасти онлайн, пока одна компания не решила запустить масштабную телекампанию. Даже компании, которые не платили за телерекламу, извлекли пользу из этого роста рынка, потому что люди начали сравнивать цены онлайн.
Кирен Чандлер: Итак, вы говорите, что основная проблема заключается в том, что компания может знать, что она будет расти, она сделает этот дополнительный шаг в какой-то момент, но настоящая проблема заключается в том, что они не знают, когда это произойдет?
Жоанн Верморель: Да, они знают, что есть шанс, что это произойдет, но они могут не знать точно, когда. Например, они могут хорошо догадываться, если они расширяются на новую страну. Когда они начинают открывать эту новую страну, они могут ожидать роста, но это все равно не подходит для статистического прогноза, потому что нет статистически значимого набора событий, представляющих открытие новых стран.
Кирен Чандлер: Звучит довольно сложно. Вы знаете, что, возможно, один из 20 ваших продуктов будет успешным, но вы не знаете, какой и когда это произойдет. Так в чем здесь решение? Можем ли мы действительно прогнозировать эти сценарии?
Жоанн Верморель: Очень сложно получить лучший прогноз по среднему результату. Средний результат будет крайне неопределенным. Когда у вас есть сценарий “попадания или промаха”, это означает, что вы не знаете, какие продукты будут успешными. Если бы вы знали, вы, вероятно, были бы невероятно богаты.
Кирен Чандлер: Вы предлагаете, что мы можем статистически понять модель роста бизнеса. Это понимание может различать бизнес, где рост обусловлен “попаданием или промахом” на уровне продукта, или постепенным ростом на уровне всей компании, или даже другим видом роста. Можете ли вы разъяснить это?
Жоанн Верморель: Конечно. Существуют разные типы роста. Некоторые продукты постепенно растут со временем, становясь очень большими, и это не все продукты, а только определенные. Захватывая природу, статистическую природу риска, вы можете принимать лучшие решения по запасам. Например, если ваш рост обусловлен сценарием “попадания или промаха”, вы захотите иметь консервативные политики запасов с самого начала. Однако вы также захотите, чтобы эти политики были чрезвычайно реактивными и агрессивными, когда вы начинаете замечать, что продукт, кажется, становится успешным. Эта стратегия балансирует риск запасов и ожидаемую награду, что является важным для захвата успешного продукта, так как такие случаи часто встречаются в вашем бизнесе.
Кирен Чандлер: Но что, если бизнес не проявляет такие хиты или промахи, когда продукты органически растут в течение длительного периода?
Жоанн Верморель: В бизнесе, где продукты органически растут со временем, продукт, который начинает расти очень быстро, вероятно, не является хитом. Скорее всего, это просто счастливый случай. Поэтому агрессивная реакция на этот рост была бы плохим решением для инвентаризации.
Кирен Чандлер: Итак, мы можем составить некоторый прогноз, но он будет довольно размытым. Как мы можем смягчить эту размытость, особенно в ситуации “хит или промах”?
Жоанн Верморель: Вы правы, это вызывает трудности. Есть несколько бизнесов, где вы можете более предсказуемо предсказывать будущее. Например, в авиационной отрасли, если вы обслуживаете запчасти для самолетов, рост, который вы увидите в вашей цепочке поставок, обычно связан с количеством самолетов, которые вам нужно обслуживать. Обычно заранее известно, если вам придется обслуживать больше самолетов. Однако большинство бизнесов не имеют такого индикатора. Одной из стратегий может быть переговоры о лучших минимальных объемах заказа (MOQ) с вашими поставщиками. Это может означать покупку меньших объемов чаще, что позволит вам агрессивно реагировать, если вы обнаружите хит, вместо покупки больших объемов запасов и оказания излишков на все промахи.
Кирен Чандлер: Ранее мы говорили о тех шагах и о переходе. На какие подсказки должна обратить внимание компания, чтобы определить, что она собирается войти в период роста?
Жоанн Верморель: Проблема в том, что нет гарантированного способа предсказать рост. Если бы был метод использования статистики для точного прогнозирования роста, в Lokad мы бы занимались оптимизацией цепи поставок, а не просто играли на фондовом рынке. Это фундаментальная неопределенность. Если бы у вас был способ быть абсолютно уверенным в том, что вы будете расти, какая-то компания использовала бы этот трюк, чтобы бесконечно расти. Но, как мы видели, даже лучшие компании могут расти в течение длительного периода, пока не станут чрезвычайно большими.
Кирен Чандлер: Есть ли ограничения на рынке, и возможно ли, что рост может просто остановиться? Например, можно ли использовать статистику поиска Google для прогнозирования некоторых аспектов?
Жоанн Верморель: Да и нет. Проблема в том, что, предположим, вы продаете продукт, например, средство без рецепта от простуды. Вам нужно закупать его за несколько недель, если не месяцев, заранее. Пользователи Google начнут искать “У меня простуда, что можно принять, чтобы лучше спать?” только в последний момент. Таким образом, хотя вы можете немного улучшить свой прогноз на следующий день с несколькими часами предупреждения, в управлении цепями поставок вам обычно нужно смотреть хотя бы на несколько недель вперед. Поэтому даже результаты поиска в режиме реального времени не помогут вам предвидеть события, которые произойдут через несколько недель.
Кирен Чандлер: Если я вижу, что моя компания растет экспоненциально, что я могу сделать, чтобы быть максимально готовым? Вы упомянули улучшение отношений с поставщиками и возможность изменения минимальных объемов заказа. Что еще я могу сделать, чтобы быть максимально готовым?
Жоанн Верморель: Один контринтуитивный мерой является предвидеть, что ваша IT-инфраструктура будет находиться в состоянии изменения в течение длительного периода. Это усложняет вещи, потому что доступ к данным становится еще сложнее. Компании, которые значительно растут каждые два или три года, часто должны менять все в своей IT-инфраструктуре. Существующая ERP, веб-сайт, WMS, и т. д., могут уже не быть достаточно хорошими. Это постоянное изменение означает, что вы рискуете не смочь согласовать ваши исторические данные с данными из новой системы. Вы можете оказаться с новым ERP или WMS, а затем столкнуться с проблемой согласования данных из старой системы с данными из новой системы. Это может вызвать многочисленные несоответствия и усложнить прогнозирование в условиях роста из-за этих IT-перебоев.
Кирен Чандлер: В реальном мире можно сказать, что люди часто переоценивают свой рост из-за эмоциональной привязанности к своим компаниям?
Жоанн Верморель: Да, есть тенденция быть чрезмерно оптимистичным. Идея должна заключаться в надежде на лучшее, но готовности к худшему.
Кирен Чандлер: В случае худшего сценария, и, как правило, по крайней мере, часто, люди делают совершенно противоположное. Но, в основном, происходит то, что очень мало компаний пытаются моделировать свой риск, я бы сказал, количественно.
Жоанн Верморель: Вот что мы пытаемся делать в Lokad с этой идеей количественной оптимизации цепи поставок. Рост - это определенный класс риска. Это означает, что существует определенный класс неопределенности, когда ваш бизнес или некоторые продукты могут внезапно продаваться намного больше, и вам необходимо иметь процессы, позволяющие реагировать очень быстро на такого рода ситуации. Быстрое действие обычно означает отсутствие людей в процессе, потому что если вы ожидаете, что справиться с ростом зависит от менеджеров цепи поставок, которые должны ежедневно просматривать данные, принимать решение о том, что они видят, не является шумом, а действительно результатом того, что этот продукт вошел в новую стадию объема продаж. По сравнению с предыдущей стадией, он теперь продается на 20% больше или что-то в этом роде.
Люди захотят подождать немного, чтобы быть уверенными в том, что они видят. Вы можете легко добавить пару недель задержки только потому, что у вас есть люди, которые принимают решения. Таким образом, возможно, один из способов справиться с ростом - это на самом деле не быть настолько лучше в предвидении роста. Просто когда рост статистически заметен, действовать на него намного быстрее. Это означает иметь полностью автоматизированный механизм принятия решений, который в основном запускает перезаказы быстрее, вместо того, чтобы ждать, пока они, к сожалению, не будут очень уверены в том, что они видят.
Но это также означает, что вы очень уверены в том, что столкнетесь с нехваткой товара, потому что если вы ждете, пока вы не будете очень уверены, что продукт пользуется успехом, вы почти гарантированно будете ждать так долго, что вы почти гарантированно столкнетесь с дефицитом товара, потому что вы не разместили заказ достаточно рано, чтобы учесть эту ситуацию.
Кирен Чандлер: Итак, чтобы подвести итоги, основное сообщение, которое можно извлечь из сегодняшнего дня, заключается в том, что если вы ведете бизнес и сталкиваетесь с огромным ростом, лучше быть более рефлексивным и отзывчивым, а не запасаться запасами и действовать с учетом будущего. Вы согласны с этим?
Жоанн Верморель: Да, и важно действительно обдумать тонкую структуру вашего роста и различить его, чтобы вы могли очень по-разному справляться с ростом, будь то органический стабильный рост, удача или неудача или любая другая альтернативная структура роста, такая как открытие стран. Поскольку последствия для вашей цепи поставок и способа определения размера вашего инвентаря очень разные.
Кирен Чандлер: Хорошо, отлично. Нам придется закончить здесь, но спасибо за ваше время. Вот и все на этой неделе. Мы вернемся на следующей неделе с новой серией, но до тех пор, спасибо за просмотр.
