27 августа 2018

Как распутать логистический клубок с помощью анализа данных?

Автор: Дмитрий Слиньков
«Бумажная цифра — мёртвая цифра, а цифра в электронной форме способна рожать мысли и действия»
Билл Гейтс, американский предприниматель и общественный деятель
Розничные сети запутали окутали своей паутиной практически все страны мира. Вслед за ними потянулись растянулись по городам и весям миллионы поставщиков. С другой стороны, растут требования потребителя к уровню сервиса именно того магазина, который он, потребитель, привык посещать. С третьей (да, тут есть еще и третья сторона!), менеджеры торговых сетей давно работают почти на пределе своих возможностей. Те времена, когда клиенты терпимо относились к отсутствию любимого товара на полке, давно канули в лету. Сети, которые не в состоянии обеспечить безупречную систему поставок товара и постоянное наличие его на складе могут больше не рассчитывать на лояльность покупателей, да и по большому счету, попрощаться с ними.
Проблема менеджмента традиционных сетей розничной торговли имеет, на наш взгляд, три основных аспекта:

  1. Во-первых, традиционное программное обеспечение не позволяет получить полностью прозрачную картину работы каждого из звеньев разросшейся логистической цепочки.
  2. Во-вторых, рост требований к качеству обслуживания потребителей (как «онлайновых», так и «живых», «ногами приходящих») диктует необходимость объединения торговли традиционной и электронной.
  3. В-третьих, колебания спроса, которые все чаще возникают не в результате предсказуемых сезонных трендов, а спорадически, с непредсказуемыми последствиями.
Сразу же возьмемся за последний аспект. Именно в нем и наступает звездный час аналитики данных в режиме реального времени. Анализ данных после свершившегося «скачка» позволит оперативно отреагировать и выйти из пике, залатав бреши в объемах поставок. Напротив, это будет напоминать известную фразу про «Боржоми» и почки.
Для того, чтобы вовремя выпить этой целебной воды, ритейлерам необходимо постоянно анализировать потоковые данные, которые позволяют точно выстроить прогноз, принимать правильные и своевременные решения и целенаправленно выправлять ситуацию задолго до того, как клиент почувствует «что-то неладное».

Каким же конкретно образом онлайн-аналитика помогает оптимизировать управление логистикой?
Что такое аналитика в принципе?
Когда речь заходит об аналитике управленческих данных, обычно имеется в виду, скажем, следующая таблица:
Координация анализа по всей логистической цепочке
«Анализ — дробление системы на части — дает нам знание, а синтез — объединение частей в целое — дает понимание.»
— Джозеф О'Коннор, Иан Макдермотт. Искусство системного мышления. Необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем.
Каждое новое звено растущей розничной сети имеет свойство запутывать все данные, поскольку оно оказывается вовлеченным в сложную систему взаимных связей между другими звеньями цепи и их кластерами, помноженную на проблемы коммуникации между ними. Аналитика потоковых данных предоставляет менеджеру возможность получить полную картину происходящих процессов. Однако, сбор, корреляция, анализ и оперативная реакция на информацию, которая получена из различных источников, стоит дорогого, если вообще не бесценна.

Как это выглядит на практике? Предположим, вы руководите сетью кафе быстрого питания, и обнаруживаете проблему с наличием апельсинового сока. Его просто нет, он закончился и все. Если вы начнете анализировать причину произошедшего после того, как выпита последняя коробка сока, польза от этого будет весьма сомнительна. Однако, если мониторить поставки в режиме онлайн, вы можете с большой долей вероятности предсказать апельсиновый коллапс, а значит и принимать соответствующие меры.
«Чтобы строить планы, нужно уметь анализировать прошлое и оценивать настоящее согласно тому, что хочешь получить. Если анализ не работает (в данном случае это уже анахронизм), не работает и планирование.»
Денис Яхно, стратегический консалтинг (new-retail.ru)
Интеграция многоканальной логистической цепи традиционных торговых точек и интернет-магазинов
В наше время покупатели превратились из любителей в профессионалов. Давно уже сформировалось мнение о том, что пора переходить на омни(много)канальную охоту за клиентами, понимая, что они рыщут в поисках нужного им товара не только по торговым залам, но и в Интернете, и что объединение традиционной и онлайновой торговли давно уже стало залогом успеха на рынке.

Те ритейлеры, которые уже решили эту проблему, используют в своей повседневной работе программы, предоставляющие им следующие возможности:

  1. Прозрачность данных по всей логистической цепи как традиционной, так и «онлайновой».
  2. Возможность выявлять и оперативно решать проблемы поставок, не ущемляя интересы клиента.
  3. Интегрировать между собой данные , полученных из совершенно разных (1С, SAP, Access, Bitrix24…) источников.
Использовать промышленные базы данных, чтобы максимально учитывать все возможные факторы анализа для повышения точности прогнозов.
Обеспечение возможности реагирования на нештатные ситуации
Традиционный подход к управлению логистической цепочкой основывается на использовании данных прошлых периодов. Это хорошо для прогнозируемого сезонного планирования. Однако, такой подход полностью бессилен перед непредсказуемо-случайными скачками, которые могут оказать значительное влияние на деятельность компании в целом.

При этом, если у вас есть возможность отслеживать процессы по всей логистической цепочке, вы сможете оперативно, пусть и в ручном режиме, выправить ситуацию.

Использование аналитики данных в режиме реального времени значительно увеличивает эффективность работы самой цепи и наиболее продвинутые ритейлеры уже пользуются онлайн-анализом в различных сферах деятельности компании. Такая возможность означает, в первую очередь, более точный прогноз развития событий, более точное планирование динамики спроса и четкую координацию поставок. Кроме того, такая аналитика позволяет связать воедино все звенья сложной логистической цепи и обеспечить наличие товара на складе, либо возможность его быстрой доставки в случае возникновения форс-мажорных обстоятельств.

В конце концов, всем нам необходимо добиваться удовлетворения потребностей клиентов и их лояльности. Сделать это возможно только тогда, когда мы сможем предсказывать их желания и оперативно на них реагировать. Анализ данных в режиме реального времени позволяет на шаг опережать развитие событий на рынке.
Photo credits: pro-kostanay.net
cloudfront.net
otvet.imgsmail.ru
Читать другие статьи блога

Подписаться на новости

Мы обещаем отправлять вам на почту тщательно подобранные материалы и никакого спама!