Napovedovanje prodaje
Ena najtežjih nalog, s katero se sreča vsak trgovec je ocenjevanje količine prodaje posameznega izdelka. Gre za bolj ali manj sistematičen proces, ki pa ima zelo resne posledice za celotno delovanje trgovskega podjetja. Na podlagi napovedi se namreč oblikujejo naročila dobaviteljem, kjer je treba upoštevati pogostost dobav in rok, v katerem lahko dobavitelj blago dostavi.
Najbolj enostavno je naročanje tako imenovanih “fast moving” artiklov, ki se dobavljajo dnevno, čeprav v praksi pogosto naletimo na to, da najbolj prodajanih izdelkov redno zmanjka, to pa se ne zgodi zaradi enkratnega visokega povpraševanja, ampak se to redno ponavlja. Nikoli ne bom pozabil primera restavracije, kjer sem hotel ob 16:00 za sladico naročiti štrudelj pa sem od natakarja dobil samo posmehljiv pogled in komentar: “Štrudla pa vedno zmanjka že ob 13:00”.
Stvari so še bolj kompleksne pri izdelkih, ki imajo relativno veliko redkost in togost dobav. V primeru športne opreme, je potrebno blago prednaročiti leto vnaprej, dobavni rok je več kot 6 mesecev, možnost donaročil pa zelo majhna. Plan prodaje je v tem primeru kritičen, saj so korekcije napak dražje in počasnejše.
Pri mnogo izdelkih je potrebno upoštevati tudi substitute, ki jih imamo v ponudbi. Tako je načrtovanje pogosto bolj smiselno na nivoju kategorije oziroma skupine izdelkov.
Velik problem lahko predstavljajo tudi izdelki, kjer je več barv oziroma velikosti, saj lahko generalno napoved prodaje dobro napovemo, naredimo pa napako pri razdelitvi na atribute. Nič ne koristi, če imamo ocenjeno pravo količino izdelkov če imamo na zalogi S velikost, stranka pa želi velikost L. Neprodane kose manj popularnih velikosti je tudi težje odprodati.
Pri pretvorbi načrta prodaje v naročilo, je potrebno upoštevati še tekočo zalogo in plan prodaje do naslednje dobave.
Na Trogonu smo razvili algoritem SaleSpeedForecast™, ki za vsako kombinacijo velikosti in barv napoveduje kdaj bi se naslednjič morala v posamezni trgovini prodati ta kombinacija. Če algoritem v trgovini ugotovi odstopanje od napovedanih vrednosti in obstaja trgovina, ki bi to kombinacijo prodaja bolje, sistem zahteva prerazporeditev v to trgovino.
Hkrati se ta algoritem uporabi tudi za dolgoročne napovedi prodaje pri planiranju nabav in na podlagi razlike med tema dvema podatkoma predlaga spremembe donaročil.
Tako smo na podlagi teh izkušenj uspeli našim strankam zadostiti sledeče potrebe:
Omogočanje napovedovanja prodaje kosov znotraj kategorije.
Razporejanje napovedi prodaje na posamezne modele, pri čemer omogoča ročne prilagoditve glede na napoved prodajalca
Avtomatična razporeditev velikosti in barv glede na zgodovino prodaje obstoječega izdelka, ali če izdelek še nima zgodovine, sorodnih izdelkov ali kategorije.
Na podlagi zgodovine prodaje napovedovanje prodaje po izdelkih in kategorijah.
Za vsak datum predlaga količino donaročila za posamezne atribute, pri čemer upošteva napoved prodaje, planirano zalogo in želeno popolnjenost trgovin
S pritiskom na gumb ustvari naročilo, ki ga je mogoče neposredno posredovati dobavitelju.
S tako rešitvijo smo rastočemu trgovskemu podjetju uspeli bistveno zmanjšati rast zaloge, zmanjšati napake, ki nastajajo zaradi “napačnih” ocen, zmanjšati “slabo” zalogo, bistveno pohitriti delo nabavnika in dvigniti njegovo dodano vrednost.