От Excel к IBP: почему GRASS перешёл к интегрированному планированию цепочки поставок
Трансформация потребительского поведения требует новых решений
В последние годы рынок столкнулся с изменением потребительского поведения. Современный покупатель больше не выбирает более дешевый товар при похожих характеристиках. Его поведение можно назвать парадоксальным — он хочет экономить, но не снижает расходы, а перераспределяет их, экономя на одних товарах и переплачивая за другие с приоритетными для него качествами, например более чистым составом. Этот сдвиг кардинально меняет роль промоакций и цену ошибок планирования для ретейлеров и брендов.
В то же время роль промоакций изменилась качественно. Раньше акция подталкивала к одноразовой покупке, сейчас же бренды уходят от массовых скидок к гиперперсонализированным предложениям, которые формируют долгосрочную лояльность. Все важнее становится построение диалога с покупателем, который может стать постоянным клиентом. Раньше такие акции планировались интуитивно, но этот подход себя не оправдал. Рынок показал — требуется более вдумчивое прогнозирование промокампаний для выстраивания долгосрочных отношений с покупателем.
В нынешних реалиях растет изменчивость рынка, усиливается конкуренция между брендами, поэтому точность прогнозирования спроса выходит в работе компании на первый план. Главный риск планирования сегодня — это неспособность синхронизировать данные о спросе, товарных запасах и предпочтениях клиента в режиме реального времени. Компании, которые полагаются на усредненные прогнозы или запаздывающие отчеты, неизбежно сталкиваются с ситуацией, когда товар есть, но не там, где нужен, или его слишком много, и затраты на хранение и другие операционные расходы «съедают» всю прибыль.
Поэтому бизнес сталкивается с важной задачей цифровизации и оптимизации процессов планирования. Некорректные, несвоевременные или неполные планы могут привести к ошибочным управленческим выводам и значительным убыткам. Планирования в разрозненных подразделениях уже недостаточно — конкурентоспособная стратегия должна учитывать все факторы структурного изменения спроса.
Сегодня бизнес живет в условиях давления макроэкономических факторов и высокой неопределенности. Колебания спроса, разрывы цепей поставок, рост издержек и ограниченный доступ к оборотному капиталу делают планирование ключевой функцией. В таких условиях сокращать инвестиции в системы планирования кажется логичным решением, но на практике это усиливает потери. Компании, которые внедряют интегрированное планирование сейчас, выходят из кризиса с более сильной позицией и получают конкурентное преимущество и в моменте, и на этапе восстановления рынка.
Ответ на турбулентность рынка — внедрение IBP
Ответом на новую экономическую реальность может стать внедрение интегрированного бизнес-планирования (IBP) и других цифровых инструментов. В такой ситуации откладывать внедрение систем планирования означает сохранять источники потерь внутри бизнеса. Инвестиции в IBP, такие как решение Novo Forecast Enterprise от технологического вендора Novo BI, позволяют выстроить управление на основе данных, повысить точность решений и высвободить оборотный капитал. В условиях нестабильности такие проекты окупаются быстрее, а при выходе из кризиса становятся прямым конкурентным преимуществом.
IBP предлагает комплексный подход, при котором гармонизируются стратегические, операционные и финансовые планы, то есть все бизнес-функции (маркетинг, финансы, логистическая цепочка, закупки и управление персоналом) согласовывают цели и процессы.
В отличие от традиционного планирования продаж и операций (S&OP), сфокусированного на балансе спроса и предложения на кратко- и среднесрочную перспективу, IBP смотрит шире, на 2–3 года вперед, и включает в себя финансы, стратегию и портфель продуктов.
В результате IBP синхронизирует планы продаж, производства и закупок, поэтому товар есть тогда, когда он нужен, но склады не забиты «мертвым» грузом. Это напрямую решает проблему дефицита (out‑of‑stock) и избыточных запасов (overstock). Кроме того, благодаря продвинутой аналитике, включая алгоритмы машинного обучения (ML), IBP повышает точность прогноза спроса, что позволяет не гадать, а знать, сколько продукции производить и ввозить.
Самый ожидаемый эффект от внедрения IBP — это рост выручки и маржинальности за счет того, что ходовой товар всегда в наличии, а избыточные запасы не «съедают» деньги. Также сокращаются складские остатки, а это «живые» деньги, которые возвращаются в бизнес. Кроме того, падают потери от списания неликвидных запасов.
Избирательный прагматизм потребителя требует, чтобы нужный товар был на полке именно тогда, когда покупатель готов его взять. IBP обеспечивает эту доступность без затоваривания. Это системный ответ на хаос современного рынка, способ сделать бизнес предсказуемым и прибыльным, несмотря на внешнюю турбулентность.
С какими вызовами столкнулся GRASS
GRASS — один из крупнейших российских производителей бытовой и автохимии: компания производит около 27 тыс. тонн продукции в месяц, ее выручка — 43 млрд рублей за прошлый год.
Сооснователь и генеральный директор GRASS Михаил Грачев отмечает, что неточное планирование рождает большие расходы: это излишние запасы сырья и излишние запасы продукции — то есть замороженные деньги.
Для того чтобы стать эффективнее, нужно иметь прозрачную картину того, что происходит. Это оборачиваемость продукции, количество готовой продукции, которая находится на складах, закупка сырья и материалов и их количество на складах, закупка упаковки. Все это деньги — миллиарды рублей, которые замораживаются.
Существующая в компании система прогнозирования отнимала очень много времени, сотрудники просто не успевали сводить прогнозы. К моменту готовности прогноза ситуация уже менялась. Особенно это касалось канала электронной коммерции, где ситуация очень динамична.
Кроме того, у компании не было возможности составить несколько альтернативных прогнозов, предусмотреть, что будет, если провести какую‑то акцию, что будет, если изменится цена на продукт и так далее.
Существовавшая система ручного прогнозирования спроса характеризовалась недостаточной точностью (не более 62%), что влекло за собой формирование избыточных товарных запасов либо возникновение дефицита продукции. Планирование промоакций, формирующих до 30% выручки, осуществлялось на интуитивной основе, а оценка их эффективности проводилась постфактум. Используемая компанией учетная система не обеспечивала решение актуальных бизнес-задач. Указанные факторы приводили к значительным временным затратам (до нескольких недель) на подготовку отчетности и, как следствие, к принятию управленческих решений на основе устаревших данных.
Отказ от Excel и собственной системы в пользу готового решения
На большинстве российских предприятий процесс планирования ведется в Excel, и для небольших компаний его функционала обычно хватает, но с ростом оборотов и, соответственно, объема информации и усложнением методов ее обработки возможностей Excel становится явно недостаточно. В такой ситуации внедрение IBP‑решения может принести ощутимый качественный эффект.
Важно понимать, что при работе в Excel данные живут в сотнях разрозненных файлов на компьютерах сотрудников: отчеты продаж — в одном месте, план закупок — в другом, финансовая модель — в третьем. Их синхронизация превращается в адский ручной труд. А при подходе IBP все подразделения работают в едином цифровом пространстве с одной базой данных. Кроме того, при работе с Excel один файл не могут править два человека одновременно — один отдел неделю ждет, когда другой отдел внесет свои данные, а на выходе получается, что цифры уже устарели. IBP же обеспечивает многопользовательский доступ в реальном времени, в итоге время на формирование бюджетов и отчетов сокращается на 30–50% и более. Также IBP позволяет в реальном времени моделировать сценарии «что будет, если?» и видеть, как решение отразится на всей компании.
В GRASS поняли, что сложившаяся система работы с данными не дает нужного результата, и задумались о создании собственной программы под свои нужды.
В компании стали думать над тем, делать ли эту программу самим или же купить готовое решение. Сначала попробовали сделать сами — это заняло около года. И после этого поняли, что самим такую программу написать не удастся, а если удастся, то она будет соответствовать только на 50%. Поэтому начали искать готовое решение, которое удовлетворяло бы как минимум на 80%.
Таким решением стала система Novo Forecast Enterprise от Novo BI. Она осуществляет анализ данных и интеллектуальный подбор моделей прогнозирования спроса в разрезе товарного ассортимента. Инструменты предиктивного моделирования позволяют оценить влияние промоакций на этапе планирования, обеспечивая оптимизацию маркетинговых бюджетов и рост показателей маржинальности.
GRASS отказалась от традиционного технического задания в пользу минимально жизнеспособного продукта (MVP — minimum viable product), поэтому решила попробовать установить версию «из коробки» и предлагать усовершенствования уже по ходу использования. В итоге полная настройка и автоматизация выгрузки данных заняли всего 2 дня — рекорд для подобных решений.
Каких результатов удалось достичь GRASS с помощью системного подхода от Novo BI
Цифровая система Novo Forecast Enterprise позволила GRASS качественно улучшить работу с прогнозированием спроса. Благодаря сквозной интеграции учетных систем (1С, ERP и др.) было сформировано единое информационное пространство, объединяющее коммерческий отдел, службу маркетинга и логистику. Обеспечена возможность оперативного мониторинга влияния ценовых изменений на потребительский спрос, а также определения наиболее рентабельных товарных позиций в разрезе регионов.
На начальном этапе внедрения проекта компанией GRASS достигнуты следующие результаты:
- Оптимизированы товарные запасы: запасы готовой продукции по отношению к товарообороту снизились на 6%, а запасы сырья и материалов снизились на 10%. Это позволило снизить логистические расходы на 5–10%.
- Обеспечен переход от формирования отчетности в ручном режиме к использованию динамических дашбордов в режиме реального времени.
- Создан фундамент для масштабирования бизнеса: внедренная архитектура обеспечивает бесперебойную обработку товарной номенклатуры объемом свыше 5000 позиций без расширения штата сотрудников.
- Оборачиваемость готовой продукции на складах снизилась с 45 до 38–39 дней.
- Удалось сократить складские запасы на 2,4 млрд рублей в год, освободив этот объем средств.
- Уровень сервиса вырос с 90 до 95%.
IBP — новая реальность рынка
На практике видно, что IBP становится новым стандартом для компаний, работающих на рынке товаров повседневного спроса (FMCG) и непродовольственного ретейла. Если раньше это было конкурентным преимуществом, то сегодня, в условиях новой реальности потребителей, это ревращается в условие выживания и роста.
Сектор товаров повседневного спроса и непродовольственного ритейла оказался в эпицентре идеального шторма. С одной стороны — сверхвысокая волатильность спроса и требования потребителей (товар должен быть всегда на полке, иначе уходят к конкуренту). С другой — сложные и длинные цепочки поставок, зависимость от промоакций и огромный ассортимент (десятки тысяч SKU).
Традиционные методы планирования с этой сложностью уже не справляются. Они не позволяют синхронизировать усилия отделов и быстро реагировать на изменения. Именно поэтому компании, специализирующиеся на товарах повседневного спроса, стали локомотивом внедрения интегрированного бизнес-планирования.
IBP, используя искусственный интеллект и продвинутую аналитику, анализируя большие данные, сезонность, промо и даже внешние факторы, приводит к резкому повышению точности прогноза спроса. Также происходит оптимизация запасов и высвобождение оборотного капитала. Растут и продажи, и уровень сервиса, так как нужный товар всегда есть в наличии и покупатель не уходит к конкуренту из‑за пустой полки. IBP превращает «лебедя, рака и щуку» (продажи, производство, логистику, финансы) в единый оркестр, в результате чего все подразделения работают с едиными данными в реальном времени, что устраняет конфликты, ускоряет согласование планов и повышает прозрачность.
IBP становится стандартом, потому что это действенный способ выжить в мире, где потребитель требует мгновенной доступности товара, а цена ошибки планирования спроса измеряется миллионами. Это не просто «программа», а новый подход к управлению, который напрямую конвертируется в деньги: рост выручки, снижение затрат и высвобождение капитала.
Понять, где именно бизнес теряет деньги из‑за неточного планирования, можно с помощью тестового расчета от Novo BI.
Заполните форму ниже и получите:
- Расчет экономического эффекта от внедрения системы на ваших данных
- Полную версию фильма о внедрении Novo Forecast Enterprise в компании GRASS
- Презентацию компании GRASS «Планирование на основе данных — как цифры поддерживают компании и команды в эпоху тотальной экономии»
- Чек-лист для CEO «Пора ли вам переходить к интегрированному бизнес-планированию?»
