Обувная фирма «Юничел»

Описание хода проекта

Сотрудничество с компанией «Юничел» было начато в 2017 году. Целью совместной работы является увеличение продаж за счет оптимизации товарных запасов торговой сети, сокращение издержек на поддержание товарных запасов, а также получение заказчиком передового отраслевого опыта GооdsForecast.

На первом этапе работ сотрудниками GoodsForecast было разработано техническое задание, сформулированы технические требования к внедрению системы управления товарными запасами в магазинах сети, подробно описаны этапы реализации процессов управления запасами и планирования сезонных коллекций.

Реализуемый проект в сегменте Fashion имеет ряд особенностей:

  • Большая длина плеч и циклов поставок (периодов времени с момента заказа до поставки, а также между поставками). Производственные планы составляются на полгода вперед, чему предшествует долгий подготовительный период, включающий анализ и фиксацию модных тенденций, создание единичных образцов, утверждение коллекций и т.п. В связи с этим отсутствует возможность оперативного дозаказа товаров, а точность прогноза должна быть достигнута за меньшее количество итераций, поскольку цена ошибки составляет полгода.
  • Отсутствие полных аналогов в истории продаж. Каждый сезон сменяется порядка 70% ассортимента компании. Таким образом, весьма вероятна ситуация, когда продаваемый в настоящее время товар не имеет предшествующих ему полных аналогов. Для того чтобы система могла формировать прогноз с учетом накопленной статистики продаж, каждому товару было присвоено 16 характеристик (по цвету, фасону, материалу и т.д.), а специально разработанный алгоритм устанавливает аналоговую связь между товарами.
  • Работа с размерными рядами и размерными горками обуславливает необходимость формирования прогноза вплоть до товарных единиц. Сами заказы товаров со складов на порядок меньше, чем на рынке товаров повседневного спроса, но при этом все размеры каждый раз заказываются до максимума. Таким образом, несмотря на меньший объем товарной номенклатуры, прогноз необходимо выстраивать применительно ко всему размерному ряду с учетом наиболее популярных размеров.
  • Факторы, влияющие на спрос, менее формализуемы. К таковым в первую очередь относятся трудно прогнозируемые веяния моды. Влияние также оказывают сезонность и изменения погоды. Например, раннее наступление зимы либо ненастная погода на протяжении одного или нескольких дней, оказывающая непосредственное воздействие на спрос.
  • Пониженные требования к скорости реализации товаров. В связи с отсутствием жестких ограничений по срокам годности нет необходимости в формировании срочных прогнозов.

Кроме того, в октябре 2017 специалистами GoodsForecast были проведены корпоративные курсы для представителей компании «Юничел» по теме управления запасами и планирования сезонных коллекций.

Дальнейшее развитие

Дальнейшие работы в рамках проекта включают в себя: детализацию карты ассортимента и управление матрицей в разных разрезах, расширенную АВС-категоризация по прогнозам с учетом иерархий магазинов и кластеров, корректировку ассортиментной матрицы внутри сезона с учетом прошедших продаж и трендов, оптимизацию циклов поставок и маршрутов перевозки товара с учетом ограничений склада и стоимости перевозки, а также аналитику по прошлому сезону.

Долгосрочные планы включают масштабирование решения по прогнозированию спроса и управлению товарными запасами на рынке одежды и обуви.