Автозапчасти и бильярдные шары. Анализ предложений поставщиков в рознице.

Статья в журнале "Автокомпоненты" №10 Октябрь 2016

В предыдущей статье мы описали технологию построения системы управления специалистами по подбору автозапчастей. Мы разбили процесс продажи на технологические отрезки: регистрация обращения клиента, обработка запроса, информирование клиента, активация сделки. Для каждой операции были заданы параметры качества и созданы механизмы, которые обеспечивают исполнение бизнес процессов сотрудниками. В результате, мы получили возможность управлять конверсией клиентского траффика, т.е., соотношением поступивших запросов и конечных продаж. Используя теорию Э Голдратта, описанную в книге «Цель», мы выяснили, что роль специалиста по подбору автозапчастей является «ключевым ограничением» всей системы розничных продаж. Т.е., управление производительностью данного элемента, позволяет управлять производительностью системы в целом. По факту настройки работы самого «ключевого ограничения», Голдратт рекомендует настроить контроль материалов, поступающих на вход, чтобы основной элемент работал с заведомо качественным сырьем. Эксперт выполнил функцию подбора артикула по автомобильному каталогу. Далее, он производит поиск запчасти в предложениях поставщиков. Прайс лист поставщика, - это сырье, которое эксперт использует для формирования коммерческого предложения в адрес розничного покупателя.

Мы сделали опрос менеджеров по закупкам, среди партнеров ВИН-КОД.РФ, и выяснили, по каким критериям они выбирают поставщиков. Критерии следующие: цена, срок поставки, процент выполнения заказов, лояльное отношение к возвратам невостребованного товара, готовность к ИТ-интеграции. За последние 10 лет эти критерии практически не поменялись, за исключением разве что последнего. ИТ-интеграция вытеснила с пятой позиции отсрочку платежа. Начнем разбираться с каждым из них.

Цена, особенно в условиях кризиса и растущей конкуренции, остается главным критерием, по которому менеджеры по закупкам определяют для себя, интересен ли поставщик «в принципе». Т.е., уже потом пойдут переговоры про условия доставки, рекламную поддержку, товарный кредит, и т.д. Но сначала, – цена! Когда, в рамках внедрения процессов ВИН-КОД.РФ, мы задаем менеджерам вопрос, как понять уровень цен поставщика, часто приходится слышать ответ: «пробиваю популярные артикулы, и сравниваю цены с действующими поставщиками». Такой ответ вызывает лишь чувство глубокого сожаления, как можно «пробить руками» прайс в 50.000 номеров? Некоторые закупщики, отвечают так: «при помощи функции =ВПР в Excel совмещаю прайс нового и действующего поставщика и сравниваю». Это ответ «продвинутого» менеджера. Однако, и он требует уточнений. А именно: вы выбираете одного действующего поставщика или умеете сравнивать нового поставщика со всеми действующими поставщиками сразу? Excel «зависает» на больших массивах данных, как быть, если необходимо сравнить предложения от 0,5 миллиона строк? Учитываете ли вы ликвидность ассортимента при сравнении? Как сравнить пакетом цены по одинаковым товарным группам, но разным брендам? Как визуализировать результаты, для принятия эффективного решения? Вопрос визуализации результатов анализа крайне важен, поскольку, при сравнении прайс листов в десятки и сотни тысяч строк, простое вычисление среднего отклонения цены будет так же бесполезно, как вычисление средней температуры по больнице.

ВИН-КОД.РФ предлагает своим партнерам технологию сравнения цен, которую мы называем «весы и бильярдные шары». Сначала происходит загрузка прайс-листа поставщика – претендента в базу Интернет – магазина. Далее, система начинает искать совпадения товаров (артикул + бренд) претендента с товарами действующих поставщиков. При наличии нескольких совпадений, система выбирает наименьшую цену действующего поставщика. На выходе, получаем таблицу где цена каждого товара претендента сравнивается с наилучшим предложением среди действующих поставщиков.
Теперь, переходим к визуализации. Представьте себе, что товары из таблицы сравнения – это бильярдные шары, которые нам надо разложить на чаши весов. Если цена претендента по очередному товару окажется хуже предложений действующих поставщиков – положим бильярдный шар на левую чашу весов, лучше – на правую. Если в итоге, по факту распределения всех шаров, если весы отклонятся вправо, - выиграл претендент, влево, - выиграли действующие поставщики. На рис. № 1 изображена гистограмма сравнения цен, где по горизонтальной оси отложен процент (%) отклонения по цене, а по вертикальной количество товаров (шт.), которые попали в соответствующую ячейку (чашу) отклонения по цене. Т.е., гистограмма – это такие весы, где на каждом коромысле висит много чаш. Чем дальше чаша от центра весов, тем больше отклонение по цене. Чем выше столбец, тем больше бильярдных шаров попало в данную чашу. В зеленой зоне, справа, выигрывает претендент. В красной зоне, слева, выигрывают действующие поставщики. Синий столбец – товары, совпавшие по цене.

Из гистограммы видно, что претендент уступает действующим поставщикам, однако, у него достаточно много «зеленых» позиций, т.е., его предложение представляет определенный интерес.

Аналогичные графики платформа ВИН-КОДРФ позволяет строить в разрезе каждого бренда, а также, по группам ликвидности ABC. Благодаря системе кроссов, можно провести сравнение товарных категорий (амортизаторы, фильтры, тормозные колодки), т.е., межбрендовый анализ. Программная привязка прайс листов к автомобильным каталогам позволяет производить сравнение поставщиков по маркам и моделям автомобилей. Т.е., инструменты анализа ВИН-КОД.РФ позволяют получить ответ на вопрос, кто из поставщиков предоставляет лучшие цены на запчасти для а/м FORD, а кто поддерживает самый широкий ассортимент запчастей для NISSAN.

Полученные данные так же можно представить в виде сводной таблицы (рис. 2). В зависимости от попадания в диапазон отклонения цены в процентах (%), артикулы каждого бренда (шт.) распределяются по столбцам. На гистограмме по горизонтальной оси откладывается отклонение цены с шагом в 1%. В таблицы для простоты восприятия столбцы разбиты на укрупненные интервалы отклонения цены: 0-3%; 3-7%; 7-15%; более 15%. Слева, - выигрывают действующие поставщики, справа – выигрывает конкурент. В среднем столбце «0%» группируются позиции, совпавшие по цене.    

Так же, мы можем выводить не абсолютные значения (шт.), а долю (%) товаров в ячейке от всего ассортимента (рис 3).

Из приведенных таблиц видно, что на массиве ~ 77.000 артикулов, у действующих поставщиков цены лучше по 53.000 товарам (55% ассортимента), а у претендента, по 15.000 товарам. Интересен для закупки бренд BOSCH, т.к. на массиве ~ 5.300 артикулов 2.000 позиций (37% ассортимента) у нового поставщика существенно дешевле.  

Цена - не единственный критерий оценки предложения нового поставщика. В качестве плюсов, необходимо учитывать количество уникальных позиций, т.е., расширение вашего ассортимента. Так же, платформа ВИН-КОД.РФ позволяет партнерам проводить риск-анализ нового предложения, например, строить прогноз размытия оборота у действующих поставщиков.

По факту принятия решения о сотрудничестве, и включения в ротацию нового поставщика, ВИН-КОД.РФ начинает отслеживать историю выполнения каждого заказа. На основе этих данных мы строим статистику выполнения сроков поставки, а также, статистику отказов. Опять воспользуемся визуализацией, и, на этот раз, поиграем в гольф. Представьте себе, что каждый заказ, - это удар клюшкой по мячу. Если поставщик с одного удара попал в лунку, т.е., уложился в срок поставки, поставим мяч на цифру «0», поскольку, отклонение от срока поставки равно нулю. Если поставщик промазал, и превысил срок поставки на один день, поставим мяч на цифру «1», на два дня – «2», и т.д. Чем больше попаданий в лунку «точно в срок», тем выше первый столбец на каждой гистограмме (рис 4). И наоборот, чем больше поставщик мажет мимо лунки, тем более размазанной выглядит гистограмма. Для понимания ситуации в динамике, на одном графике мы выводим гистограммы за несколько месяцев.

Из графика видно, что ситуация по поставщику улучшается, поскольку, в июне «точно в срок» поставлялось 55% позиций, а в сентябре, - уже 70%.

Если мяч не докатился до лунки, в гольфе, – это считается промахом. Если поставщик осуществляет поставку заказов раньше намеченного срока, это хорошо или плохо? Казалось бы, это – отлично. Ведь, мы превышаем ожидания клиентов. Но, при ближайшем рассмотрении, регулярная поставка раньше намеченного срока означает лишь то, что менеджер по закупкам установил срок доставки «с запасом», т.е., снизил конкурентоспособность вашего предложения. Поэтому, необходимо контролировать и анализировать причины отклонений сроков поставки как в ту, так и в другую сторону.

Перейдем к отказам. С чем можно сравнить отказ поставщика? Наверное, с финтом в футболе. Соперник делает вид, что посылает мяч, но удара не происходит, или мяч летит по непредсказуемой траектории. Но ведь, поставщик, - это не соперник. Все участники цепочки поставки заинтересованы разобраться в причинах отказов. Именно поэтому, платформа ВИН-КОД.РФ предоставляет своим партнерам разнообразные инструменты для мониторинга отказов, и рекомендует вступать с поставщиком в диалог по вопросам: качества коммуникаций; согласования всех ключевых факторов, привязанных ко времени; качества информационной интеграции и т.д. Стандартная метрика для мониторинга отказов, - это соотношение количества поставленных позиций, к позициям заказанным, или «процент отказов». Для визуализации динамики отказов, ВИН-КОД.РФ использует гистограммы с разбивкой по неделям и месяцам (рис. 5). При этом, чтобы понимать, допустимый % отказов демонстрирует поставщик или нет, удобно на той же гистограмме выводить эталон или среднее значение отказов по группе. Вы можете группировать поставщиков по признакам: оборота ABC; ассортимента оригинал/кузовные/афтемаркет; источник поставки заказ/склад и т.д.

Из рисунка видно, что поставщик работает хуже эталона, т.к. его процент отказов выше, чем в среднем по группе. При это, менеджеру по закупкам стоит отдельно разобраться с повышенным процентом отказов в период с 22.08 по 28.08.

Для экономического регулирования процента отказов, ВИН-КОД.РФ применяет понятие «эффективной цены закупки». Предположим, у поставщика «X» процент отказов составляет 12%, а в среднем по группе = 9 %. Тогда, при сумме заказов в 100.000 руб., Поставщик X обеспечит поставку на сумму 88.000 руб., а группа в среднем на 91.000 руб. Т.е., заказ у поставщика X приносит нам дополнительные потери в 3,3% = (100%-88/91) от оборота. Чтобы скомпенсировать эти потери, увеличим цену закупки у поставщика X на процент потерь. И наоборот, если поставщик Y работает лучше группы, будем снижать его закупочную цену. Полученная таким образом «эффективная цена закупки» используется для принятия решения при автоматическом распределении заказов по поставщикам. С учетом того, что качество работы поставщика в процессе работы может меняться, эффективная цена закупки должна пересчитывается при каждой загрузке прайс – листа с учетом текущей статистики исполнения заказов. В результате, поставщики с хорошей статистикой начинают получать больше заказов, и общий процент отказов по системе снижается.

В следующей статье, мы обсудим технологии, которые ВИН-КОД.РФ использует для управления поставками автозапчастей в режиме кросс–докинг, и рассмотрим реальные кейсы, которые позволяют партнерам платформы повышать эффективность процессов на всей цепочке заказа, и улучшать взаимодействие с поставщиками.

Автор: Сарумян_MIT Размещена: 2016-09-28 21:27:23 Раздел: Обсуждение автобизнеса