Помните, как в последнее время ритейлеры часто организовывали продажу товаров с истекшим сроком годности? В настоящее время такая практика гораздо менее распространена. Почему? Объясняется это тем, что крупные розничные сети работали вместе с поставщиками и теперь могут довольно точно предсказать количество товаров, которые будут фактически проданы. Излишков нет - нет необходимости срочно от них избавляться. Но это только одна сторона вопроса, пусть и самая заметная. На самом деле пользы от совместного планирования намного больше.
 
Каковы преимущества?
Преимущества автоматизации совместного планирования (AAS), а также простого совместного планирования заключаются в двух параллельных явлениях одновременно: повышении уровня обслуживания и увеличении продаж при одновременном сокращении потерь.
Повышение уровня сервиса и продаж. Товары на складах не накапливаются и не заканчиваются в самый неподходящий момент. Наблюдается рост прибыли за счет уменьшения ошибок при планировании рекламных акций.
Снижение потерь. Высвобождение оборотных средств за счет сокращения избыточных запасов. Снижение частоты списаний просроченной продукции, а также минимальные остатки изъятых из ассортимента просроченных товаров. Уменьшение упущенной выгоды из-за недопоставки. Снижение потерь от неточно сформированных заказов, а также повышение качества планирования за счет учета специфики логистики.

Технологии совместного планирования
Традиционный подход к закупкам заключается в том, что розничный торговец направляет заказы на товары поставщику по своему усмотрению и ограничивается этим. Этот метод не очень эффективен - у поставщика может просто не быть товара или, как вариант, спрос по тем или иным причинам меняется вверх или вниз, что влечет за собой избыток товара на складе или его дефицит. В отличие от этого метода, существуют технологии совместного планирования: VMI (Vendor-managed Inventory) и CMI (Co-managed Inventory).
 
Согласно концепции VMI, клиент постоянно обменивается информацией с поставщиком, сообщая ему различные данные: фактический уровень продаж товаров из ассортимента, имеющегося на складе, планы акций и продаж, открытия новых магазинов и многое другое. С помощью этой информации поставщик планирует более эффективно пополнять запасы клиентов. Технология VMI может быть реализована несколькими способами:
Клиент определяет уровень необходимых запасов на складах, а поставщик регулярно пополняет их до этого уровня. Практика во многом устарела и применима только в отдельных случаях, когда речь идет о товарах с более или менее стабильным графиком продаж, например, бакалейных или канцелярских товарах.
Партия. Суть процесса заключается в том, что поставщик отдает свой товар покупателю на продажу с отсрочкой платежа, получая оплату только тогда, когда происходит продажа.
Предоставление поставщику доступа к информации о ситуации на складах заказчика. В этом случае дистрибьютор или производитель может самостоятельно проанализировать ситуацию и принять обоснованное решение о том, какие товары и в каком количестве следует отправлять клиенту для пополнения его запасов.
«Имплант» - присутствие сотрудника поставщика на территории заказчика. От своего представителя поставщик получает актуальную информацию о том, что и в каком количестве необходимо в той или иной перспективе. Такую практику, например, недавно ввела сеть магазинов «Магнит». Проект оказался успешным и был расширен в начале 2021 года.
 
Широкое распространение получила концепция CMI (Co-managed Inventory). Его основа - объем поставок определяется клиентом, как стороной, которая получает наиболее актуальную и точную информацию о востребованности товара.
 
Строительство систем ASP
Процесс автоматизации совместного планирования опирается на три кита: сбор данных, анализ и прогнозирование, а также составление и утверждение планов всеми участниками (розничным продавцом, поставщиком, производителем).
 
Внедрение таких сложных систем начинается с продавца - непосредственного владельца данных, необходимых для дальнейшего анализа. Во-вторых, подключаются остальные участники планирования.
 
Самая важная составляющая эффективного ASP - максимально точное прогнозирование, которое достигается с помощью машинного обучения и построения математических моделей. Искусственный интеллект позволяет выбирать лучшие модели, выявлять тенденции, постоянно повышая точность прогнозов.
 
Помимо регулярных продаж, во внимание принимаются такие факторы, как акции, выпуск новых товаров, добавление товаров в заблокированные списки (если товары удаляются из ассортимента), изменение цен, крупные разовые заказы, трейд-маркетинговые компании. ИТ-система определяет закономерности, которые затем применяются для создания точных долгосрочных прогнозов.
 
Реализация проекта ASP на стороне ритейлера позволяет перейти к следующему этапу - построению совместной системы планирования. Поставщики и производители получают доступ к прогнозам, после чего они могут уточнять свои возможности и контролировать происходящее.
 
В настоящее время уже существует ряд систем, позволяющих автоматизировать совместное планирование в рознице, например, Novo Forecast Enterprise, с помощью которой можно не только делать точные прогнозы, но и эффективно взаимодействовать с поставщиками и производителями продукции. Результаты внедрения таких решений неизменно положительные. Их распространение в крупной рознице - не более чем вопрос времени.