Пять инструментов для управления рисками по запросу

При анализе риска цепочки поставок менеджеры по логистике, как правило, обращают внимание на широко распространенные нарушения, такие как экологические катастрофы и пандемии. Действительно, именно эти события самым непосредственным образом влияют на конечного потребителя и привлекают внимание основных средств массовой информации.

Однако есть менее заметные, но не менее важные изменения, которые также могут сорвать неподготовленную цепочку поставок. Среди них - нарушение цепочки поставок из-за спроса, вызванное внезапными изменениями в поведении потребителей. В нашей экономике цепочки поставок, управляемой спросом, такой вид сбоев так же важно планировать.

Риск, связанный со спросом, хотя и отличается по своей природе, может зависеть от риска предложения. Например, в результате пандемии COVID-19 на потребительских рынках наблюдается приток дизайнерских масок для лица, очистителей воздуха HEPA и дезинфицирующих средств для рук.

То, как потребители едят и у кого они покупают еду, также изменилось в результате ограничений. Согласно недавнему исследованию EIT, в 2020 году привычки в еде изменились:все больше людей едят дома, заказывают доставку или покупают продукты в Интернете. Те, кто ел в городах, предпочитали местные независимые рестораны более крупным сетям. Для личных покупок многие предпочли небольшие магазины, а не супермаркеты.

Многие менеджеры по логистике хорошо осведомлены о рисках, связанных с источниками поставок в результате экологических катастроф. Что они могут упустить из виду, так это то, какое влияние такие события оказывают на долгосрочный потребительский спрос. Столкнувшись с реалиями изменения климата, многие покупатели выбирают более экологически безопасные продукты и услуги. Сегодня покупатели задаются вопросом, есть ли более устойчивая версия продукта, которую они хотят, действительно ли он нужен им завтра или нужен ли продукт вообще.

Один из самых быстрых способов изменения спроса - это популярная культура. Знаменитые влиятельные лица могут изменить то, какую одежду или косметику хотят потребители за копейки, когда их фотографируют на улице или на красной ковровой дорожке. Если бренд, извлекающий выгоду из этой экспозиции, заранее не запланировал всплеск продаж, он может столкнуться с невыполненными задачами и потерять бизнес из-за более подготовленных конкурентов.

Хотя эти тенденции не всегда легко спрогнозировать - кто знал, что прядильщики-непоседы станут популярными? - некоторые инсайдеры отрасли научились читать рынок и видят изменения раньше, чем большинство других.

К счастью, риск, связанный со спросом, легче спрогнозировать, чем риск предложения, благодаря широкому выбору доступных источников данных и аналитической технологии, предназначенной для обработки этих данных. В зависимости от зрелости вашей цепочки поставок вам может потребоваться внести изменения в процессы и людей, чтобы эффективно использовать эти инструменты. Ниже приведены пять основных подходов, которые следует включить в вашу стратегию снижения рисков.

Учет новых входов спроса. Прогнозы спроса обычно ориентированы на 30–90 дней. Но окно такого размера слишком велико, чтобы собирать полезные идеи. Отслеживая краткосрочную историю продаж и связанные с ними причины спроса, компании могут получать аналитические данные в течение месяца почти в реальном времени и делать более актуальные прогнозы.

Компании также должны максимально увеличить объем и разнообразие источников данных, которые они собирают. Такие детали, как социальные настроения, точки продаж (POS), инвентарь и наличие на полке, помогают улучшить краткосрочную видимость спроса.

Моделирование спроса. Модель спроса помогает прогнозировать будущее поведение клиентов на основе прошлого опыта. Чем больше внешних источников вы включите в свою модель, тем точнее и предсказуемее она станет. Внешние источники могут включать каналы социальных сетей, информацию о конкурентах, прогнозы погоды и данные POS. В сочетании с внутренними источниками данных, такими как история продаж, рекламные акции и презентации новых продуктов, эта информация может дать гораздо более точную картину поведения в прошлом и будущих тенденций.

Вероятностное прогнозирование . Когда прогнозирование основывается на нескольких переменных, старый детерминированный подход «одного числа» слишком упрощен. Напротив, вероятностный или стохастический процесс прогнозирования учитывает неопределенность, чтобы помочь управлять рисками. При вероятностном прогнозировании передовые алгоритмы анализируют несколько переменных спроса, чтобы вычислить вероятность каждого возможного результата, а затем определить, какой из них наиболее вероятен. Это предлагает гораздо более надежный способ прогнозирования, когда структура спроса изменчива, история заказов ограничена (как, например, с новыми продуктами) или когда в игру вступают такие факторы, как сезонность.

Программное обеспечение для прогнозирования спроса . Правильный выбор программного обеспечения - ключ к эффективному анализу собираемых вами данных. Программное обеспечение для прогнозирования спроса, использующее вероятностный подход, автоматически моделирует восходящий спрос на отдельные позиции. Он анализирует строки заказа для моделирования как исторических объемов спроса, так и частоты спроса, чтобы дать точную оценку волатильности. Правильная система поймет разницу между оптовым заказом 20 единиц и продажей единичных единиц одного и того же продукта 20 раз. Он также регулирует периодический «длинный хвост» спроса на медленно меняющиеся товары, который трудно прогнозировать. Он планирует учитывать рыночные факторы, такие как тенденции или сезонность, а также организационные факторы, такие как стимулирующие спрос рекламные акции, новые продукты, предвзятость прогнозов и эффект кнута.

Человеческое понимание и межфункциональное планирование. После того, как вы составили базовый вероятностный прогноз, вам нужно, чтобы люди в бизнесе уточняли его, добавляя свои знания и опыт. Сложные факторы спроса, такие как противоречия в поведении потребителей, лучше всего распознать целая команда специалистов-аналитиков.

Возьмем пример из индустрии моды. Покупатели из поколения Z склонны уделять первоочередное внимание экологичности и предпочитать подержанную одежду из вторичного сырья. Они также с наибольшей вероятностью будут покупать у компаний «быстрой моды», чтобы идти в ногу с меняющимися тенденциями. Чтобы разобраться в таких противоречиях, покупатели модной одежды, анализирующие тенденции, должны сравнивать свои заметки с продавцами, которые ближе к реальным цифрам продаж. В любой цепочке поставок чем больше людей вы сможете привлечь к уточнению прогнозов спроса в сферах финансов, маркетинга, продаж, операций и ваших торговых партнеров, тем точнее будут эти прогнозы со временем.

Как однажды сказал гуру цепочки поставок Мартин Кристофер:«Отдельные предприятия больше не конкурируют как отдельные субъекты, а скорее как цепочки поставок». Никогда еще это мнение не было более верным, чем сегодня. Те компании, чьи цепочки поставок лучше всего способны улавливать изменчивость спроса и реагировать на них, будут не только наиболее устойчивыми к риску; они также смогут обеспечить наилучшие общие бизнес-результаты.

Дэвид Бартон - генеральный менеджер по Северной и Южной Америке в ToolsGroup.