Топ-5 инструментов управления рисками спрос-ориентированных цепочек поставок

Анализируя риски цепочки поставок, логистические менеджеры склонны фокусироваться на массовых сбоях вроде экологических катастроф и пандемий. Именно эти события наиболее напрямую влияют на конечного потребителя и захватывают внимание мейнстрим-медиа.

Однако есть менее заметные, но не менее мощные изменения, способные сбить с пути неподготовленную цепочку поставок. Среди них — спрос-ориентированные сбои, диктуемые внезапными изменениями потребительского поведения. В нашей экономике спрос-ориентированных цепочек поставок, этот тип сбоев так же важен для планирования.

Хотя различны по природе, спрос-ориентированный риск может влиять на риск поставки. В результате пандемии COVID-19, например, потребительские рынки увидели приток дизайнерских масок, HEPA-очистителей воздуха и санитайзеров.

Как потребляют еду и у кого её покупают, также изменилось из-за локдаунов. По недавнему исследованию EIT, пищевые привычки сдвинулись в 2020 г.: больше людей ели дома, заказывали доставку или покупали продукты онлайн. Те, кто ел в городах, выбирали локальные независимые рестораны вместо крупных сетей. Для очных покупок многие предпочитали мелкие магазины супермаркетам.

Многие логистические менеджеры хорошо знают риски для источников поставки после экологических катастроф. Что они могут упускать — эффект таких событий на долгосрочный потребительский спрос. Столкнувшись с реальностью изменения климата, многие покупатели выбирают более устойчивые продукты и услуги. Клиенты сегодня спрашивают себя: есть ли более устойчивая версия желаемого продукта, действительно ли им нужен этот предмет завтра, или нужен ли он вообще.

Один из самых быстрых способов изменения спроса — поп-культура. Знаменитости-инфлюенсеры могут изменить, какую одежду или косметику хотят потребители, в мгновение ока, когда их фотографируют на улице или на красной дорожке. Если бренд, استفाड़ीвший от этого экспоура, не планировал заранее скачок продаж, он может столкнуться с заказами и потерять бизнес более подготовленным конкурентам.

Хотя эти тренды не всегда легко предсказать — кто знал, что фиджет-спинеры взлетят? — определенные инсайдеры научились читать рынок и видеть изменения раньше большинства.

К счастью, спрос-ориентированный риск легче прогнозировать, чем риск поставки, благодаря широкому выбору источников данных и технологиям аналитики для их обработки. В зависимости от зрелости вашей цепочки поставок, вам может понадобиться изменить процессы и людей для эффективного использования этих инструментов. Ниже — пять ключевых подходов для включения в стратегию митигации рисков.

Захват новых входов спроса

Прогнозы спроса обычно смотрят вперед на 30–90 дней. Но окно это слишком широко для захвата пригодных инсайтов. Отслеживая краткосрочную историю продаж и связанные причинно-следственные связи спроса, компании могут получать инсайты в реальном времени в пределах месяца для более релевантных прогнозов.

Бизнесы также должны максимизировать объем и разнообразие источников данных, которые они собирают. Детали вроде социального сентимента, точек продаж (POS), инвентаря и наhelf-доступности помогают улучшить краткосрочную видимость спроса.

Моделирование спроса

Модель спроса помогает предсказать будущее поведение клиентов на основе прошлого опыта. Чем больше внешних источников вы включаете в модель, тем более точной и предсказательной она становится. Внешние источники могут включать социальные медиа фиды, конкурентную информацию, прогнозы погоды и POS-данные. В связке с внутренними данными — историей продаж, промо, введением новых продуктов — эта информация может нарисовать гораздо более точную картину прошлого поведения и будущих трендов.

Вероятностное прогнозирование

Когда прогнозирование основано на множестве переменных, старый «одно число» детерминистический подход слишком упрощен. Напротив, вероятностный (стохастический) процесс прогнозирования учитывает неопределенность для управления риском. С вероятностным прогнозированием продвинутые алгоритмы анализируют множественные переменные спроса для расчета вероятности каждого исхода, затем определяют наиболее вероятный. Это предлагает гораздо более надежный способ предсказания, когда паттерны спроса вариабельны, история заказов ограничена (как для новых продуктов) или факторы вроде сезонности вступают в игру.

ПО прогнозирования спроса

Выбор правильного ПО ключевой для эффективного анализа собираемых данных. ПО прогнозирования спроса, использующее вероятностный подход, автоматически моделирует снизу-вверх спрос для отдельных позиций. Оно анализирует строки заказов для моделирования как исторических количеств спроса, так и частоты спроса, давая точную оценку волатильности. Правильная система поймет разницу между оптом заказом 20 единиц и продажей 20 раз по одной единице того же продукта. Она также обрабатывает прерывистый «длинный хвост» спроса для медленно движущихся продуктов, которые трудно прогнозировать. Она планирует рыночные факторы вроде трендов или сезонности, а также организационные факторы вроде промо, формирующих спрос, новых продуктов, смещения прогноза и эффекта бича.

Человеческий инсайт и кросс-функциональное планирование

После генерации базового вероятностного прогноза вам нужны люди в бизнесе для его уточнения, добавляя свои знания и экспертизу. Сложные факторы спроса, вроде противоречий в потребительском поведении, лучше всего распаковываются всей командой человеческих аналитиков.

Пример из модной индустрии. Покупатели Gen Z склонны приоритизировать устойчивость и предпочитают «апсайклед» секонд-хенд одежду. Они также самая вероятная демография для покупок у «фаст-фэшн» компаний, чтобы идти в ногу с меняющимися трендами. Чтобы дать смысл таким противоречиям, модные покупатели, анализирующие тренды, должны сравнивать заметки с мерчендайзерами, ближе к реальным цифрам продаж. В любой цепочке поставок, чем больше людей вы можете вовлечь в уточнение прогнозов спроса по финансам, маркетингу, продажам, операциям и вашим канал-партнерам, тем более точными эти прогнозы станут со временем.

Как сказал гуру цепочек поставок Мартин Кристофер: «Индивидуальные бизнесы больше не конкурируют как изолированные сущности, а как цепочки поставок». Никогда это сентимент не был вернее, чем сегодня. Те компании, чьи цепочки поставок лучше всего способны чувствовать и реагировать на вариабельность спроса, не только будут самыми устойчивыми к риску; они также смогут обеспечить лучшие общие бизнес-результаты.

Дэвид Бартон — генеральный менеджер Америк в ToolsGroup.