Как найти баланс между уровнем сервиса и затратами

В моей первой статье на тему уровня сервиса  я рассказал про основы определения уровня сервиса и его взаимосвязи с оборачиваемостью.

В данной же статье я хочу поделиться моим опытом практического подхода поиска баланса между уровнем сервиса и затрат на содержание запасов.

Первое, что нужно сделать – определить понятие баланса.

В классическом понимании баланс между затратами на запасы и уровнем сервиса (уровень доступности товара для клиента в нашем случае) это строго математическая формула, которая рассчитывает размер чистой прибыли при разном уровне сервиса, достигнутом на определенном промежутке деятельности компании с учетом следующих параметров: стоимость денег, наценка, стохастичность спроса, стоимость затрат на хранение запасов и обработку заказов, коэффициент упущенной прибыли, риски потери клиента и т.д. и т.п.

Баланс находится при пересечении максимального размера прибыли с тем уровнем сервиса, при котором она была достигнута.

Но капитализм и постоянно повышающиеся требования потребителей вносят существенные коррективы в понятие баланса. Чаще всего, реальный баланс, который мы будем считать за оптимальный, находится выше математически рассчитанного. А вот как близко к 99.99% — зависит от конкретного рынка, а что более часто – от конкретной компании и ее руководителя. Его реальный уровень мы выберем после моделирования в шаге 3.

Причина данного допущения проста: многие компании могут работать месяцами в ноль или минус ради того, чтобы в будущие годы заработать на падении конкурента / реализации успешного проекта / завоевания новых рынков / т.д. и т.п.

Также многие компании могут работать «не очень оптимально» только лишь потому, что их руководитель хочет 98-99% сервис. Даже не обращая внимание, что это требование дает ему вдвое меньше прибыли, чем, скажем, 90% сервис. Такое тоже бывает, можно доказать с помощью моделирования.

Чтобы наглядно согласовать «баланс», можно создать простую таблицу:

Из данного конкретного примера видно, что математически выгодно держать 96% уровня сервиса и отстраивать цепь поставки от этого уровня (контракты бонус/малус и отстройка модели заказов от этих параметров). Если же руководство желает иметь 98% сервис – нужно доходчиво объяснить, что эта «хотелка» будет стоить ему несколько процентов чистой прибыли.

Однако бывают и обратные ситуации, когда математический баланс может быть на уровне 70-80% (например — дорогостоящее уникальное оборудование с длинным сроком поставки, заказываемое у проблемного поставщика). В данном случае мы строим такую же таблицу и анализируем ситуацию. Решений тут может быть много: начиная от инвестиций в сервис и подъем его до некоего минимально приемлемого уровня, позволяющего не уйти с рынка (скажем, 90%), до поиска путей повышение доходности продаж этого изделия (замена поставщика, повышение качества работы отдела продаж в плане маржинальности и т.д.).

Если же мы хотим более тонко подойти к вопросу поиска баланса, тогда нужно расшить таблицу, добавив в нее еще несколько важных метрик:

И уже после этого, используя разные методики принятия решений (метод взвешенных показателей, например), можно найти требуемое определение баланса. 

Пример согласованного понятия «баланс»: максимизация чистой прибыли при условии достижения уровня сервиса не менее 92%, выручки не менее 1000р и доходности не ниже 12% при сохранении текущего количества сотрудников в отделе закупок. Может быть, для этих критериев баланс будет на уровне 92-94% вне зависимости от математического оптимума. Но есть ли у компании средства на поддержание данного баланса? Есть ли склады, персонал? Все это учитывается и предоставляется в виде простой калькуляции на согласование со смежными отделами (хотя, из практики, обычно большинство оптимизация баланса не требуют столь значимых инвестиций, если это не кардинальный пересмотр стратегии, конечно).

Второе, что нужно сделать: собрать чистую базу данных продаж и закупок с требуемой детализацией за достаточно длительный период (от года, но все зависит от срока поставки). Также необходим справочник ассортимента с указанием бренда, наименования, группы и прочих параметров.

Третье, и самое трудозатратное: нужно смоделировать цепь поставок данного продукта (я использую MS Excel).

Для этого я рекомендую посчитать затраты, прибыль и сервис по фактическим данным и сравнить с результатами, которые могли бы получиться, поработав этот же период, но с другими настройками параметров автозаказа. 

Регулируя размер страхового запаса в нашем алгоритме мы можем прогнать модель с целью получения данных для нашей таблицы, где мы увидим, какой могла бы быть наша цепь поставок, если бы мы предоставляли клиенту меньший/больший уровень сервиса.

Выбрав и согласовав «баланс» мы приступаем к внедрению в ERP данной методологии, автоматизируем систему, меняем требуемые бизнес-процессы, обучаем персонал.

Четвертое, самое интересное: тюнинг системы. 

Ведь достаточно просто решить проблему поиска баланса для одной позиции ассортимента при наличии одного канала сбыта. А если у нас 10 000 SKU, несколько каналов сбыта, сотня поставщиков с разными сроками поставки, десятки товарных группы, многообразие новинок, дубликатов и аналогов, совершенно нестандартная сезонность и цикличность продаж, разные рынки и требования к рентабельности, и сервису? 

Вот тут и наступает процесс доработки системы, кластеризация, дополнительная классификация и последующее моделирование с целью поиска оптимума для каждого требуемого кластера. Но логика процесса от этого не меняется.

Пятое, завершающее: последующее обслуживание системы. Чисто административная функция руководителя с расстановкой периодичности пересмотра показателей, анализ метрик на регулярной основе, разработка инструкций на все случаи жизни.