Привет, Хабр! Меня зовут Александр Грицай, CEO компании Forecast NOW!. Сегодня я хотел бы поговорить о работе с товарными запасами - аналитике, прогнозировании и т.п. Все это - важно для любой отрасли, где продают что-то материальное, товары, которые хранятся на складе.  Формирование товарных запасов — в первую очередь прогноз: какие товары будут проданы, в каком количестве, как будет изменяться спрос. К сожалению, просчеты могут обернуться для компании значительными убытками или упущенной выгодой. Сегодня поговорим о том, какие факторы нужно учитывать, чтобы этого не произошло и на складе было столько продукции, сколько нужно. В первую очередь, конечно, стоит проанализировать, как товар продается и сколько его должно быть складе в обычных условиях. Часто для всего ассортимента применяется точечная оценка спроса (среднедневные продажи, взвешенное среднее и др.) и одна модель расчета страхового запаса — через нормальное распределение. Однако на самом деле нормальное распределение продаж свойственно только товарам повседневного спроса — таким как молоко, хлеб, соль, сахар. Большинство же категорий — стройматериалы, электротовары, автозапчасти, товары для дома, косметика, около 94% товаров типового супермаркета — продаются не столь равномерно, поэтому нормальное распределение к ним не подходит. Из-за того что такая модель не учитывает особенности спроса на конкретные позиции, результаты прогноза могут не совпадать с фактическими продажами, следовательно, будут возникать дефицит или излишки. А кроме того, не стоит концентрироваться только на спросе — оптимальнее прогнозировать уровень товарных запасов. В противном случае высок риск того, что в расчет не будут приняты такие важные аспекты, как вероятность недопоставки, списание испорченного товара, дефицит или перезатаривание склада.  Если же исходить из уровня товарных запасов на складе и оценить вероятностное распределение объемов спроса для каждой позиции, все перечисленные факторы могут быть учтены. Для этого могут быть использованы модели Эфрона, Деккера, Виллемейна. У таких моделей есть и еще два важных преимущества. Во-первых, они учитывают особенности реализации конкретной позиции в конкретной торговой точке. Во-вторых, результатом будет не одна цифра ожидаемого уровня продаж, а данные, с какой вероятностью будет реализован тот или иной объем и будет ли его достаточно для покрытия спроса. Скажем, 1 000 штук — 10%, 5 000 штук — 14%, 20 000 штук — 73%, 50 000 штук — 2%, 80 000 штук — 1%. Если мы хотим обеспечить уровень бездефицитности 95% (уровень сервиса первого рода), то мы должны поддерживать запас на уровне 20 000 штук, а если 99% —  50 000 штук. Такие расчеты дают лучшее понимание динамики продаж и большую точность в планировании запасов.  Спрос на абсолютное большинство товаров не постоянен и меняется в зависимости от различных факторов. О каких именно идет речь и как они влияют на увеличение и уменьшение продаж, зависит от конкретных товаров. Самый простой пример: фейерверки и бенгальские огни активно продаются перед Новым годом, а жаркое лето — сезон для мороженого. Среди типичных факторов, меняющих уровень спроса, отметим: промоакции — очевидный фактор, увеличивающий спрос. Если в период акции нужного товара не будет в ассортименте, ее эффективность будет ниже, а неудовлетворенность клиента — выше ; выход новинок — для ожидаемых товаров, спрос на который скорее всего будет высоким, логично сформировать больший запас; праздники — помимо Нового года, 8 Марта и т.д. в эту группу можно внести любые повторяющиеся события. Например, школьникам перед 1 сентября покупают канцелярские товары, форму, технику для учебы, а в периоды православных постов растут продажи продуктов питания с заменителями мяса, молока и пр.; сезонность — здесь важно учитывать не только время года или месяц, но и изменения спроса в течение недели. Например, в пятницу и выходные некоторые позиции могут продаваться лучше, чем с понедельника по четверг; плавающая сезонность — вариант сезонных изменений, не привязанный к конкретным датам. Например, более значительное потребление мороженого в периоды жаркой погоды или средств от аллергии в периоды цветения. Порой компании рассматривают как само собой разумеющееся то, что на складе может возникнуть дефицит товаров — из-за недостаточного заказа или проблем с поставками. Однако на самом деле такие риски также необходимо просчитывать на этапе прогнозирования. В первую очередь необходимо просчитать, что выгоднее — иметь на складе некий  запас, чтобы не упускать прибыль (и при этом нести затраты на хранение и обслуживание запаса), или допускать дефицит и, соответственно, упускать прибыль. Часто бизнес даже не знает стоимость хранения, хотя порой она может быть очень значительной и превышать размер упущенной выгоды. Для некоторых видов продукции стоит учитывать то, насколько быстро она портится. Важен и учет потенциальных проблемы с поставками — задержек, срывов сроков, частичных поставок. Предугадать форс-мажор на предприятии сложно, но если поставщик стабильно отгружает товары не по графику, его ненадежность нужно учитывать при формировании запасов. Для этого фиксируют исходные данные — как часто, на сколько и по каким причинам поставки переносились или вовсе срывались. Еще один достаточно важный фактор, который не всегда принимается в расчет, — количество ранее заказанного, но еще не поступившего на склад товара. Чтобы сделать прогноз более эффективным, стоит учитывать, какие объемы еще в доставке, когда они ожидаются, какой запас планируется на складе в этот момент. Все это позволит оптимизировать формирование запасов и не допустить переполнения складов. Часто компании не рассматривают такой фактор, как прибыль от альтернативных вложений. Выгодно ли формировать больший товарный запас или большую прибыль эти средства дадут, если положить их на депозит? Другой вариант — средствами, потраченными на запасы, например, можно было бы погасить часть кредита. Соответственно, стоит просчитать прибыль от дополнительных продаж и выгоду от уменьшения кредитной суммы. Важно брать в расчет именно то, что актуально для конкретной компании, а не пытаться учесть вообще все. Например, некоторые менеджеры анализируют промоакции, проходящие у конкурентов. Определенное влияние на спрос это, конечно, оказывает. Однако по факту попытка внедрить подобные факторы в прогноз делает его сложнее и требует дополнительных ресурсов — в первую очередь человеческих, поскольку учет таких аспектов сложно автоматизировать. В результате затраты на анализ акций и цен конкурентов зачастую превышают потенциальную выгоду от этой работы. Еще одна группа факторов, к которой следует подходить с осторожностью, — те, что предсказать невозможно. Например, изменение курсов валют. Добавление его в систему сделает прогноз не точнее, а напротив, более неопределенным.