W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr?

Transkrypt

1 W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr?

2 Jak chcesz obsługiwać klientów przyszłości, jeżeli twoje prognozy opierają się na danych z przeszłości? Jako że kanały, segmenty rynku i konsumenta stają się coraz bardziej złożone i ulegają coraz szybszym zmianom, spółki stają przed coraz większym wyzwaniem przygotowywania prognoz, które alokują właściwe zapasy do właściwej lokalizacji we właściwym czasie. Trafność prognoz dla wielu produktów konsumenckich i spółek handlu detalicznego jest obecnie niezwykle niska, a część z nich pokazuje poziom błędu rzędu nawet 50%. Jeżeli stawiasz na wynik rzutu monetą w połowie przypadków będziesz miał rację. Nie dziwi więc fakt, że firmy desperacko poszukują lepszych i bardziej wiarygodnych metod prognozowania. Dla spółek osiągających najlepsze wyniki, rozwiązaniem jest przyjęcie planowania i prognozowania bazujących na popycie (ang. demand driven planning and forecasting - DDPF) tj. metody, która monitoruje i interpretuje popyt w czasie rzeczywistym, aktywnie go kształtuje i znajduje najlepszą odpowiedź. Korzyści mogą być znaczące, zarówno pod względem oszczędności kosztowych, jak i przychodów. Dokładność prognoz może wzrosnąć o 30-35%, zapasy mogą zostać ograniczone o 20-25%, a przychody mogą wzrosnąć o 3-5%. Firmy stosujące metodę DDPF są w stanie dostrzec zmiany rynkowe pięć razy szybciej i reagować na nie trzy razy szybciej niż te, które stosują tradycyjne metody prognozowania. 61% najlepszych spółek sektora produktów konsumpcyjnych (CP) i spółek detalicznych twierdzi, że umiejętność prognozowania popytu to umiejętność pozwalająca zmieniać rzeczywistość (reguły gry), podczas gdy 85% z nich uważa, że umiejętność ta nabiera znaczenia. Jak DDPF może pomóc twojej firmie? Firmy stosujące DDPF stają się ściślej powiązane z rynkiem i kierują się realnym zapotrzebowaniem (ang.pull driven). Mogą dokładnie pozycjonować zapasy, szybko reagować na poziom realnej konsumpcji i budować sukces strategii poprzez wzmacnianie dokładności krótkoterminowych prognoz. DDPF wzmacnia również możliwości firmy w obszarze kształtowania popytu. Z punktu widzenia marketingu, firmy stosujące metodę DDFP mogą lepiej porównywać zwrot z inwestycji w różnych proponowanych działaniach, ponieważ mogą lepiej oddzielać popyt bazowy od popytu generowanego promocjami i eventami. Firmy te mają czytelniejszy obraz tego, jakie rezultaty dają różne aspekty promocji (rabat 10% lub 20%; alejka na produkty z przodu, czy w centrum sklepu; kampania reklamowa w TV lub w mediach społecznościowych), co jest rezultatem czynników zewnętrznych (oferta konkurencji, warunki pogodowe). Z perspektywy funkcji dostaw, DDPF oznacza, że gdy firmy mają zbyt duży poziom zapasów, mogą pro-aktywnie sterować rynkiem dążąc do jego obniżenia, a gdy poziom zapasów jest niski, mogą rezygnować z promocji w celu uniknięcia kreowania fałszywych oczekiwań klientów i wywołania rozczarowania. Systemy gospodarki magazynowej mogą przewidzieć jakie zamówienia klienci lub konsumenci mogą składać w poszczególnych centrach dystrybucji. Można wtedy wywołać proaktywny wybór klienta poprzez wcześniejsze przeniesienie na przód centrum dystrybucji tych zapasów, które najprawdopodobniej będą pożądane, co z kolei - może zaoszczędzić do dwóch dni w procesie realizacji zamówienia. DDPF to pierwszy krok w kierunku tworzenia sieci reagowania bazującej na popycie. Kluczowe korzyści stosowania DDPF to: Redukcja kosztów zapasów dzięki dokładniejszym prognozom popytu Lepsza obsługa klientów, ponieważ zapasy są dostępne wtedy, gdy są potrzebne Poprawa relacji z dostawcami z uwagi na płynniejszy model popytu Lepsza dokładność prognoz wraz z zintegrowaną perspektywa Lepsze dostosowanie do strategii Redukcja kosztów operacyjnych z uwagi na wyeliminowanie konieczności gaszenia pożarów 1 Gartner, Why Demand Forecast Sensing Has Hit a Ceiling, EY, na bazie średnich wyników uzyskanych dla CP and i spółek detalicznych stosujących metodę DDPF, Chase, Charles W. Next Generation Demand Management: People, Process, Analytics, and Technology. Wiley and SAS Business Series. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Castellina, Nick. Integrated Planning for Consumer Products: A Centralized Approach to Demand, Supply Chain, and Operations Planning. Research report, Aberdeen Group, Kwiecień 2016 Redukcja poziomu zapasów, krótkich dat, odpisów i utraconej sprzedaży Lepsza dostępność na półkach 2 W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr?

3 Zamiast tworzyć wiele różnych planów na następny rok, można zebrać wszystkie działania w jeden nadrzędny system. To niezwykle cenne rozwiązanie przy podejmowaniu strategicznych decyzji dotyczących np. tego, kiedy i w jaki sposób wprowadzać na rynek nowe produkty. Tanguy Caillet Executive Director, EMEIA Advisory Services, EY LLP Porównanie najlepszych spółek sektora produktów konsumpcyjnych (CP) stosujących metodę DDPF i wszystkich pozostałych spółek Wskaźniki wydajności Najlepsze spółki Wszystkie pozostałe Dlaczego więcej spółek nie stosuje DDPF? Firmy stosujące DDPF nadal spotyka się niezwykle rzadko. Tylko 20% spółek z sektora produktów konsumpcyjnych jest przekonanych, że może błyskawicznie dopasować działania w obrębie łańcucha dostaw do zmian w popycie. I tylko 10% z nich twierdzi, że jest w stanie wyczuwać i kształtować popyt. Wśród przyczyn takiego stanu rzeczy należy wymienić: Brak świadomości co do wartości danych które ma spółka Trudności w analizowaniu i wykorzystaniu dużych zbiorów danych będących w posiadaniu spółek Nieumiejętność łączenia danych wewnętrznych i zewnętrznych łączonych przy użyciu różnych i często niekompatybilnych systemów informatycznych Niezrozumienie błędu systematycznego czy spółka konsekwentnie zawyża czy zaniża prognozy dotyczące poziomu popytu. Spółki stosujące DDPF... szybciej wyczuwają zmiany rynkowe Średni wskaźnik obsługi klienta 95,6% 86,0% szybciej dostosowują łańcuch wartości do zmian w obszarze popytu Średni okres zamrożenia gotówki Dokładność prognoz poziom grupy Marża zysku brutto 30 dni 85,4% 42,6% 68 dni 64,5% 31,1% Jeżeli masz bardziej wiarygodny sygnał dot. popytu, możesz zacząć właściwą segmentację i synchronizację całego łańcucha dostaw, możesz zredukować prace wykonywane ręcznie i zarządzać przepływem towarów i usług w bardziej precyzyjny sposób. 5 Na podstawie globalnych wywiadów EY z 212 osobami z kierownictwa wyższego szczebla sektora produktów konsumpcyjnych, Na podstawie globalnych wywiadów EY z 212 osobami z kierownictwa wyższego szczebla sektora produktów konsumpcyjnych, 2016 Matthew Burton Partner, EMEIA Advisory Center, EY LLP W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr? 3

4 W jaki sposób działa DDPF? spółek CP jest przekonana, że prognozowanie nabiera znaczenia DDPF nie traktuje historycznych danych sprzedażowych jako głównego źródła danych, a raczej zbiera wiele różnych rodzajów danych, w tym następujące: Dane z punktów sprzedaży Dane z dostaw wymagane przez sprzedawców detalicznych Dane dotyczące poziomu zapasów w poszczególnych magazynach Trendy w mediach społecznościowych w obszarze poszczególnych produktów lub marek Dane dot. takich zdarzeń jak promocje, sprzedaż czy warunki pogodowe. Analityka popytu monitoruje nadchodzące sygnały pod kątem wszelkich nietypowych odchyleń od prognoz, interpretuje zidentyfikowane odchylenie i następnie opracowuje odpowiedź. Techniki takie jak rozpoznawanie wzorów/ trendów i nauka maszynowa umożliwiają systemowi identyfikowanie wzorów/ trendów i korelacji np. trendów wzrostowych i trendów zniżkowych topowych spółek CP uznaje prognozowanie popytu jako kompetencję dającą przewagę konkurencyjną popytu które zdarzają się w każdy poniedziałek, lub w ostatni tydzień każdego miesiąca. Większość danych można zebrać i wprowadzić do systemu za pomocą robotów, podczas gdy procesowanie danych jest szybkie i przystępne cenowo dzięki istniejącym rozwiązaniom technologicznym. Sprzedaż, marketing, trade marketing, łańcuch dostaw oraz zespoły finansowe zyskują możliwość współpracy, w przeciwieństwie do pracy w silosie dzielenie się tymi samymi danymi i praca do jednego momentu prawdy. Plany promocyjne i marketingowe, plany klientów oraz plany dotyczące popytu można realizować w ramach jednego ciągłego procesu, z wykorzystaniem analityki prognostycznej mapującej prawdopodobne wyniki. Dane są integrowane i ujednolicane na potrzeby planów strategicznych, biznesowych i finansowych przy zachowaniu różnego poziomu uszczegółowienia. Wszystkie komponenty biznesu oraz cała sieć partnerów, w tym dostawcy i klienci, zyskują większe zaufanie do procesu. Ponieważ coraz więcej urządzeń przenośnych i narzędzi typu smart pracuje w trybie on line, spółki będą w stanie dostrzec rzeczywiste trendy konsumpcyjne w domach i w życiu ludzi, i wykorzystać tę informację, by uczynić DDPF jeszcze bardziej sensytywną. 4 W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr?

5 W jaki sposób wdrożyć DDPF? Podczas gdy nowoczesna technologia i zaawansowana analityka są fundamentalne, to są to jedynie narzędzia wspierające, a firmy potrzebują również właściwych ludzi, procesów i właściwego sposobu myślenia, by móc czerpać wszystkie korzyści z DDPF. W szczególności, muszą inwestować w repozytoria i bazy danych, które są w stanie raportować złożone dane w przyjazny sposób oraz realizować funkcję szkoleniową i wspierającą na rzecz wszystkich osób zaangażowanych w planowanie popytu i proces prognozowania. Proces Technologia Analityka Siedem kroków wdrażających metodę DDPF Osadzenie właścicielstwa DDPF napędzanego narzędziami IT w funkcjach sprzedaży i marketingu Opracowywanie planów opartych na konsumentach przez integrowanie danych sell in i sell out Wzmocnienie współpracy pomiędzy sprzedażą, marketingiem, operacjami, finansami oraz IT poprzez wprowadzenie wspólnej bazy danych Rozwijanie głębokich, strategicznych relacji z klientami w celu wspierania wspólnego planowania biznesowego Efektywność metody DDPF warunkuje równowaga procesu, analityki i technologii. Chociaż wykorzystanie technologii stanowi jedynie 20% całości obrazu, to nie można bez niej osiągnąć dwóch pozostałych elementów. Implementacja unikalnych zestawów danych opartych na zdarzeniach, dotyczących takich obszarów jak promocje, zmiany cen, prognozy pogody czy działania konkurencji Wprowadzenie segmentacji produktów, popytu i klientów w celu umożliwienia agregacji i planowania SKU Stworzenie w firmie centrum doskonałości dla analityki popytu, zastosowanie najnowszych technologii oraz wskazanie wewnętrznego lidera ds. zarządzania popytem Metoda DDPF stosowana jest do prognoz w obszarze sterydów. I nie wykorzystuje ona jednego źródła danych historycznych dostaw ale dziewięć lub dziesięć. Matthew Burton Partner, EMEIA Advisory Center, EY LLP W jaki sposób twoje prognozy mogą stać się tak cyfrowe jak konsumenci twoich dóbr? 5

6 Kontakt Łukasz Wojciechowski Partner Lider Zespołu Produktów Konsumenckich EY Assurance Tax Transactions Advisory O firmie EY EY jest światowym liderem rynku usług profesjonalnych obejmujących usługi audytorskie, doradztwo podatkowe, doradztwo biznesowe i doradztwo transakcyjne. Nasza wiedza oraz świadczone przez nas najwyższej jakości usługi przyczyniają się do budowy zaufania na rynkach kapitałowych i w gospodarkach całego świata. W szeregach EY rozwijają się utalentowani liderzy zarządzający zgranymi zespołami, których celem jest spełnianie obietnic składanych przez markę EY. W ten sposób przyczyniamy się do budowy sprawniej funkcjonującego świata. Robimy to dla naszych klientów, społeczności, w których żyjemy i dla nas samych. Nazwa EY odnosi się do firm członkowskich Ernst & Young Global Limited, z których każda stanowi osobny podmiot prawny. Ernst & Young Global Limited, brytyjska spółka z odpowiedzialnością ograniczoną do wysokości gwarancji (company limited by guarantee) nie świadczy usług na rzecz klientów. Aby uzyskać więcej informacji, wejdź na EYGM Limited Wszelkie prawa zastrzeżone. SCORE: Zgodnie ze zobowiązaniem EY na rzecz minimalizacji wpływu na środowisko, niniejszy dokument został wydrukowany na papierze wyprodukowanym z dużym udziałem makulatury. Jon Garbutt Partner Lider Zespołu Optymalizacji Łańcucha Dostaw jon.garbutt@pl.ey.com Niniejszy materiał ma wyłącznie charakter informacyjny, a zawarte w nim dane nie mają zastąpić porady księgowej, podatkowej lub innej profesjonalnej. W celu uzyskania szczegółowej porady należy skontaktować się ze swoim doradcą. ey.com/pl Marta Cicholska Doświadczony Menedżer Optymalizacja Łańcucha Dostaw marta.cicholska@pl.ey.com Adam Malarski Doświadczony Menedżer Grupa Produktów Konsumenckich adam.malarski@pl.ey.com