ПОЧЕМУ ТОРГОВЫЕ СЕТИ УПОРНО ТЕРЯЮТ МИЛЛИАРДЫ? В последние несколько месяцев у меня состоялись встречи с владельцами и ТОП-менеджерами нескольких достаточно крупных Российских федеральных торговых сетей. Разговор шел о новой для них логистической схеме поставок товаров. Написание этого поста вызвано чувством недоумения, возникшего от того, что очень многие из тех, с кем довелось разговаривать на тему логистики, не понимают простейшей логики товародвижения и не замечают очевидных шагов по увеличению доходности своего бизнеса. Большинство торговых сетей концентрируется на сокращении издержек. А так как большая часть издержек компании генерируется логистикой, то основной задачей отделов, департаментов и дирекций логистики провозглашается сокращение затрат, включая, в первую очередь, стремление экономить на перевозках. Поэтому все ищут более дешевых перевозчиков, но при этом они должны соответствовать строгим требованиям заказчиков. Если программа сокращения издержек в логистике экономит компании несколько миллионов рублей в год – логистические подразделения «на коне». Если проект сокращения издержек позволяет экономить несколько десятков миллионов рублей в год – деятельность логистического подразделения считается исключительно успешной. При этом практически все собеседники знают о том, что локальная оптимизация никогда не приводит к оптимизации деятельности системы в целом. И практически все соглашаются с постулатом о том, что сокращение издержек в одном из элементов системы товародвижения не всегда приводит к сокращению издержек в системе в целом. Попробую проиллюстрировать это утверждение примерами разных торговых сетей, в которых мне довелось работать или консультировать. Абсолютно все торговые сети сталкиваются с проблемой возникновения дефицита товаров на полках магазинов. В большей степени последствия такого дефицита сказываются на продажах самых ходовых товаров, то есть на тех 15-20% ассортиментных позиций (SKU), которые дают 80% валовой прибыли (собранной наценки) магазинов. Это понятно: такие товары – самые быстро продаваемые, дефицит таких товаров сразу заметен и последствия такого дефицита самые неприятные – часто покупатель не найдя этого товара просто уходит в магазин конкурента. Уровень дефицита (в логистике – уровень сервиса или уровень доступности – УС) товаров определяется как отношение дней наличия товара в магазине к количеству дней в рассматриваемом периоде. Например, уровень сервиса 70% означает, что в рассматриваемом квартале этот конкретный товар был в продаже (на полке магазина) 63 дня, а на протяжении 27 дней товар в продаже отсутствовал. Для различных сетей уровень доступности ходовых товаров составляет от 50% (в моей практике были и более низкие показатели!) до 70%. Уровень доступности товаров более 70% в российских сетях мне еще не встречался. Особенно остро положение дел с дефицитом товаров обстоит в торговых сетях, торгующих сезонными товарами. Как правило, весь заказ на сезон размещается в странах АТР, откуда срок доставки до магазинов составляет 60-80 дней. Плюс 1-2 месяца на изготовление сезонной коллекции. Поэтому, когда через месяц с начала сезонных продаж в сети не остается многих товаров (около 25-30% от сезонной коллекции), положение уже не исправить, так как заказанный дефицитный товар уже не успеет появиться в продаже до окончания сезона. Очень немногие компании оценивают экономические последствия дефицита ходовых товаров. Те же, кто пытается это сделать, считают, что сеть теряет из-за дефицита сумму меньшую чем произведение количества дней с дефицитом товара на среднедневную валовую прибыль при продаже этого товара (Потери валовой прибыли = количество дней дефицита SKU * среднедневную валовую прибыль от продажи SKU). Меньшую потому, что часто покупатель не найдя нужного товара берет другой товар. Однако при этом мои оппоненты забывают, что дефицит возникает из-за того, что спрос на эти товары намного превышает прогнозируемый средний показатель. Поэтому, соответственно, фактическая упущенная прибыль при возникновении дефицита намного превышает значение вышеприведенной формулы. Реально во многих сетях потери вследствие дефицита практически равны (при УС=60-70%) или даже превосходят фактические объемы продаж (при УС менее 60%). А теперь давайте оценим влияние дефицита на чистую прибыль торговой сети. Предположим, что произошло чудо и дефицит исчез. Намного ли изменятся постоянные затраты компании при увеличении продаж вследствие устранения дефицита? Наверное, потребуется небольшое изменение инфраструктуры для того, чтобы поддержать серьезный рост продаж. Но практически вся валовая прибыль от продажи дополнительного товара останется в виде чистой прибыли компании. Магазины и персонал остались теми же, склады, рассчитанные на пиковые сезонные загрузки, не увеличились, управленческие расходы не выросли. Растут только прямые расходы (затраты на закуп, таможню и транспортировку), не влияющие на валовую прибыль. Вспомним формулу: Чистая прибыль = Валовая прибыль – Постоянные расходы, где Валовая прибыль = Выручка – Прямые расходы. Таким образом, мы увеличиваем продажи и валовую прибыль без заметного увеличения постоянных расходов. О каких примерно цифрах идет речь? Возьмем конкретную сеть со среднемесячными продажами 600 млн.р., средней наценкой на товар 30% и средним уровнем сервиса около 55%. При средней рентабельности сети по чистой прибыли на уровне 10%, среднемесячная чистая прибыль составляет 60 млн.р. Если каким-то чудом мы устранили дефицит и увеличили тем самым продажи на 100%, чистая прибыль увеличится на 180 млн.р. (600*30%=180), так как постоянные расходы сети при этом практически не изменятся. Надеюсь, я убедил в необходимости бороться с дефицитом ходовых товаров для повышения рентабельности торговой компании? Однако не меньшим злом для эффективности продаж торговых сетей является противоположность дефициту – излишки нераспроданного товара. Опять же, рассматриваем для упрощения только ходовые товары. В этой группе возникновение излишков связано с тем, что спрос на них оказался намного ниже прогнозируемого. Торговые сети скромно называют такие излишки «сверхнормативными остатками». «Остатки» скапливаются в магазинах, занимая торговые площади и снижая эффективность их использования. «Остатки» зависают на складах из-за того, что их невозможно протолкнуть в розницу. Товар в «остатках» устаревает, портится, теряет товарный вид. Самый распространенный способ борьбы с излишками товаров – распродажи со скидками. Снижение цен при распродаже колеблется от 5% до 30%, а иногда и до 70%. Общий объем «залежалого» товара в различных сетях составляет 20-30%, а для остро сезонных товаров может доходить до 45-50%. По моим оценкам, потери валовой прибыли от продажи излишков товаров (из-за уценки при продажах, уценки и списания испорченного товара, увеличения складских расходов и возвратов на склад) составляют 20-40%. Если в торговой сети, пример которой я уже приводил, излишки товаров составляют 30%, а потери стоимости при их реализации составляют 25%, то потери валовой прибыли сети от возникновения сверхнормативных остатков товаров составят: 600*30%*30% — 600*30%*5% = 45 млн.р. Опять же, вспоминая формулу чистой прибыли, мы понимаем, что это сокращение валовой прибыли не сопровождается сокращением постоянных расходов сети. То есть, если мы, в нашем примере чудесным образом научимся бороться с излишками товаров, наша чистая прибыль увеличится еще на 45 млн.р. А в силу того, что борьба с дефицитом и излишками товаров проводится одними и теми же средствами логистики, суммарный эффект увеличения продаж из-за снижения уровня дефицита и снижения потерь от продаж «залежалого» товара позволит увеличить чистую прибыль сети в рассматриваемом примере на 225 млн.р. или в 4,75 раза. Пока не будем говорить о путях достижения более высокого уровня доступности товаров в сети и о снижения потерь от излишков товара. Но предположим, что это потребует удвоения затрат на транспортировку. В себестоимости товара расходы на транспортировку составляют от 5 до 20%. Возьмем среднее значение – 10% (сектор бытовой техники). То есть, для достижения нашей заветной цели – удвоения продаж, нам потребуется увеличить себестоимость на 10%. Мы потеряем на этом 1200*10%=120 млн.р. Чистая прибыль при этом увеличится не на 180+45=225 млн.р., а только на 105 млн.р. «Всего лишь» в 2,9 раза! В реальной жизни потребное увеличение затрат на логистику для достижения уровня доступности товаров в сети более 85% составляет 25-40%, а не 100% как в приведенном примере. Конечно, приведенные рассуждения и примеры во многом описывают идеальную картину. Но они иллюстрируют основную мысль этого поста: главная цель логистики торговой сети – не сокращение издержек, а увеличение чистой прибыли компании за счет управления товарными потоками. Хорошая новость здесь – практически у каждой российской торговой сети есть огромный резерв увеличения рентабельности за счет изменения парадигмы логистики. У самых продвинутых – сокращение запасов товаров в сети на 20-30%, увеличение чистой прибыли на 40-50% и увеличение оборачиваемости капитала на 60-70%. У «середнячков» — двух-трех кратное сокращение запасов, увеличение чистой прибыли и оборачиваемости капитала. И еще одна хорошая новость: в большинстве случаев повышение уровня доступности и сокращение излишков товара в торговых сетях не требуют огромных капитальных вложений, а зачастую не требуют никаких вложений вообще. Уровень же затрат на логистику в стоимости продаваемых товаров сначала незначительно повышается, а затем, в большинстве случаев, снижается. О том, как бороться с дефицитом и излишками товаров в сети поговорим в следующий раз. ЧАСТЬ 2. Основная мысль предыдущего поста: главная цель логистики торговой сети – не сокращение издержек, а увеличение чистой прибыли компании за счет управления товарными потоками (ну, хорошо, для некоторых принципиальных комментаторов предыдущего поста – не увеличение чистой прибыли, а способствование увеличению чистой прибыли компании). Мы рассмотрели примеры, иллюстрирующие возможности увеличения чистой прибыли торговых сетей за счет сокращения дефицита и излишков ходовых товаров. Показали, что если такое сокращение дефицита и излишков товаров в сети потребует значительного увеличения расходов на транспортировку, увеличение затрат на логистику в этом случае все равно приводит к увеличению доходности системы в целом. Теперь попробуем разобраться каким образом изменения в логистической системе могут помочь в увеличении прибыльности и эффективности торговой сети. Еще раз вспомним формулу: Чистая прибыль = Валовая прибыль – Постоянные расходы, где Валовая прибыль = Валовый доход – Прямые расходы. Прямые расходы – это все затраты, которые можно напрямую привязать к конкретной единице товара (SKU). В большинстве случаев это цена закупа, затраты на таможню и транспортировку до центрального или регионального склада. Постоянные расходы – это все остальные расходы и затраты компании, которые невозможно привязать напрямую к SKU. В идеале в этой формуле еще одним числителем должны быть инвестиции, но для упрощения рассуждений предположим, что они равны нулю. Еще одно предположение: торговая сеть работает сбалансированно по доходам и расходам, то есть, при зафиксированной конфигурации сети, получаемый валовый доход превышает ВСЕ расходы компании. Теперь, глядя на формулу, набросаем несколько основных направлений изменений в логистической системе торговой сети, которые помогут увеличить чистую прибыль компании. Как мы уже видели в предыдущей части, повышение уровня доступности и сокращение излишков товаров в сети приводят к увеличению продаж (Валовой прибыли) и сокращению потерь от уценок, что при неизменных Постоянных расходах значительно увеличивает чистую прибыль. Поэтому мы с полным основанием считаем, что в первую очередь изменения в логистической системе должны сокращать дефицит и излишки товаров на полках магазинов и на складах. При этом мы с сожалением должны исходить из того факта, что повысить точность прогнозов уровня спроса потребителей не реально. Достойной целью изменений в логистической системе компании должно быть снижение уровня товарных запасов в сети. Снижение запасов «в пути», на складах и в торговых точках позволяет высвободить связанные финансовые средства, сократив долговую нагрузку и через это уменьшив Постоянные расходы. Кроме того, сокращение уровня запасов в сети позволяет увеличить оборачиваемость капитала, что так же позволяет снизить уровень долговой нагрузки через уменьшение процентов по кредитам и привлекаемым инвестициям. То есть, в этом случае, мы увеличиваем чистую прибыль компании за счет снижения Постоянных расходов. Можно попытаться повысить Валовую прибыль путем сокращения Прямых расходов. За счет чего? Не думаю, что при фиксированных объемах закупа можно серьезно понизить цену закупаемых товаров. Не стоит так же всерьез надеяться на сокращение затрат при таможенном оформлении товаров. Остается стоимость транспортировки, но и здесь в результате долгих лет «борьбы» с перевозчиками можно надеяться только на некоторое сдерживание естественного роста тарифов. Однако, как мы знаем, именно сокращение Прямых расходов является зачастую главным KPI деятельности логистических подразделений торговых сетей. Мы даже не рассматриваем повышение Валовой прибыли путем увеличения Валового дохода за счет увеличения цены продаж. В сегодняшних условиях жесткой конкуренции это не реально. Таким образом, основные изменения логистической системы торговой сети, да и любой другой компании, должны быть направлены в первую очередь на сокращение дефицита (повышение уровня сервиса, уровня доступности товаров) и излишков товаров, а также на сокращение уровня запасов товаров в системе. При этом мы должны стремиться к тому, чтобы изменение затрат на логистику приводило к увеличению доходности компании в целом. В следующей части поста рассмотрим какие изменения в логистике могут послужить этой благородной цели. ЧАСТЬ 3. В предыдущих частях поста мы пришли к выводу, что целью логистики торговой сети является не сокращение затрат, а повышение чистой прибыли компании. Убедились в том, что основные изменения логистической системы должны быть направлены в первую очередь на сокращение дефицита и излишков ходовых товаров, а также на сокращение уровня запасов товаров в системе. Теперь поговорим подробнее о том какие именно изменения в логистике могут послужить достижению этих целей. Увеличение скорости операций логистики Возьмем для примера федеральную торговую сеть, основной ассортимент товаров которой производится в странах АТР. Сеть использует самый дешевый на сегодняшний день deep sea сервис доставки контейнеров с товаром через порты Балтики. Средний срок поставки от завода, например, в Китае до региональных складов 50-70 суток. Предположим, что нам удалось сократить этот срок в 2 раза до 25-35 суток. Что это дает? Во-первых, сокращается запас товаров в пути. Для данной конкретной сети это сокращение с 26 млн. USDдо 13 миллионов. Во-вторых, снижаются запасы товаров на складах торговой сети. Это связано с тем, что точность прогнозов спроса потребителей на горизонт 1-1,5 месяца гораздо выше, чем на горизонт 2-3 месяца. Причем эта зависимость экспоненциальная. А чем выше точность прогноза, тем меньшие страховые запасы нужно содержать на складах. В-третьих, сокращается уровень дефицита ходовых товаров в сети (увеличивается уровень доступности товаров) и сокращается количество нераспроданных товаров. Это опять же связано с увеличением точности прогнозирования спроса. Повышение точности операций логистики Здесь мы прежде всего говорим о повышении точности выдерживания сроков перевозки, таможенного оформления и исполнения заявки на поставку и отбор товаров. Время отклика логистической цепочки на изменение спроса потребителей складывается из многих составляющих: время от размещения заказа поставщику до готовности заказа к отгрузке, время от готовности товаров у поставщика до постановки контейнера с товаром на судно, время между отходом судна из порта отправления до получения коносаментов брокерами в порту назначения, время таможенного оформления, время ожидания выпущенного с СВХ контейнера погрузки на транспортное средство, время от выхода контейнера из порта до оприходования товара в ИС на центральном распределительном или на региональном складе, время от появления товара в ИС свободным для распределения до отгрузки отобранного товара в торговую точку, и, наконец, время от выхода машины с товаров со склада до размещения готового к продаже товара на полках магазина. В приведенном примере логистическая цепочка состоит из 8-ми звеньев, каждое из которых имеет свои временные рамки и свою вероятность выдерживания этих временных рамок. Совсем не редкость, когда сумма минимальных сроков всех звеньев логистической цепочки в несколько раз отличается от суммы максимальных сроков. На практике мы должны знать среднее время отклика логистической цепочки (это время определяет величину текущих запасов) и среднеквадратическое отклонение сроков многих одинаковых циклов поставки, которое характеризует вероятность выдерживания средних сроков и определяет величину страховых запасов товаров в системе для парирования неравномерности сроков отклика логистической системы. Таким образом, повышая точность операций логистики, мы сокращаем уровень запасов товаров в системе, что как мы уже знаем ведет к сокращению Постоянных расходов и к увеличению чистой прибыли компании. Зачастую для сокращения неравномерности сроков поставки и распределения торговым сетям достаточно наладить элементарное диспетчирование товаропотоков по всей логистической цепочке. Задачей при этом должно быть как можно более точное выдерживание суммарного срока за счет парирования отставания в одном звене ускорением прохождения других звеньев, а так же борьба с причинами возникновения «пиковых» отклонений сроков в каждом звене цепочки. Уже одно только такое управление товарным потоком дает не только значительное сокращение неравномерности сроков поставки, но и уменьшает их средние сроки. Увеличение частоты операций логистики Все, кто занимается закупками, продажами и логистикой, помнят «пилу» — график, иллюстрирующий динамику пополнения и расходования запасов товаров в системе. К примеру, поставка какого-то товара Х осуществляется 1 раз в месяц в объеме среднемесячных продаж. В идеале, за месяц между поставками товар полностью продается. Средний запас этого товара в системе равен половине разницы количества (стоимости) товара в начале месячного цикла и в конце этого цикла. Если мы в начале цикла поставили в систему 100 единиц товара и к концу цикла у нас осталось 0 единиц, то средний запас будет равен 50-ти единицам. Теперь сократим партию поставки в 2 раза – до 50-ти единиц. Разумеется, нам нужно будет осуществлять поставку 2 раза в месяц. Цикл поставки в этом случае будет выглядеть так: поставка 50-ти единиц, расход за 15 дней, поставка следующих 50 единиц и расход за 15 дней. Средний запас в системе стал равным (50-0)/2 = 25 единиц. То есть, при увеличении частоты поставок в 2 раза средние текущие запасы товаров в системе сокращаются так же в 2 раза. Для торговли это означает удвоение оборачиваемости капитала, вложенного в запасы. Как это влияет на доходность компании? Увеличивается рентабельность инвестиций в товарные запасы, сокращается потребный уровень замороженных в запасы средств, что сокращает долговую нагрузку и приводит к сокращению Постоянных расходов, увеличивая чистую прибыль. Увеличение частоты операций логистики непосредственным образом влияет так же на уровень доступности товаров в сети и на уровень избытков нераспроданных товаров. Зачастую крупные партии товаров и небольшая частота заказов обусловлены стремлением закупа и логистики к получению скидок от производителей за объем партии с одной стороны, и стремлением снизить издержки на транспортировку за счет эффекта масштаба, с другой стороны. этом в большинстве случаев фиксирование размера заказа товара у поставщика на весь сезон или на год при условии более частых чем обычно поставок не вызывает увеличения цены закупа, а в некоторых случаях производители при этом идут даже на некоторое снижение цены товара из-за сокращения своих издержек на накопление партии. Так же и со стоимостью транспортировки. При достаточно больших совокупных объемах перевозки транспортной компании все равно будете ли Вы перевозить товар раз в месяц или еженедельно. И только в тех случаях, когда увеличение частоты поставок приводит к такому сокращению размера партии, при котором она становится меньше объема стандартной транспортной единицы, происходит увеличение стоимости перевозки в пересчете на единицу продукции. Однако увеличение частоты поставок товаров дает возможность более гибко реагировать на изменение спроса потребителей. И чем короче плечо поставки (выше скорость поставки), тем точнее можно регулировать размер каждой конкретной поставляемой партии, отслеживая изменения фактического спроса, сокращая уровень дефицита и излишков товара. Особенно хорошо это заметно в каналах распределения: при ежедневных поставках товара с центрального или регионального склада в каждую торговую точку можно настроить пополнение товарного запаса магазина по фактическим продажам за предыдущие сутки, заметно снизив дефицит и излишки товаров, а заодно и освободив торговые площади для размещения дополнительного ассортимента товаров. Оптимизация логистической инфраструктуры Приведу здесь для наглядности один пример из практики. Федеральная сеть «А». 75% всех поставок товаров в сеть обеспечиваются поставщиками, находящимися в Москве и в Московской области. Заказ поставщикам формируется отделом закупа 1 раз в неделю. В сети 12 региональных распределительных центров. Сеть очень крупная и поставщики согласились сами поставлять товары на Московский распределительный цент сети сразу разложенный в машине на 12 «кучек». Задача Московского РЦ – выгрузить эти «кучки» из машин поставщиков и переместить их в более крупные 12 «кучек» в зоне погрузки. По мере того как величина какой-либо из 12 «кучек» в зоне погрузки достигает размера транспортной партии, к соответствующим воротам подается транспортное средство, загружается и уезжает на соответствующий региональный склад. Элементарный кросс-докинг, никакого хранения на дорогих московских складах, никакой задержки в доставке товара от производителя до региональных складов, с которых поставки в торговые точки осуществляются в ежедневном режиме. Причем подобная схема организации логистической инфраструктуры реализована во многих федеральных сетях. Только у одних такой кросс-докинговый РЦ расположен в Санкт-Петербурге, у других – в Китае, а у третьих – в Москве. Казалось бы, такая схема организации логистики близка к идеальной: время прохождения товара от поставщика до потребителя сокращено, расходы на центральный склад сети минимизированы, запасы товаров помещены как можно ближе к потребителям. Однако, давайте посчитаем каковы потребные запасы для обеспечения продаж в такой сети. Предположим, какой-то товар Х продается в регионе со средней скоростью 100 единиц в сутки. Так как поставки осуществляются еженедельно, размер поставки должен быть 700 единиц, а средний текущий запас составит 350 единиц. Предположим так же, что в 90% случаев за сутки в регионе фактически продается от 20 до 180 единиц этого товара. В этом случае для обеспечения бесперебойных продаж при пиковом спросе нам нужно держать на региональном складе страховой запас 80*7=560 единиц товара. Предположим так же, что в среднем доставка с Московского РЦ до регионального склада, включая время на прием и оприходование товара в ИС, составляет 3 суток. При этом в 90% случаев этот срок доставки меняется от 2-х до 5-ти суток. С учетом этого обстоятельства нам нужно держать на региональном складе дополнительный страховой запас на 2 суток продаж – еще 200 единиц товара. Итого, на региональном складе средний запас рассматриваемого товара должен быть 350 + 560 + 200 = 1 110 единиц. Если предположить, что продажи этого товара во всех 12-ти регионах сети одинаковы, то на всех региональных складах нам нужно держать 1110*12 = 13 320 единиц. А теперь давайте изменим схему логистики поставок и разместили в Москве не просто распределительный кросс-докинговый центр, а полноценный центральный склад сети, предназначенный для хранения основных страховых запасов сети. При этом мы не захотели менять схему взаимодействия с поставщиками и продолжаем у них заказывать поставку 1 раз в неделю, но при этом, к их радости, не требуем разбить каждую партию на 12 «кучек». Поставку же на региональные склады будем осуществлять 2 раза в неделю. Посчитаем потребные запасы товара Х в этом случае. Как и в предыдущем расчете, считаем, что товар Х продается равномерно во всех регионах и среднесуточные продажи его равны 1 200 единиц. При этом для всей совокупности магазинов сети суммарные фактические суточные продажи в 90% случаев будут находиться в диапазоне от 840 до 1 560 единиц (при увеличении выборки в 12 раз разброс случайных параметров уменьшается в 3 раза). Для обеспечения бесперебойности продаж при пиковом спросе нам потребуется держать на центральном складе 360*7 = 2 520 единиц страхового запаса товара Х. Появление центрального склада и необходимость приема, оприходования и отбора заказов на нем, приведут к тому, что среднее время поставки от производителя до регионального склада увеличится на 2 суток и составит в среднем 5 суток. При этом неравномерность выдерживания этого срока останется без изменений и в 90% случаях фактический срок поставки будет укладываться в диапазон от 4-х до 7 суток. Однако мы сократили размер поставляемой партии в 2 раза (поставка 2 раза в неделю вместо 1 раза). Получаем размер заказа на каждый региональный склад 50*5 = 250 единиц и средний текущий запас 125 единиц, а страховой запас для парирования неравномерности сроков поставки 50*2 = 100 единиц. Для всей сети расчетный размер запаса товара Х: 2 520 + 125*12 + 100*12 = 8 220 единиц, то есть сокращение по сравнению с первоначальной схемой на 3 100 единиц или на 23%. Много это или мало? Во-первых, мы существенно сократили объемы страховых запасов товаров на региональных складах. С учетом того, что в наших Российских условиях 2/3 совокупных запасов сетей составляют именно страховые, а не текущие запасы, это позволит нам уменьшить площади региональных складов минимум в 2 раза. При этом не происходит простого перераспределения этих страховых запасов с региональных складов на центральный. Отклонения скорости суточных продаж в каждом отдельном регионе намного превышают отклонения скорости суточных продаж по всем регионам, поэтому размер страховых запасов для всей сети будет на много меньше суммы страховых запасов на каждом региональном складе. Во-вторых, мы существенно повысили точность прогнозирования спроса маркетингом сети. Спрогнозировать недельный спрос для 50-ти магазинов региона гораздо сложнее, чем для 600 магазинов сети. А повышение точности прогноза влечет за собой снижение вероятности возникновения дефицита ходовых товаров (увеличение продаж) и снижение количества нераспроданных товаров (снижение потерь уценки). Мы рассмотрели в этой части поста 4 направления изменений в логистической системе торговой сети, каждое из которых может привести к повышению доходности сети в целом. На самом деле таких изменений может быть гораздо больше, но целью этого поста не является подробное их рассмотрение. Основная наша задача – увидеть, что любое изменение в логистике должно быть нацелено на повышение чистой прибыли всей компании, а не на решение задач локальной оптимизации. В следующей части мы о комплексных изменениях в логистической системе и об эффекте синергии, возникающем при одновременном внедрении всех рассмотренных ранее изменений. ЧАСТЬ 4. В предыдущих трех частях поста мы говорили о том, что главной целью логистики торговой сети является достижение крайне высокого уровня доступности товаров в магазинах при относительно низком уровне товарного запаса в сети. Достижение этой цели увеличивает прибыльность компании: повышение уровня доступности -> уменьшение упущенных продаж; снижение товарных запасов -> меньшие инвестиции и увеличение оборачиваемости капитала. Кроме того, более высокий уровень доступности товаров в магазинах улучшает репутацию торговой сети на рынке и за счет этого обеспечивает больше продаж, а меньший объем запасов приводит к уменьшению потерь от уценки товаров и к освобождению торговых площадей для увеличения ассортимента продаваемых товаров. Мы так же пришли к выводу о том, что достижение высокого уровня доступности при более низком уровне товарного запаса возможно путем увеличения скорости, точности и частоты операций в логистике, а также при выстраивании оптимальной логистической инфраструктуры. Поговорим теперь о комплексных изменениях в логистической системе и об эффекте синергии, возникающем при одновременном внедрении всех рассмотренных ранее изменений. Рассмотрим опять конкретный пример «из жизни». 1,5 года назад рассчитывались альтернативные схемы поставки товаров из Китая на российскую сеть для одной из российских федеральных компаний. Региональные склады компании находятся во Владивостоке, в Новосибирске, Екатеринбурге, Казани, Москве, Ростове-на-Дону и в Санкт-Петербурге. Традиционная схема – это перевозка морем через порт Шанхай и порт Восточный, таможенное оформление в порту Восточном, и далее контейнеры по ЖД перевозятся до региональных складов. По традиционной схеме затраты, к примеру, при перевозке в Казань, составляли в среднем 314 тысяч рублей на контейнер. Были рассмотрены 2 альтернативные схемы: перевозка контейнерами по морю через Санкт-Петербург, и автоперевозка от завода-поставщика через сухопутный погранпереход Хуньчунь-Краскино до склада в Казани. Средняя стоимость перевозки контейнера через Санкт-Петербург получилась 260 тысяч рублей (82% от стоимости перевозки через порт Восточный), а автомобилем через Хуньчунь средняя стоимость получилась 334 тысячи рублей (106% тарифа традиционной перевозки). Стоимость перевозки по каждой рассмотренной схеме включает как прямые затраты, так и затраты на связанный капитал (среднюю стоимость запасов в пути умножаем на среднегодовую норму доходности инвестиций в бизнесе, делим на 365 дней, и умножаем на средний срок поставки). По традиционной схеме средний срок поставки товара от завода поставщика до склада Казани составлял 56 суток и среднеквадратичное отклонение – 15 суток. Контейнерная схема через Санкт-Петербург – 53 суток, и среднеквадратичное отклонение – 9 суток. И автоперевозка через погранпереход Хуньчунь-Краскино – 22 дня, со среднеквадратичным отклонением 4 суток. Расчет потребных запасов показал: текущие запасы по схеме перевозки контейнером через Санкт-Петербург можно сократить на 5% по сравнению с традиционной схемой, а по схеме автоперевозки от поставщика до склада в Казани – на 2/3. Страховые запасы по контейнерной схеме через Санкт-Петербург можно сократить на 40%, а по схеме автомобильной перевозки – на 73%. Самой дешевой схемой получилась контейнерная перевозка через Санкт-Петербург. Автомобильная перевозка получилась самой дорогой, но при этом потребные запасы составили меньше 1/3 от традиционной схемы. Понятно, что традиционная схема при перевозке контейнерами через Восточный в Казань, не выдерживает никакой критики, и о ней говорить не будем. Сравнивая же схемы контейнерной перевозки через Санкт-Петербург и автомобильной перевозки через Хуньчунь, необходимо отметить, что сокращение срока поставки и повышение надежности выдерживания этих сроков при перевозке автомобилями приводит не только к сокращению потребных запасов, но и к значительному повышению оборачиваемости капитала, а также к повышению скорости реакции на изменение потребительского спроса. Если при перевозке через Санкт-Петербург мы любое изменение спроса сможем парировать только через 50-60 дней, то при автоперевозке мы можем парировать это изменение менее, чем через месяц. Таким образом, схема автоперевозки товара через Хуньчунь, при относительной ее дороговизне, ПОЗВОЛЯЕТ СЭКОНОМИТЬ НА ВСЕХ ТИПАХ ЗАПАСАХ, И ОСВОБОДИТЬ ЗНАЧИТЕЛЬНЫЕ ОБОРОТНЫЕ СРЕДСТВА КОМПАНИИ. Для этой конкретной компании, после перевода части китайских товаров на автодоставку через Хуньчунь, экономия в 2/3 от стоимости запасов этих товаров высвобождала им БОЛЕЕ 20 МИЛЛИОНОВ РУБЛЕЙ. Означает ли вышесказанное то, что на более дорогую, но быструю и точную схему поставки необходимо перевести все товарные потоки торговой сети? Конечно нет. Во-первых, нет смысла отказываться от более дешевой (но длительной и не точной) схемы перевозки неходовых товаров, то есть тех 80% SKU, которые дают всего лишь 20% валовой прибыли сети. Во-вторых, по самой дешевой схеме нужно поставлять базовый запас для сезонных продаж. И только самые ходовые товары (группа А по правилу Парето), новые для рынка товары и товары неожиданно для менеджеров ставшие ходовыми, нужно возить быстро и часто. После освоения быстрого и надежного способа поставки товаров автомобилями через Хуньчунь-Краскино, перед торговой сетью стала задача увеличения частоты поставок товаров на региональные склады для сокращения средних запасов, повышения оборачиваемости капитала и повышения скорости реакции на изменения спроса потребителей. Было принято решение разместить распределительный центр для китайских товаров в Хуньчуне вблизи сухопутной границы с Россией. Теперь самые востребованные и быстро продающиеся товары китайских производителей доставлялись на этот склад и с него распределялись на региональные центры (а иногда и на крупные магазины) сети. Срок доставки с любого завода в Китае до РЦ в Хуньчуне – от 3 до 6 дней со среднеквадратическим отклонением 1 сутки. Срок доставки от РЦ в Хуньчуне до региональных складов в России, включая время на отбор, погрузку товаров и таможенное оформление товаров, — от 8 (Новосибирск) до 18 (Ростов-на-Дону) суток со среднеквадратическим отклонением 1,5-2,5 суток. Частота поставок на различные РС сети составила от 2-х до 5-ти раз в неделю (зависит от того сколько раз в неделю на каждый конкретный РС формируется полная фура товара). Налицо сочетание увеличения скорости, надежности, частоты поставок и изменение логистической инфраструктуры. Что дали эти изменения? Сокращение средних запасов в торговой сети: сократились запасы «в пути» за счет ускорения поставки; сократились страховые запасы за счет повышения точности прогнозирования на горизонт 1-1,5 месяца вместо 2-3 месяцев, а также за счет сокращения неопределенности сроков поставки; сократились запасы в магазинах и на региональных складах за счет уменьшения количества «зависших» товаров из-за того же улучшения прогнозирования и увеличения частоты поставок. Повышение уровня доступности рассматриваемых китайских товаров в магазинах сети с 58% до 87%: повышение скорости и частоты поставок сократили время реакции на изменение потребительского спроса и по быстро продающимся товарам позволили практически точно реагировать на фактические продажи, а не на прогнозы, что позволило сократить количество дней с нулевыми остатками этих товаров в магазинах сети. Другая сторона этого процесса: почти в 2 раза за сократились потери сети из-за проведения акций по уценке «зависших» товаров, продажи которых были хуже прогнозных значений. Перевод большей части текущих и страховых запасов с региональных складов на китайский распределительный центр. За счет этого заметно сократились расходы на содержание запасов: мы уже говорили о том, что сумма страховых запасов на каждом из региональных складов всегда больше страхового запаса на центральном складе, к тому же стоимость хранения и погрузо-разгрузочных работ на складе в Китае в 8-10 раз меньше аналогичных затрат на российских региональных складах. Повышение ритмичности производства товаров сети на китайских заводах. Если раньше произведенный в Китае товар попадал в магазины сети только через 60-70 дней, то теперь на это нужно только 20-30 дней. То есть, у китайских производителей появляется «лишний» месяц для производства сезонных товаров, что немаловажно в условиях, когда китайская экономика переходит на нормированный рабочий день и рабочие на производстве уже не могут выполнять срочные заказы по 12 часов в день без выходных. Кроме того, китайским производителям уже не нужно накапливать на своих складах всю заказанную партию товаров, и они отправляют ее на склад в Хуньчуне равномерно по мере выхода из производства. Если добавить сюда отсутствие затрат китайских производителей на доставку контейнеров с товаром от завода до порта, то становится понятным почему торговой сети удалось в большинстве случаев снизить закупочные цены на товары. Большинство производителей окончательную оплату за произведенную партию товаров требуют только после пересечения товаром границы Китая, что позволило без особых издержек накапливать в Хуньчуне сезонные запасы товаров. К тому же, до тех пор, пока товар не пересек границу России, не возникают затраты на оплату таможенной пошлины и НДС. В результате, только по итогам прохождения первого зимнего сезона продаж, средние запасы китайских товаров в сети сократились более чем на 30%, продажи этих товаров выросли на 22%, оборачиваемость рассматриваемых товаров выросла на 70%, а рентабельность инвестиций в запасы выросла более чем в 2 раза. И это при увеличении затрат на доставку в среднем на 30% (с учетом затрат по складу в Хуньчуне). Приведенный пример показывает насколько важно в деятельности логистических подразделений сосредоточиться не на получении локальных оптимумов, не на сокращении всяческих логистических затрат, а на тех изменениях логистической системы, которые действительно значительно улучшат результаты деятельности всей торговой сети. При этом нужно всегда помнить формулу расчета чистой прибыли компании и четко понимать как предлагаемые изменения повлияют на каждую составляющую этой формулы. В следующей, заключительной, части этого поста для самых терпеливых я приведу алгоритм сравнения схем поставки товаров, который я использую в ходе проведения логистического аудита. Надеюсь, он будет полезным в практической деятельности логистических подразделений торговых и производственных компаний. ЧАСТЬ 5. В качестве бонуса для самых терпеливых моих читателей привожу экспресс-методику выбора оптимальной схемы поставки товаров в торговую сеть или комплектующих для производственного предприятия. Конечно, методика не учитывает многих аспектов логистической деятельности. Например, не берется во внимание увеличение продаж и сокращение издержек на уценку товаров вследствие изменения скорости, надежности и частоты поставок. Однако, приводимая методика позволяет достаточно быстро выбрать из нескольких возможных схем поставок одну-две наиболее эффективных для дальнейшего более глубокого анализа. КАК ВЫБРАТЬ ОПТИМАЛЬНУЮ СХЕМУ ДОСТАВКИ ТОВАРОВ Любая компания в своей деятельности сталкивается с необходимостью выбора оптимальной логистической схемы поставки продукции. Практически всегда для сравнения используется только 1 параметр доставки: прямые расходы на транспортировку и таможенное оформление. Однако, как я уже писал в предыдущих частях поста, необходимо учитывать в составе затрат на ту или иную схему перевозки затраты на замороженный в запасы капитал (деньги тоже стоят денег) и стоимость генерируемых этой схемой товарных запасов. Даю пошаговую инструкцию для корректного сравнения альтернативных схем поставки товаров: Описываем каждую Схему поставки. Начинаем сначала с традиционной схемы, по которой мы перевозим грузы от поставщиков: условия поставки, входную цену товаров, какими видами транспорта перевозится, через какие порты или погранпереходы, через какие склады. Строим модель «Время-стоимость» для существующей схемы поставки: Делим схему на элементарные отрезки, этапы, к которым можно точно привязать прямые расходы. Для каждого этапа Собираем фактические прямые расходы. Берем их или из бухгалтерии по факту, или из информационных систем. Собираем статистику сроков прохождения этапов. В результате мы должны получить средние прямые затраты на единицу транспортного средства или на единицу перевезенной продукции, средний срок прохождения этапов, и среднеквадратическое отклонение сроков всех этапов. Считаем Стоимость капиталов, замороженных в запасы в пути. Берем среднюю стоимость запасов в пути, умножаем на среднегодовую норму доходности инвестиций в бизнесе, делим на 365 дней, и умножаем на средний срок доставки. Считаем Потребные запасы товаров, необходимые для обеспечения приемлемой доступности товаров в торговле (УРС = 90-92%). Сначала считаем стоимость текущих запасов как произведение среднесуточных продаж товаров, поставляемых по рассматриваемой схеме, на половину среднего срока поставки. TS = D*Tср/2 где TS – стоимость текущих запасов; D – среднесуточные продажи, Tср – средний срок поставки Затем считаем стоимость страховых запасов, как произведение средних суточных продаж товаров, поставляемых по рассматриваемой схеме, и удвоенного среднеквадратического отклонения сроков поставки. SS = D*σср*2 где SS – стоимость страховых запасов; D – среднесуточные продажи, σср – среднеквадратическое отклонение сроков поставки. Конечно, эти запасы не совпадают с данными наших информационных систем: во-первых, это расчетные значения; во-вторых, в страховых запасах не учтены запасы, парирующие неравномерность спроса. Но для оценки суммарных затрат по схеме перевозки они вполне подходят. В итоге этих расчетов получаем совокупные издержки схемы поставки и стоимость запасов товара, генерируемые этой схемой: прямые денежные затраты; затраты на капитал, связанный в запасы товаров, находящихся в пути; стоимость потребных товарных запасов (текущие и страховые запасы). А вот это уже база для сравнения. Моделируем Альтернативные схемы перевозок: Задаем условия поставки. Условия поставки могут быть разными для разных схем перевозки поставки товаров. К примеру: если завод находится в глубине Китая, и перевозка осуществляется морским транспортом, то условием поставки будет, скорее всего, FOB китайский порт. Если мы забираем автомобильным или железнодорожным транспортом товар с завода, то условие поставки будет EXW, и у нас стоимость товаров на входе будет меньше на стоимость доставки этих товаров от завода до порта. Исходя из этого, мы моделируем входную цену товара для тех условий поставки, которые мы рассматриваем для альтернативной схемы. Разбиваем альтернативную схему на этапы перевозки, определяем возможные стоимостные характеристики каждого этапа. Конечно, лучше всего взять что-то уже известное – чужую статистику, если она доступна, или свою, если вы другие товары какие-то провозили по этой альтернативной схеме. На крайний случай можно взять сумму тарифов перевозчиков, портов, сумму таможенных пошлин, сумму складской переработки товаров, и прибавить к ним среднестатистическое отклонение от тарифов, которые получаются у вас по другим схемам. Далее моделируем возможные сроки поставки с разбивкой на каждый этап. Здесь также было бы неплохо оперировать уже известной статистикой других грузовладельцев или своей статистикой, как и в предыдущем пункте. Вычисляем совокупные издержки альтернативных схем. Для этого виртуально отправляем по этим схемам все те фактически перевезенные товары, которые мы рассматривали в расчетах традиционной схемы. В результате получаем опять прямые денежные затраты по схеме, денежные затраты на связный капитал на запасы в пути, и стоимость потребных товарных запасов – текущих и страховых. Сравниваем традиционную и альтернативную схемы поставок. Вы удивитесь полученным результатам. Выбираем оптимальную схему доставки. Успехов Вам в совершенствовании логистических систем своих компаний для увеличения доходности и рентабельности Вашего бизнеса! Виктор Ерукаевhttps://www.lobanov-logist.ru/library/352/63049/https://ekspertov.ru/ дата: 22.12.2016 15:06:53 просмотров: 1250 рейтинг: (Голосов: 2, Рейтинг: 3.5)
01.05.2023 Клеверенс «Клеверенс» – российский разработчик мобильных систем учёта по штрихкодам и радиочастотным (RFID) меткам подробнее
Ассоциация Экспертов "Школа практических бизнес технологий" За уникальными знаниями — будущее: инновационные идеи, новые подходы, методики и стратегии ведения бизнеса подробнее
Генеральные партнёры Сайт "KlubOK.net - материалы об управлении и маркетинге" входит в 10 самых посещаемых и известных русскоязычных сайтов по теме "Менеджмент и консалтинг" подробнее
Другие статьиНаши статьиКниги по логистикеТеория. Аналитика.О логистикеСкладская логистикаПроизводственная логистикаУправление запасамиТранспорт. Экспедирование.Учёт. Документооборот.Распределительная логистика. Маркетинг.ВЭД. Закупки. Таможня.Информационные технологии.Регламенты, Нормативы, Инструкции, Формы документовУправление. Мотивация. Правила интернет-магазинаСтол ЗаказовИнтернет-магазин Правила сайтаКарта сайта
Правила биржи трудаСоискателю:Вакансии. Поиск работыДобавить резюмеРаботодателю:Резюме. Подбор персоналаДобавить вакансию