Архив рубрики: ИНТЕРНЕТ

Группа «САФМАР» Михаила Гуцериева будет развивать в РФ облачный игровой сервис GFN.RU

ПФГ «САФМАР» российского бизнесмена Михаила Гуцериева будет развивать в нашей стране перспективный облачный игровой сервис GFN.RU. Базой для него выступает разработанная американской компанией Nvidia платформа GeForce Now. Отмечается, что применение этого сервиса позволит пользователям осуществлять запуск игр с высокими требованиями даже на «слабых» компьютерах.  Разработчики обеспечили полную совместимость GFN.RU с ведущими мировыми платформами по продаже игр. Уже третьего числа нынешнего месяца он заработал в нашей стране в коммерческой версии. Об этом информирует журнал Forbes.

Следует добавить, что ПФГ «САФМАР» через фонд Larnabel Ventures вложила в развитие проекта уже 1 миллиард рублей. В комментарии к новости член совета директоров Группы Саид Гуцериев рассказал о том, что с ростом числа пользователей GFN.RU компания может обеспечить ему дополнительное финансирование.

Ирина Дружинина рассказала о тонкостях ведения блогерского бизнеса

В 2019 году Ирина на своем вебинаре на популярном женском вебсайте Woman.ru рассказала о тонкостях ведения блогерского бизнеса. Популярный блогер с 2019 года является ведущей на федеральном канале ТВЦ в утренней передаче “Завтрак с настроением”. Планирует к выпуску дебютный трек, который будет представлен на всех диджитал площадках осенью 2019 года.

Ирина Дружинина @mrs.druzhinina — ТОП-блогер, мама двоих дочек, бизнесвумен, модель, телеведущая (ТВЦ, “Завтрак с настроением”). Ирина родилась 6 ноября 1986 года в слободе Родионово-Несветайского района Ростовской области. С самого детства Ирина занималась творческими направлениями: ходила в художественную школу и музыкальную школу, где занималась эстрадным вокалом и фортепиано. Закончила музыкальную школу в 2002 году с отличием.

Кроме музыки и рисования, Ирина также в 2001 году окончила модельную школу “Стиль Профи” в г.Ростове-на-Дону по программе: дефиле (подиумный шаг), фототренинг, стилистика, актерское мастерство, ораторское искусство, хореография, основы макияжа и причесок.

В 2008 году получила высшее образование в Ростовском Государственном Экономической Университете (РГЭУ “РИНХ”) по специальности «Коммерция и Маркетинг». Знания, полученные в университете, очень помогли Ирине в дальнейшем создании и развитии селф-бренда и собственного Instagram-бизнеса. Однако ее первым бизнесом стало издательское дело.

С 2011 года Ирина является Генеральным Директором ООО «АИР Медиа» (в г. Ростове-на-Дону), издательская деятельность.

В 2011 году Ирина вышла замуж, а в 2012 году родилась первая дочка Маша. С 2014 Ира начала развивать собственный блог в социальной сети Instagram. По началу ведение странички происходило на любительском уровне. Ирина много снимала и выкладывала фото и видеоматериалов со своими детьми, делала кулинарные ролики и рассказывала о различных лайфхаков, которые были интересны не только аудитории “мамочек”, но и пришлись по вкусу широкой аудитории. Прирост подписчиков был колоссальный, и Ирина приняла решение, что она может выстроить занятный и прибыльный бизнес. В 2017 году Ирина родила вторую дочь Викторию. 

Гуцериев сыграет за миллиард в GFN.ru

Игровая индустрия России на подъеме, хотя и без значимых успехов со стороны отечественных участников рынка. Численность последних все время расширяется. Очередным новичком в данной сфере стала группа «Сафмар» Михаила Гуцериева.

Таковая создала игровой сервис GFN.ru позволяющий запускать компьютерные игры прямо из облачных серверов. Это позволяет игрокам использовать  даже безнадежно устаревшие ноутбуки на базе macOS и Windows. Сервис эксплуатирует сервера Nvidia Corporation из США. Для их размещения использован дата центр IXcellerate в Москве. Разработка этой же компании GeForce Now используется в качестве базовой

платформы сервиса. Это первое коммерческое использование платформы до этого прошедшей тестирование в девяти странах.

Инвестиции в проект Михаил Гуцериев осуществлял через собственный фонд Larnabel Ventures. Таковой вложил 1 млрд. рублей получив мажоритарную долю в проекте. По факту успешной раскрутки в СНГ проект планируется перевести в международный формат. При этом уже в ближайшие годы аудитория сервиса должна превысить 1 млн. человек.

Партнерами проекта стали «Ростелеком» и  «М.Видео-Эльдорадо» так же входящая в «Сафмар». Именно магазины данной сети в Москве и Санкт-Петербурге  будут использоваться для распространения подписки на сервис. Стать его участником можно так же в личном кабинете «Ростелекома». Для последнего облачный гейминг является давней целью. Еще в 2016 году компания создала СП с отечественной LoudPlay.

Однако двумя годами позже данный проект закрылся. Помимо этого геймингом и стримом занимается МТС. Запустившая совместно с LoudPlay соответствующий сервис на платформе WasdTV. Так же в деле «МегаФон». Однако он пока ограничился одним киберспортивным турниром  по игре Dota2. Его этим августом компания провела совместно с уже упомянутой LoudPlay. Использовались для этого

технологии 5G. Так же в облачный гейминг пытается войти «Вымпелком». На его счету разработка игровой платформы представленной на выставке «Игромир».

На этом фоне компьютерными играми в России увлечено 60 млн. человек. При этом рынок продолжает расти на 15% в год, что позволяет экспертам говорить о его высоких перспективах. Сейчас весь рынок оценивается в 1,5 млрд. долларов, а через три года его объем может достичь 2 млрд. долларов. Сегмент облачного гейминга и вовсе находится в зачаточном состоянии, что не позволяет его рассматривать скорее как инструмент, а не отдельный сегмент гейминга. Все может изменить развитие технологий 5G, чье влияние на рынок станет отчетливо видно через 2-3 года.

Пока же облачный гейминг осваивается компаниями с целью диверсификации бизнеса, развития собственной инфраструктуры и создания дополнительных преференций

для клиентов. Помимо этого развитие данной технологии осуществляется в рамках  следования международному тренду, в рамках которого облачные технологии переживают второе рождение. Ощутимой финансовой отдачи от данных проектов в России нет, что позволяет скептикам активно сомневаться в перспективах GFN.ru. Однако инициаторы самого проекта с критиками не согласны. Арбитром как всегда выступит неподкупное время.

«Почему нельзя расслабляться, даже если ты делаешь отличный продукт?» — Антон Дёмин (МГ «Центр», г. Ижевск)

Голосовой помощник «Яндекс» уже давно умеет зачитывать новости. BuzzFeed уже года два назад привлек амазоновскую «Алексу» к чтению заголовков и новостей. А UPS в США на днях разрешили использовать беспилотных почтальонов.

Можно предположить, что скоро радиовещание будет требовать визуального сопровождения, так как мы больше не будем сидеть за рулем автомобилей, вести машины будут роботы.

Антон Дёмин из ижевской МГ «Центр» рассказал нам о своем видении будущего радиовещания и своих наблюдениях того, как поменялись тренды радиослушания и радиоизмерений.

А также открыл секрет, как находить людей, способных генерировать качественный контент и одновременно быть shell holder’ами радиостанции. И поделился несколькими наблюдениями — как интегрировать рекламную кампанию на радио с социальными сетями и личным брендом ведущего.

Интервью с Антоном читайте на сайте ADCONSULT Network: https://adconsult.network/2019/anton-demin  

Управляйте проектами благодаря интеграции с сервисом Trello

Современный бизнес не может выжить без постоянного развития и совершенствования. На помощь руководителям средних и крупных предприятий приходят специальные программные продукты. Одна из простых и удобных систем по организации и управлению проектами сервис Trello. С его помощью легко отслеживать состояние уже реализуемых идей, чтобы вовремя их корректировать. Разработанный компанией Autonated Process коннектор расширит возможности, предоставляемые интерфейсом Trello, упростит постановку задач для руководителей, поможет быстро исполнить разработанные модели.

Возможности появившегося продукта

Коннектор связывает сервис с CRM системой bpm’online и позволяет экспортировать структуры проектов на выбранные доски для отслеживания и контроля состояния работ, процента выполнения, а также финансовых показателей проекта. Модуль позволит четче ставить задачи сотрудникам, передавать подробное описание, предоставлять все необходимое для выполнения и отслеживать сроки. Образуемая при этом обратная связь даст возможность скорректировать исполняемые процессы, поможет получить полную картину проектов, снизит возможные риски.

Дополнение предназначено для повышения эффективности и оптимизации рабочих процессов средних и крупных предприятий. Оно рассчитано как для работы на собственных серверах предприятия (On-site), так и на арендованных (SaaS). 

Модуль можно внедрять в:

  • проектную и сервисную деятельность; 
  • планирование и обучение; 
  • R&D и девелопмент 
  • разработку ПО и исследования; 
  • управление рисками и мероприятиями.

Достоинства модуля и способы приобретения:

Наличие и использование коннектора позволит вам достичь нового уровня управления продуктами и работой команды, поэтапно отслеживать ход выполнения поставленных задач, вносить поправки. Увеличится скорость выполнения проектов, что приведет к увеличению производительности субъектов хозяйствования, взявших на вооружение продукт. Работать с ней могут менеджеры проектов, руководители предприятий и подразделений.

Приобрести продукт можно за наличный и безналичный расчет. Оставляйте заявку на сайте или связывайтесь с нами по указанным координатам.  Доступен бесплатный тестовый период на 14 дней. Возьмите на тестирование продукт и стабильное ускорение бизнеса будет вам гарантировано.

AUTOMATED PROCESS

Web: https://crm-bpm.ru

Тел: +7 498 619 54 07

Моб:+7 918 37 800 80

Email: info@crm-bpm.ru

TmSMM снизил цены на все услуги!

Один из ведущих SMM-сервисов Рунета проводит беспрецедентную акцию – на неделю стоимость услуг снижена на 10%. Акция затрагивает все типы накрутки, предоставляемые автоматизированным онлайновым сервисом TmSMM, включая автопросмотры на новые записи.

На данный момент TmSMM осуществляет накрутку на ключевых социальных площадках международного уровня – это Facebook, Instagram, Twitter, Telegram, Вконтакте, Одноклассники, TikTok, Periscope. Также возможна накрутка показателей на крупнейшем видео-хостинге YouTube и ведущем стриминговом сервисе Twitch.

TmSMM работает со всеми параметрами – подписчики, друзья, лайки, репосты (ретвиты), опросы. Также предоставляются услуги, специфические для конкретных площадок, например – для Telegram это накрутка оценок на storebot.me и tchannels.me. Есть и уникальные услуги, которые не найти в других SMM-сервисах, в том числе – накрутка дизлайков на YouTube.

Еще одна особенность TmSMM – градация накрутки по масштабам. Есть типовая накрутка, в рамках которой клиент может заказать 10, 20, 50 лайков или репостов. А есть оптовая альтернатива, где величина заказа начинается в среднем от 100 позиций, при этом верхний предел не ограничен. Оптовые заказы выгоднее, когда требуется массовая накрутка.

Концептуальные преимущества сервиса TmSMM:

  • сервис работает по всем основным социальным площадкам, обеспечивая полный комплекс услуг по накрутке для эффективного SMM-продвижения;
  • сервис предлагает любые объемы накруток – 10 лайков, 100 репостов, 1000 подписчиков, возможности клиента ограничиваются только его бюджетом;
  • уникальный функционал обеспечивает беспрецедентный уровень контроля за накруткой – можно выбрать точное время и интенсивность накрутки;
  • также внутренний функционал личного кабинета клиента позволяет в любой момент поставить накрутку на паузу, отменить ее, запланировать новую задачу;
  • при заказе услуг по накрутке клиент может выбрать страну и пол ботов, что позволяет сделать накрутку более реалистичной и целевой.

TmSMM предоставляет уникальную возможность – автопросмотры на новые записи в Telegram. Услугу можно заказать для закрытых и открытых каналов, она позволяет ежедневно получать автоматические просмотры на каждую новую запись, эффективно эмулируя живой активный канал без резких скачков и просадок просмотров. При этом есть несколько вариантов подписки, каждый из которых оптимален в конкретном случае.

Важное преимущество сервиса TmSMM – абсолютная честность с клиентом. Это выражается в первую очередь в том, что сервис сразу говорит – накрутку будут осуществлять боты. Качественные англо- и русскоязычные боты обоих полов, неотличимые от реальных людей, а не дешевые арабские фейки, искусственность которых очевидна.

Нет ни одного SMM-сервиса, осуществляющего накрутку живыми людьми. Никто не может иметь несколько тысяч или хотя бы сотен партнеров, пусть даже удаленных, которые по сигналу лайкнут ваш пост. Поэтому все сервисы, которые заявляют о накрутке живыми людьми, всего лишь пытаются оправдать завышенный ценник.

TmSMM действует по иному алгоритму. Открытость сотрудничества и на 100% прозрачное ценообразование – никаких посредников и скрытых платежей, стоимость услуги определяется заранее и ни в коем случае не меняется. А чтобы убедиться в качестве сервиса – любой желающий может зарегистрироваться и бесплатно накрутить пробные лайки, голоса, подписчиков. Учитывая актуальную скидку 10% на все услуги, сейчас самое время сделать это!

https://tmsmm.ru/

admin@tmsmm.ru

Внедрение системы автозаказа в ГК «Лама» повысило товарооборот на 5%. Вот так просто!

Николай Молдован, ИТ-директор Группы компаний «Лама» (г. Томск), рассказал, как система прогнозирования спроса повысила томскому ритейлеру товарооборот на 5%.

Одна из главных задач в ритейле — правильно спрогнозировать спрос и отрегулировать процесс заказа товара. У нашей компании 57 магазинов, в которых в общей сложности продается от 5 до 25 тыс. наименований товаров в день. Каждый ритейлер знает, что допустить просчет при таком многообразии достаточно легко. Какой именно товар и в каком количестве заказывать? Перекосы в любую сторону влекут потерю эффективности: если менеджер закажет меньше товара и его раскупят уже к обеду, то образуется пустая полка, а в результате — недополученная прибыль. Если же товар будет заказан с избытком, встанет проблема перегрузки склада. Поэтому мы давно задумались о внедрении автоматизированных систем прогнозирования спроса и управления запасами.

Анализировать рынок такого рода систем мы начали еще в 2007 г. Всего протестировали 5−7 решений в этой области, прежде всего, IT-продукты иностранных производителей, например, системы исполнения спроса от Oracle или Microsoft, но обратили внимание и на разработки российских компаний. И обнаружили, что их внедрение обходится на порядок дешевле, а с задачей прогнозирования они справляются не только не хуже, но порой и лучше: сказывается хорошая математическая школа российской науки, на которой эти решения построены. И выбрали систему GoodsForecast.Replenishment от российской компании GoodsForecast, одним из ценных алгоритмов системы оказался модуль автозаказа, который позволяет пополнять склад продукцией в точных пропорциях, чтоб не было переизбытка или дефицита.

«Кванты», акции, алгоритмы

Внедрение ее было непростым, по сути, оно продолжалось с 2009 по 2011 г. А с 2011 г. по настоящее время мы совершенствуем ее работу. Начать с того, что процесс прогнозирования требует очень хорошей поддержки со стороны IT-службы. Главное здесь — качественные исходные данные. Автоматизированная система управления запасами работает на основе технологий машинного обучения и может анализировать поведение товара тем или иным образом. Возьмем любой товар, к примеру, яблочный сок. Алгоритм анализирует историю его продаж, сезонность, всплески и спады покупательского спроса, сроки годности, поставщиков и другие показатели. На основе анализа этих данных создается прогноз продаж яблочного сока на ближайшее время и автоматически формируется его оптимальный заказ.

Однако для того, чтобы он был правильным, нужно ввести в систему корректные исходные данные: они должны быть достоверными и постоянно обновляться, то есть отражать реальность в каждый конкретный момент времени. Например, в системе должен обязательно присутствовать «квант» — минимальное количество товара, которое может отгрузить поставщик.

Или еще один очень важный показатель — акционная деятельность. Если данные о различных акциях на товар не попадут в систему, она выдаст неверный прогноз: регулярный спрос на товар и спрос на него во время акций сильно различаются.

Чтобы система заработала как надо, нам даже пришлось перестраивать многие бизнес-процессы, такие как управление ассортиментом, ведение акций, управление номенклатурой. Здесь был как раз тот случай, когда не решение подстраивается под компанию, а, наоборот, компания подтягивает свою работу до уровня системы. Дополнительным плюсом российского решения GoodsForecast стало то, что, в отличие от западных продуктов, оно не требует высокой производительности аппаратных средств. При этом никаких сложностей с интегрированием в нашу основную цифровую платформу Microsoft Axapta не возникло, несмотря на то, что процесс происходит на достаточно глубоком уровне.

Автозаказ — торговля на автоматическом уровне

Когда мы внедряли систему прогнозирования спроса и управления запасами, то ставили перед ней следующие цели:

  • повышение товарооборота;
  • снижение товарных запасов;
  • повышение заполняемости товарных полок;
  • уменьшение процента списания товара;
  • снижение затрат на процесс заказа;
  • снижение процентных издержек;
  • снижение роли человеческого фактора в процессе заказа.

Сегодня все эти цели достигнуты. В результате внедрения системы с 2011 по 2018 гг. товарные запасы снизились на 10%. Уровень сервиса и удовлетворенность клиентов наличием товара повысились в среднем с 90 до 95%. Ну а в целом товарооборот ГК «Лама» увеличился на 5%.

Сейчас доля автоматического заказа товара у нас составляет 80%. Компьютер заказывает товар гораздо точнее и эффективнее, чем даже опытный товаровед. «Ручной» заказ чреват просчетами: однажды система автозаказа не работала в течение месяца, и по отдельным пунктам мы увидели падение товарооборота на 20%. В перспективе мы планируем перейти на 100-процентный уровень автоматизации заказа. По некоторым видам товара это сделать пока сложно, например, по ультра-фрешу с небольшим сроком годности или товарам, которые нужно заказывать два раза в день. Также дополнительного внедрения система требует для сложных комбинированных заказов или нишевых товаров, когда заранее неизвестен поставщик.

Одновременно мы планируем развивать функционал системы прогнозирования спроса. Стремимся, чтобы она учитывала, к примеру, детали логистических и транспортных условий. Еще одно важное направление — прогнозирование цен: с помощью системы мы хотим эффективно прогнозировать цену, за которую покупатель будет готов купить тот или иной товар. Расширение функционала системы в эту сторону позволит еще больше повысить эффективность работы всего нашего предприятия, увеличить товарооборот и улучшить финансовые показатели. Буквально в автоматическом режиме.

Статья подготовлена на основе материалов интернет-журнала «Shopolog».

ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент» запустила мобильное приложение для инвестиций Z-TRADE

Инвестиционная компания «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент» запустила в App Store мобильное приложение для биржевой торговли Z-TRADE

Приложение предназначено для широкого круга инвесторов. Z-TRADE позволяет совершать операции с ценными бумагами при помощи смартфона без использования сложного торгового ПО. 

«Разрабатывая Z-TRADE, особое внимание мы уделили потребностям современных инвесторов. Это легкость и простота совершения сделок, интуитивно понятный интерфейс и максимум функциональности внутри приложения. Z-TRADE позволяет в несколько кликов совершать сделки на бирже любому человеку, для этого не требуется иметь специальных знаний и навыков», – прокомментировал основной акционер ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент» Владимир Нефедов. 

Функционал приложения

Каталог. В приложении Z-TRADE доступно более тысячи ценных бумаг, торгующихся на Московской и Санкт-Петербургской биржах: 

  • Фондовая секция. Для торговых операций доступны индексы, а также акции и облигации российских и зарубежных компаний, входящие Список ликвидных ценных бумаг, определяемый ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент». Для прочих инструментов, включая зарубежные индексные фонды (ETF), доступен просмотр котировок в реальном времени.  
  • Валютная секция. Для торговых операций доступен широкий выбор мировых валют валютной секции Московской Биржи, к которым предоставляет доступ АО ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент». 
  • Срочная секция. Инвесторам доступны все фьючерсные контракты, торгующиеся на Московской Бирже, к которым предоставляет доступ АО ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент».

Торговля онлайн. Совершить покупку/продажу актива можно в несколько кликов. Сделки совершаются в часы биржевых торгов – с 10:00 до 23:50 по московскому времени для Московской Биржи, с 10:00 до 23:00 по московскому времени для Санкт-Петербургской биржи, секция «Иностранные ценные бумаги».

Портфель инвестора. Z-TRADE позволяет отслеживать динамику инвестиционного портфеля и просматривать историю операций по счету.

Аналитика и новости. В разделе собрана информация, которая может помочь инвесторам в принятии решений – актуальные новости, инвестиционные идеи, аналитика. 

Избранное. Раздел позволяет создать список интересных активов для мониторинга котировок.

Привлекательная тарифная политика

При совершении сделок в Z-TRADE применяется тот же тарифный план, что и при совершении сделок через торговый терминал QUIK. Инвесторам доступно три удобных тарифа – «Отличный старт», «Инвестор» и «Трейдер». Тарифы разработаны с учетом потребностей каждой из групп клиентов. 

«В течение 2019 года приложение будет дорабатываться, появится версия для Google Play. Уверен, наши клиенты по достоинству оценят преимущества торговли через мобильное приложение», – прокомментировала акционер ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент» Дина Ладнюк.  

Школьников из Москвы будут учить созданию компьютерных игр

В Москве стартовала летняя смена под названием «КиберЛето», нацеленная на школьников 12-16 лет, которых бесплатно учат делать компьютерные игры и программы. Они получают навыки, которые являются необходимыми для современных профессий.

Запуск летней смены «КиберЛето» произведен Центром патриотического воспитания и школьного спорта и оздоровительного лагеря «Патриот». Это первый шаг к открытию на его базе осенью этого года Кибершколы. В летней смене «КиберЛето» предусмотрено пять тематических лекций, каждая из них длится одну неделю. Программой также предлагаются физические нагрузки: от футбола до морского дела.

Комментируя новость, руководитель образовательного ведомства Москвы Исаак Калина отметил, что местным учреждениям образования следует давать такие образцы деятельности, которые впоследствии будут перениматься или учитываться школами мегаполиса. «КиберЛето» является хорошим примером такой деятельности, она нравится ребятам.

Прогнозирование спроса в рамках Sales and Operations Planning (S&OP)

Прогнозирование спроса и планирование продаж — неотъемлемы процесс на каждом предприятии. От качества проведенных расчетов зависит прибыть и эффективность бизнеса. Продукт GoodsForecast.Planning поможет выстроить правильную аналитику в рамках процесса Sales and Operations Planning и создавать на основе данных планы продаж и операций.

Как зародился процесс S&OP

Термин Sales and Operations Planning (S&OP) ввела в оборот компания Oliver White в начале 80-х годов прошлого века. Так назвали процесс, который позволяет находить баланс между спросом и предложением, производя или закупая ту продукцию, которая нужна покупателю. До конца 70-х годов ХХ века прогнозирование спроса и планирование производства чаще всего существовали в компаниях как два независимых процесса.

Изначально специалисты составляли прогноз в натуральных единицах (штуках, литрах, килограммах и т.д.). В конце 80-х годов к S&OP-процессу добавили финансовую составляющую: натуральные единицы стали переводить в денежные. Однако для подсчета предполагаемых заработков этой информации было недостаточно. Поэтому в процесс добавили прогнозирование расходов: себестоимость продукции, переменные затраты, зависящие от объема продаж, постоянные затраты. Получился прогнозный отчет о прибылях и убытках (Profit and Loss Statement, далее P&L), который показывает, какова будет чистая прибыль компании.

S&OP — это набор ежемесячных мероприятий, направленный на превращение стратегического плана в конкретные шаги по его реализации.
В 90-е годы в S&OP-процесс добавилось управление продуктовым портфелем, в нулевых — сценарный анализ и интеграция различных частей цепочки поставок.

Баланс спроса и предложения

Сколько вашей продукции может потребить рынок? Ответив на этот вопрос, получим неограниченный прогноз продаж. Накладываем на него ограничения: например, у компании недостаточно производственных мощностей или невозможно закупить необходимое количество ингредиентов. Ограниченный прогноз станет основой для планирования производства. Учитываем текущие остатки готовой продукции на складах и нормативные остатки на конец периода. Получаем объем продукции, который необходимо произвести (закупить).

Примечание. Речь идет о плане верхнего уровня, составление расписания производственных линий выходит за рамки S&OP-процесса.

4 шага прогнозирования спроса

  1. Получение исторических данных. На практике эта задача может оказаться далеко не тривиальной. Но будем считать, что все необходимые данные хранятся в учетной системе компании, и могут быть с легкостью оттуда извлечены.
  2. Предобработка. Иногда для целей прогнозирования фактические данные необходимо изменить. Например, нехарактерно высокий спрос в прошлом месяце был вызван аварией на заводе компании-конкурента. Авария уже устранена, и поэтому имеет смысл уменьшить значение фактических продаж.
  3. Прогнозирование. Получившийся после корректировок факт продаж подается на вход алгоритму прогнозирования. Если для увеличения продаж не проводится никаких новых мероприятий, останавливаемся на этом этапе. Если же для стимулирования сбыта планируется дополнительная рекламная компания, или известна информация о внешних событиях, способных повлиять на продажи, — переходим к следующему шагу.
  4. Постобработка. Эксперты оценивают вклад внешних факторов с помощью Volume Building Blocks (VBB). Каждое действие или событие учитывается отдельно. Вводить факторы должны только эксперты в предметной области: специалисту по промо-акциям не следует вводить VBB, связанный с деятельностью конкурентов. Каждый VBB должен сопровождаться комментарием. Такой подход позволяет понять, кто, когда, насколько и по какой причине изменил прогноз.

Главная сложность использования VBB — оценка влияния факторов на продажи. Месяц завершен, продажи продукции известны. Как определить, какой процент продаж «приходится» на базовый спрос, какой — на промо, а какой — на рекламу? С помощью истории событий, влиявших на продажи в прошлом, прогнозируем влияние аналогичных событий в будущем.

Рекомендация. Учитывайте в качестве VBB только те факторы, которые дают значительный прирост. Если изменение прогноза покрывается страховым запасом, использовать такой VBB нет смысла.

Уменьшить эффект кнута

Прогноз, составленный по приведенной выше схеме, дает качественный результат, несмотря на то, что касается только уровня первичных продаж.

Первичные продажи — продажи производителем своей продукции контрагентам: дистрибуторам, сетевым клиентам и магазинам, с которыми компания работает напрямую.
Резерв для дальнейшего повышения точности прогноза — интеграция цепочки поставок, то есть получение информации от организаций, которые находятся «ближе» к потребителю по цепочке поставок. Для FMCG-компаний — это в первую очередь информация от дистрибуторов, а также от сетевых клиентов:

  1. Кому дистрибуторы отправляют продукцию компании.
  2. Каковы остатки продукции на их складах.

Во-первых, она помогает исключить из данных о спросе остатки продукции на складах контрагентов, а во-вторых, определить реальные объемы потребления в конкретном регионе, городе и т.д.

Вторичные продажи — продажи продукции компании, которые осуществляют ее контрагенты.
Ключевая цель получения данных о вторичных продажах — уменьшение эффекта кнута. Суть его в том, что незначительные колебания спроса на продукцию со стороны конечных потребителей могут приводить к колоссальным изменениям спроса на следующих этапах цепочки поставок.

Если заменить данные об отгрузке продукции дистрибуторам на продажи дистрибуторов в торговые точки, качество полученного прогноза объединенных продаж будет ощутимо выше. Для каждого дистрибутора этот прогноз легко пересчитать в прогноз первичных продаж по формуле:

Прогноз первичных продаж = Прогноз вторичных продаж – Остаток продукции на складе на начало месяца + Нормативный остаток на складе на конец месяца

Компании, которые хотят получать от дистрибуторов и сетевых клиентов данные о продажах, сталкиваются со стандартными сложностями уже на этапе обсуждения необходимости предоставлять данные. Дистрибуторы опасаются за конфиденциальность информации, не понимают, какие выгоды они получат в итоге. Даже после того, как принципиальное согласие получено, остаются административные вопросы: какие именно данные будут передаваться, как часто и с помощью какого программного обеспечения?

Мастер-данные
Однако настоящие проблемы обычно начинаются тогда, когда речь заходит о справочниках продуктов и клиентов, или о мастер-данных.

Классические проблемы с мастер-данными:

  1. Один продукт вместо двух. Дистрибутор воспринимает как один продукт то, что производитель рассматривает как два разных. К примеру, производитель изменил ключевые свойства продукта — дизайн упаковки. Но для дистрибутора эти свойства ключевыми не являются. Поэтому он продолжает приходовать «новую» позицию на код «старой», особенно, если цена при этом не изменилась. В итоге, производитель хочет узнать, как продается «новый» продукт, чтобы оценить влияние упаковки, а дистрибутор эту информацию предоставить не может.
  2. Два продукта вместо одного. Дистрибутор воспринимает как два разных продукта то, что производитель воспринимает как один. Например, дистрибутор самостоятельно проводит промо-акции: наклеивает на часть продуктов рекламу акции и снижает цену. Тогда в его учетной системе будет два продукта (продающийся со скидкой по акции и обычный), а в справочнике производителя — только один.
  3. Дубли торговых точек. В учетной системе каждого дистрибутора одна и та же торговая точка встречается несколько раз. Если территории дистрибуторов пересекаются, одна и та же торговая точка встречается в учетной системе каждого из них по несколько раз. В итоге информация о суммарной клиентской базе компании не имеет ничего общего с действительностью.

Кроме того, существуют проблемы и с достоверностью самих данных. Как проверить, что те цифры, которые прислал дистрибутор, соответствуют действительности? С помощью регулярной инвентаризации, например. Для подсчета отгрузок, продаж и остатков верна следующая формула:

A+B-C=D

A — Остаток продукции на складе дистрибутора на начало периода
B — Отгрузки дистрибьютору за период 
C — Продажи дистрибутора за период (и другие перемещения продукции со склада)
D — Остаток продукции на складе дистрибутора на конец периода
Так как компания знает, что она отгружала дистрибутору, а остатки на начало и на конец периода известны из инвентаризации, становится понятно, корректны ли данные о продажах дистрибутора за период.

Выводы. Объединение информации о вторичных и первичных продажах (интеграция цепочки поставок) улучшает результат прогнозирования и создает новые возможности для планирования. Качество данных играет ключевую роль для аналитики и прогнозирования спроса.

Источник: SYSTECH