Кейс Dialog X5 и «Балтика»: как совместное планирование помогло увеличить точность поставок на 20%

Dialog X5 – цифровая платформа, позволяющая поставщикам и партнерам X5 Group принимать data driven решения для бизнеса на основе данных программы лояльности*, агрегированных по оффлайн-точкам торговых сетей («Пятёрочка», «Перекрёсток») и онлайн-активностям клиентов (доставка из торговых сетей, онлайн-гипермаркет Vprok.ru, а также заказы из «Яндекс.Еды» и Delivery Club). Более 300 компаний российского рынка FMCG являются текущими пользователями аналитических решений Dialog X5.

*На первый квартал 2024 года общее количество активных карт лояльности «Х5 Клуб» составляет более 78 миллионов.

План поставок: для чего нужен?

Излишки и дефициты продукции – одна из основных логистических проблем, волнующих поставщиков: как в food, так и в non food сегментах. Если излишки можно скрыть за оптимистичными прогнозами, то в схватку с дефицитом продукции вступают экстренные заказы от торговой сети, которые в условиях некорректного планирования выполнить практически невозможно. Круг сужается: сети отказывают в партнерстве, расходы на привлечение клиента (CAC) увеличиваются, количество товара на полке снижается, а выручка стремительно скатывается до цифр, которые страшно показать в отчете.

Чтобы избежать оверстока и дефицита товара, важно серьезно отнестись к прогнозированию и заложить бюджет на аналитику уже сейчас

Для оценки будущих продаж эффективнее всего использовать исторические данные. В Dialog X5 они представлены как по одному или нескольким продуктам бренда, так и по категории в целом.

При анализе поставок логистическая платформа Dialog.X5/Logistics использует внутреннюю информацию по прогнозам продаж «Перекрестка» и «Пятерочки». Данные собирают сервисы торговых сетей, которые работают на машинном обучении и учитывают абсолютно все возможные факторы, повлиявшие на продажи: от промо конкурентов до погоды.

Делимся кейсом Dialog.X5/Logistics и пивоваренной компании «Балтика», который мы реализовали в прошлом году.

Отправная точка: большие данные в логистике

В 2023 «Балтика» обратилась к нам с запросом увеличить точность прогнозирования поставок в распределительные центры (далее – РЦ). Для достижения цели компания подключилась к подписке «Остатки и продажи», которая позволяет получать:

1) отчеты о продажах в торговых точках;

2) отчеты об остатках в торговых точках;

3) отчеты о списаниях по сроку годности.

Для создания стратегического прогноза партнеры использовали: мастер-данные, остатки на РЦ и торговых точках сетей Х5, логистическую матрицу, внутреннюю номенклатуру и прогноз продаж для совместного обсуждения трендов и ожиданий.

• 

Интеграция аналитики. Journey Map

На основе больших данных от Dialog.X5/Logistics «Балтика»:

• Построила модель прогнозирования детализации РЦ–SKU
• Рассчитала оверсток/дефицит на торговых точках сетей Х5 по сравнению с доступными историческими данными
• Визуализировала данные товарного запаса на распределительный центр и торговые точки для анализа ситуации с поставками и коммуникации с сетью

Для этого была настроена интеграция получения данных по продажам кассы и остаткам: загружены Master Data и проведена оптимизация внутренней номенклатуры для возможности интеграции. На языке Python партнеры создали модель, которая использует исторические данные с 2021 года. В работу включился отдельный алгоритм для новинок и сезонных товаров. Вручную была также добавлена возможность исключения из истории вылетов. Кроме того, партнеры еженедельно вносили корректировки в модели прогноза: это необходимо для построения прогноза поставок от поставщика до РЦ.

• 

Результаты использования логистической аналитики

В итоге рост точности показателя Year-to-Date (YTD) 2023 года к финансовому 2022 году (FY) в детализации склад отгрузки–SKU на горизонте одной недели составил 17%. Если рассматривать месячный период планирования, процент вырос до 20. Точность модели кассы в разрезе РЦ-ТТ в 2023 году составила 89%, что позволяет наиболее оптимально запрогнозировать объемы и поставку продукции клиенту. На текущий момент данный инструмент позволяет удерживать точность на высоком уровне и своевременно реагировать на изменения рынка.

Точность модели кассы в разрезе РЦ-ТТ в 2023 году составила 89%, что сейчас позволяет наиболее оптимально запрогнозировать объемы и поставку продукции

Благодаря новым отчетам компании удалось наладить коммуникацию с сетью по отклонениям и нестандартным ситуациям по товарному запасу на распределительные центры и торговые точки.

Big Data. Работа в дальнейшем

«Балтика» планирует оптимизировать модель прогноза продаж и работать с ней, а также учитывать дополнительные факторы в ее работе. Компания будет рассчитывать оверсток и дефицит товара на торговых точках сетей Х5 по сравнению с настроенными минимальными остатками на конкретный магазин. В этом ей поможет интеграция с сервисом Dialog.X5/Logistics, который позволяет выгружать отчеты с высокой гранулярностью без использования человеческого труда.

«Подводя промежуточный итог, хотим отметить, что развитие обменов данными между поставщиком и сетью открывает новые горизонты для более глубокого взаимодействия и повышения эффективности совместного бизнеса. Мы продолжаем совершенствовать наши системы для работы с новыми массивами данных и применения их для улучшения результатов»

ООО «Пивоваренная компания «Балтика»

Чтобы протестировать функционал модуля «Остатки и продажи» на специальных условиях, оставляйте заявку по ссылке: https://dialog.x5.ru/logistics!