Pietro Filipi
Zdroj: depositphotos.com
Pietro Filipi byla česká firma na trhu s luxusním oblečením s 23 obchody v ČR a 11 dalšími v zahraničí. Každý rok firma uváděla dvě kolekce zboží, každou s cca 400 produkty. Trápil je problém, jak efektivně zboží rozmísťovat do jednotlivých prodejen, a ten jsme jim v Revolt BI pomohli vyřešit díky inteligentnímu replenishmentu.
Představte si, že máte 2× ročně kolekci 400 produktů, každý v několika velikostech, a musíte zajistit, aby každý byl v dostatečném množství ve všech velikostech v každém z 34 obchodů.
Zboží se z větší části objednává dlouho dopředu, nelze tak flexibilně reagovat na poptávku, budoucí prodeje na jednotlivých místech jen odhadujete. Přitom nutně potřebujete, aby si po celou dobu mohl zákazník ve „své“ prodejně rovnou vyzkoušet a koupit kterékoliv zboží, ale zároveň aby na konci sezony bylo téměř vyprodáno, protože high-fashion kolekce jsou po skončení sezony neprodejné nebo prodejné jen s výraznou slevou (ztrátou).
Přesně tyto problémy Pietro Filipi trápily, a proto v průběhu více než deseti let vyvíjeli vlastní skript (sadu SQL procedur), který měl přes 5 000 řádků kódu a prakticky nikdo už se v něm nevyznal.
Skript fungoval na principu fixního pořadí prodejen, podle kterého se zásoby přesouvaly. Spouštěli jej 2× týdně ručně a ještě to vyžadovalo mnoho ručních zásahů před i po doladění nějakých zjevných chyb.
Řešení tak ani nedokázalo zhodnotit efektivitu jednotlivých přesunů zboží, nebylo rozhodující, jak dobře se dařilo v jednotlivých prodejnách dané zboží prodávat, a docházelo tak k mnoha přesunům tam, kde pak zboží leželo a naopak v mnoha prodejnách stejné zboží chybělo.
K celé problematice replenishmentu jsme přistoupili tzv. od konce, tedy od cílů, kterých se chce dosáhnout a jak je hodnotit. Klíčové otázky tedy zněly:
Proč přesouvám zboží?
Chci dosáhnout vyšších tržeb při stejné marži.
Na čem to záleží?
Na pravděpodobnosti prodeje.
Je to logické – potřebujete znát, jak pravděpodobně daný výrobek prodáte na konkrétní prodejně, abyste věděli, do které jej dodat.
Příklad: Máte 100 blůz z nové kolekce a musíte určit, na které prodejny jich kolik poslat. Případně máte blůzy na prodejnách a máte určit, jestli se na nich stihnou prodat do konce sezóny a jestli by se spíše neprodaly jinde. Ovšem s tím vám vznikají náklady na přesun a výpadek z prodeje při tzv. off shelf time.
Prvním krokem je tedy spočítat pravděpodobnost prodeje blůz v jednotlivých prodejnách. Zde jde vycházet z prodejů stejných, příbuzných či podobných produktů v minulosti, ale započítat lze i například vliv počasí atd. Máte přitom několik možností, jak k výsledku dospět. Nám se osvědčilo je zkombinovat a využít různé metody podle toho, kolik máme dat.
Ve druhé fázi je třeba spočítat pravděpodobnost na úroveň jednotlivých kusů v jednotlivých prodejnách. Budu-li mít např. 75 % pravděpodobnost prodeje blůz v Praze a 44 % pravděpodobnost v Teplicích, je lepší dodat blůzu jako třetí do Prahy nebo jako první do Teplic?
Tím ovšem výpočet nekončí, pravděpodobnost prodeje může být totiž navzájem závislá:
Hledáme tedy to nejlepší rozmístění z množiny přípustných řešení…
Náš nový kód, kterým jsme nahradili původní řešení, přinesl nejen značné úspory a zvýšení zisků, ale byl též mnohem přehlednější, díky rozdělení do nezávisle upravitelných částí. Rozsah navíc klesl z původních více než 5 000 na zhruba 1 000 řádků kódu. Navíc získali kompletní asi 1 000řádkovou dokumentaci.
Veškeré výpočty transferů navíc probíhají každý den zcela automaticky bez nutných zásahů a u Pietro Filipi získali navíc reporty efektivity jednotlivých přesunů, které jim umožnily dále pracovat na optimalizaci.
„Spolupráce s Revolt BI byla ukázková. Dokázali rychle nejen pochopit naše potřeby a zadání, ale přišli sami s mnoha vylepšeními, která dále zvýšila efektivitu. Již v prvních měsících jsme zaznamenali značné úspory logistických nákladů a zároveň zvýšení prodejů díky lepší dostupnosti našich produktů v prodejnách. Kolegové v logistice pak ocenili ohromné snížení pracnosti a zvýšení porozumění tomu, co dělají. My ve vedení jsme pak získali navíc perfektní přehled o efektivitě přesunů.“
– Lukáš Uhl, IT/provoz/retail manager, Pietro Filipi