La Previsione di Vendita per un magazzino meglio fornito e meno costoso

Il magazzino rappresenta spesso il maggiore investimento per un’attività di commercio al dettaglio e d’altro canto l’ampiezza dell’assortimento e l’assenza di rotture di stock sono fattori fondamentali nella percezione della qualità del servizio da parte del cliente.

L’approccio classico per proporre automaticamente delle liste di riordino è basato su un Minimo di Scorta (o Punto di Riordino) per ogni prodotto, in qualche caso aggiornato automaticamente in modalità batch con dei criteri spesso legati alla storia passata delle vendite.

I problemi di un simile approccio, a parte la manualità richiesta per aggiornare il Punto di Riordino e la quantità da ordinare, sta nei seguenti fatti:

  • Fluttuazioni della domanda dovute a campagne pubblicitarie dei produttori oppure a promozioni locali sul prodotto stesso o su prodotti sostitutivi, come pure condizioni meteorologiche anomale o l’ingresso di nuovi concorrenti nel mercato locale (nuovi negozi) o globale (nuovi prodotti)

  • Stagionalità

  • Ciclo di vita del prodotto (il fatto che sia in fase di introduzione, di maturità o di declino)

 

Livello di Servizio

Per ottimizzare l’investimento in merce e spazio espositivo, il concetto di fondo è ordinare il più tardi possibile le minori quantità di merce (che però siano anche lotti economici considerando sia i costi di trasporto che quelli di gestione fisica della merce), in modo da non rimanere mai, per quanto possibile, senza merce. Si tratta chiaramente di un concetto probabilistico perché la certezza avrebbe dei costi esagerati, mentre un Livello di Servizio medio del 90%, equivalente ad avere rotture di stock per non più del 10% dei prodotti e per non più del 10% del tempo, può essere considerato coerente con la politica di prezzo e immagine di un Punto di Vendita o di una catena. In altri casi si punta ad un livello di servizio più elevato, ad esempio del 95 o 98%, a fronte di un maggiore investimento medio sul magazzino, con maggiori livelli di stock e di spazio occupato.

 

Giorni di Disponibilità

Il concetto di fondo per queste considerazioni è detto dei Giorni di Disponibilità della merce, dato dalla seguente formula:

La Disponibilità (Giacenza + Ordini in arrivo – Prenotazioni da Clienti) è facile da calcolare, mentre la Previsione lo è molto meno. In aKite viene utilizzato un algoritmo a smorzamento esponenziale, adatto per le previsioni a breve termine, che mostra un primo dato a partire dalla seconda vendita e tiene conto anche dei periodi di non vendita per mancanza di merce. L’algoritmo rileva anche se il trend è in crescita / decrescita e se questa è moderata / forte, oppure se è relativamente stabile e se le fluttuazioni sono ampie / limitate, ma segnala anche se l’andamento è estremamente instabile, fattori che pesano sulle scorte necessarie per ottenere un certo Livello di Servizio. Tanto maggiore è l’aleatorietà della previsione e tanto maggiore è il livello di sicurezza K necessario per assicurare un determinato Livello di Servizio.

Vediamo due semplici esempi:

Prodotto A) Disponibilità = 10 Pz - Previsione = 1 Pz/giorno

Prodotto B) Disponibilità = 50 Pz - Previsione = 10 Pz/giorno

Quale dei due è prevedibile si esaurirà prima?

I Giorni di Disponibilità previsti per A sono 10 / 1 = 10 mentre per B sono 50 / 10 = 5 e quindi B, nonostante abbia una giacenza sensibilmente più elevata, è destinato ad esaurirsi prima.

 

Tempo di Consegna

L’altro parametro fondamentale è il Tempo di Consegna. Se il fornitore del Prodotto A avesse un tempo di consegna di 20 gg, allora è già troppo tardi per ordinare (la disponibilità prevista è per 10 giorni), mentre se fornisse in 5 giorni è possibile attendere un’ulteriore riduzione delle scorte.

 

 

Nell’immagine si vede il fattore K che riduce il rischio di “rottura di stock” con un tempo di consegna effettivo superiore al previsto, oppure un improvviso incremento del ritmo di vendita rispetto alle previsioni. Il problema è che abbondare eccessivamente e in modo indiscriminato nel fattore K, aumenta il Livello di Servizio ma anche le scorte, con eccessivi aggravi economici. aKite dimensiona automaticamente il fattore K in funzione di diversi parametri.

 

Migliori Condizioni di Consegna

Spesso l’80% dell’assortimento di un Punto di Vendita è costituito da prodotti poco venduti ma indispensabili per dare un buon livello di servizio al cliente. In questo caso il fattore critico non sono i tempi di consegna, ma il minimo d’ordine, spesso legato al contenuto dell’imballo, che può essere di 6, 12, 24, .. oppure 100, 200, … pezzi.

Per esempio, con un minimo d’ordine di 12 pezzi e previsione di vendita di 1 Pz al mese, quantità che sarà venduta in circa 1 anno, diventa meno determinante se l’ipotetico fornitore VERDI rifornisse in 5 o in 20 giorni. Un fornitore alternativo ROSSI che fornisse lo stesso prodotto per singoli pezzi, anche se in un tempo leggermente superiore, sarebbe più conveniente.

La convenienza si invertirebbe se il minimo d’ordine di 12 pezzi del fornitore VERDI coprisse le vendite, non di un anno, ma di una sola settimana.

Quando esistono fornitori alternativi per lo stesso prodotto, la scelta di quello con le migliori Condizioni di Consegna dipende quindi dal minimo d’ordine, dal tempo di consegna ma specialmente dal ritmo di vendita del prodotto al momento dell’ordine. aKite è in grado di fare dinamicamente questa scelta, oltre ovviamente a privilegiare il fornitore preferenziale e/o quello con il minor costo.

 

 

Un possibile approccio per la creazione di una proposta automatica ottimale è quello di inserire nei prodotti dei Punti di Riordino minimi, compatibili con ritmi di vendita ridottissimi o requisiti minimi di esposizione, e considerare ANCHE i criteri della Previsione di Vendita e del Tempo di Consegna per non rimanere senza merce nei momenti di maggior vendita, minimizzando l’investimento in merce in relazione al livello di servizio scelto.

 

Conclusioni

Il problema dell’IT non è mai stata la quantità, ma la rilevanza dei dati forniti al gestore a supporto delle decisioni. Con le con risorse praticamente infinite del Cloud, la frontiera si sposta sull’automatismo con cui le dinamiche del mercato si riflettono sull’esecuzione quotidiana, ad esempio, del rifornimento oppure dell’emissione di coupon realmente significativi per il cliente.