Avon Cosmetics Практика применения динамического страхового запаса для поддержания заданного уровня обслуживания клиентов

Содержание

Слайд 2

О чём речь Зависимость уровня обслуживания от уровня страхового запаса Статический

О чём речь

Зависимость уровня обслуживания от уровня страхового запаса
Статический и динамический

страховой запас. Сходство и различие
Факторы, предполагающие применение модели динамического страхового запаса
Применение модели динамического страхового запаса на примере косметической компании
Слайд 3

Виды запасов Излишки (устаревшие запасы) – вообще не нужны Страховые –

Виды запасов

Излишки (устаревшие запасы) – вообще не нужны
Страховые – для защиты

от рисков
Операционные – для поддержания текущей деятельности
Слайд 4

Запасы и уровень обслуживания Уровень сервиса это процентный показатель удовлетворения спроса

Запасы и уровень обслуживания


Уровень сервиса это процентный показатель удовлетворения спроса за

счёт существующих запасов или ближайшего производства в соответствии с запрошенными клиентом сроками и в нужном ему количестве.
Определение APICS Dictionary, 12th Edition
Слайд 5

Больше запасов – выше сервис? Дополнительные количества планируемого запаса продукции создаются

Больше запасов – выше сервис?

Дополнительные количества планируемого запаса продукции создаются как

защитный буфер от неопределенности, порождаемой спросом и производством/поставками
Слайд 6

Виды страхового запаса

Виды страхового запаса

Слайд 7

Если распределение ненормально Динамический страховой запас рассчитывается на основе кривой соотношения

Если распределение ненормально

Динамический страховой запас рассчитывается на основе кривой соотношения запасов

и уровня обслуживания.

В данном случае, чтобы достичь уровня обслуживания 99%, нужен динамический страховой запас в размере 75% от прогноза

Слайд 8

Бизнес-модель косметической компании Прямые продажи по каталогу Предложение меняется каждые 3

Бизнес-модель косметической компании

Прямые продажи по каталогу
Предложение меняется каждые 3 недели
Обязательство компании

поставить товар точно в указанный срок
Слайд 9

Предпосылки обращения к DSS Низкий уровень сервиса (PFR 2006 = 92.2%)

Предпосылки обращения к DSS

Низкий уровень сервиса (PFR 2006 = 92.2%)
Большие колебания

прогнозов продаж
Неравномерные отклонения спроса от прогноза, не отвечающие нормальному распределению
Слайд 10

Данные для анализа применения DSS Прогноз и его изменения на уровне

Данные для анализа применения DSS

Прогноз и его изменения на уровне SKU

в 2006 году
PFR на уровне SKU в 2006 году
Количество штук на заказ
Данные о ЖЦТ на уровне SKU
Стоимость единицы продукции от разных поставщиков
Слайд 11

Основные задачи анализа К какому количеству наименований применять DSS? Какие группы

Основные задачи анализа

К какому количеству наименований применять DSS?
Какие группы товаров должны

входить в это количество?
Параметры кривой соотношения DSS и уровня сервиса
Выбор оптимального DSS с точки зрения затрат и упущенных продаж
Слайд 12

Выбор Топ X для DSS Оптимальное соотношение Top X составило 25%

Выбор Топ X для DSS

Оптимальное соотношение
Top X составило 25% от

всего
кол-ва продаваемых наименований

Уровень сервиса

Доля наименований для применения DSS

Слайд 13

Группы товаров для применения DSS DSS целесообразно использовать только для новинок

Группы товаров для применения DSS

DSS целесообразно
использовать только для
новинок и товаров

с
регулярными продажами,
при этом нет ограничений
для её применения по
разным поставщикам

Значительный прирост сервиса даст применение DSS к сезонным товарам, однако это очень рискованно с точки зрения создания излишних запасов

Слайд 14

Выбор процента DSS Процент страхового покрытия больше 75% для Top 250

Выбор процента DSS

Процент страхового покрытия больше 75% для Top 250 резко

поднимает уровень запасов, давая совсем небольшой прирост сервиса.

Уровень сервиса

Уровень запасов

Слайд 15

Результаты применения DSS Уровень сервиса PFR YTD вырос на 4 п.п.

Результаты применения DSS

Уровень сервиса PFR YTD вырос на 4 п.п.

Запасы

готовой продукции на рынке сократились на 30% и составили 39 дней продаж