АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#9 Анализ для производственных компаний: Аналитика логистики. Саботаж складских

30.05.2022

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

1. Введение

Мы рассмотрим несколько интересных реальных кейсов аналитики логистики, а именно применения аналитики у одного из наших клиентов, для которого оперативная и качественная логистика товаров является ядром бизнеса.

Примечание: цифры и наименования искажены, так как являются конфиденциальной информацией.

Ранее мы рассмотрели три кейса:

1. Кейс № 1 «Анализ складских запасов: Где мы сейчас и куда идти дальше?»

2. Кейс № 2 «Аналитика склада: Борьба с «лежаком»»

3. Кейс № 3 «Склад быстрой отгрузки: жалобы клиентов»

В кейсах № 1, 2 компанией была решена конкретная проблема — затоваривание склада, проблема была даже не в том, что склад физически занят, а в том, что деньги заморожены. Ведь все мы прекрасно понимаем, что товар, который на складе — это средства, которые в нем заморожены, соответственно чем ниже оборачиваемость склада, тем больше денег у вас заморожено. С другой стороны склад не может быть пустым, потому что товар имеет сезонную специфику и покупатели не будут ждать долго под заказ и могут уйти и купить (пока тема «горячая») у другого продавца.

С помощью современного подхода анализа данных компания проанализировала текущую ситуацию на складе, выявила категории товаров, которые долго лежат на складе и в которых «заморожены» деньги, рассмотрела их более детально, снизила на некоторые позиции маржу на 5% и продала постоянным/ потенциальным клиентам с помощью рассылки, таким образом высвободила «замороженные» деньги в кризисные времена.

В кейсе № 3 компанией была решена проблема, связанная с качеством уровня сервиса. Была выявлена проблема: долгий процесс получения заказа и с помощью современного подхода анализа данных компания выявила участок с задержкой процесса и быстро решила возникшую проблему.

Напомним, у компании (на момент создания дашбордов) был один склад (сейчас их несколько) и регулярные покупатели, компания стремится, чтобы покупатели не уходили, удерживает клиентов номенклатурной базой и уровнем качества обслуживания — 90% и более покупателей, которые пришли за товаром, должны уехать со склада в течение 70 минут полностью счастливыми и с товаром.

Компания в какой-то момент поняла, что есть определенные проблема — затоваривание склада, проблема даже не в том, что склад физически занят, а в том, что деньги заморожены. Ведь все мы прекрасно понимаем, что товар, который на складе — это средства, которые в нем заморожены, соответственно чем ниже оборачиваемость склада, тем больше денег у вас заморожено.

С другой стороны склад не может быть пустым, потому что товар имеет сезонную специфику и покупатели не будут ждать долго «под заказ» и могут уйти и купить (пока тема «горячая») у другого поставщика. То есть, как выбрать компромисс? Большой или маленький склад? От чего избавляться и что закупать?

В этой статье мы рассмотрим кейс № 4 «Саботаж складских» — этот кейс связан с контролем работы сотрудников на складе.

Появилось ощущение, что что-то идет не так и компания начала анализировать работу уже непосредственно сотрудников на складе.

 

2. Проблематика в компании

1. Компания дистрибутор продает дорогостоящее оборудование и запчасти к нему (кейс №1 и кейс №2 рассмотрели в предыдущих статьях)
У компании собственный склад и постоянные регулярные покупатели. При этом на складе есть залежалый товар — «замороженные» деньги компании. То есть как выбрать компромисс? Большой или маленький склад? От какого товара избавляться и какой товар закупать?

2. Отгрузка производится со склада (кейс №3)
Компания ориентируется на высочайший уровень сервиса, есть SLA по времени отгрузки товара (90% и более покупателей, которые пришли за товаром, должны уехать со склада в течение 70 минут полностью счастливыми и с товаром). При этом, далеко не все недовольные клиенты жалуются — кто-то уходит навсегда, меняя поставщика, поэтому важно следить за качеством уровня сервиса.

3. Персонал тоже может «сбоить»
Помимо регулярных аналитических задач, могут быть и проектные, где надо разобраться в ситуации и найти решение.

 

3. Преимущества современного подхода анализа данных для решения таких проблем

1. Быстрое получение ответов на бизнес-вопросы
Главное преимущество современного подхода — это его гибкость, которая позволяет получать быстрые ответы на актуальные (текущие) вопросы вашего бизнеса на основе ваших данных. Не требуется тратить месяцы на программирование отчетов. Да и, к тому же, часто бывает, что через месяц уже «поздняк метаться», и ситуация кардинально изменилась.

2. Единые цифры по вашим показателям
Начиная использовать современные подходы анализа данных, многие компании начинают понимать, что в данных «чего-то не хватает», где-то что-то «не так записано» или оказывается, что сотрудники вообще не понимали, что необходимо вносить в учетную систему и вносили какую-то другую информацию. Косвенно, своевременная аналитика двигает компанию вперед в упорядочении всех своих данных — поняв, где именно неправильные данные, ИТ-отдел может внести коррективы в учетных системах, содержащих первичные данные.

3. Удобство пользования отчетами для руководителей и менеджеров разного уровня
Менеджерский ресурс думать и принимать решения часто ограничен доступом к информации и здесь наш современный подход анализа данных помогает, выдавая максимальный объем нужной информации в одном месте. Интерактивное отображение полного объема информации позволяет связать разные показатели, подумать и быстро принять важные бизнес-решения на основе данных.

4. Обогащение внутренних данных компании
Современное решение по анализу данных позволяет связывать разные отчеты, обладая также возможностью подтягивать внутрь внешние данные (например, с внешних веб-сайтов, или приобретенные массивы данных по анализу рынка от специализированных агентств вроде Nielsen).

5. Снижение трудозатрат на сбор и обработку информации, качество решений
Современные решения для анализа данных имеют определенный бюджет, но он может сильно варьироваться — начинать можно с небольших цифр, тем не менее снижение трудозатрат на сбор и обработку информации способны сами по себе окупить решение вашей проблемы, не говоря уже о том качестве управленческих решений, которые будет принимать менеджмент. Соответственно, обработка информации, автоматизация отчетов делаются в современных ИТ-решениях для анализа данных в разы быстрее, таким образом высвобождаются ресурсы ваших экспертов-аналитиков, которые можно использовать для более глубокого анализа.

 

4. Дашборд «Саботаж складских»

 Дашборд показывает график работы смен, их результаты KPI, на дашборде можно увидеть недовыполнение KPI, то есть, например, где свыше 10% клиентов обслуживается более 70 минут. Управляющие менеджеры начали исследовать ситуацию, логично предположить, что это может быть связано с увеличением количества заказов. Однако, средняя часть дашборда показывает количество грузов в день, и мы видим, что конкретно смена 3 отгрузила 59, 29, 44, 35… заказов, в общем это не сильно отличается от дней по другим сменам, где соответственно KPI были выполнены. Таким образом, проблема непосредственно в смене номер 3 — и это предмет организационных изменений в коллективе.

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

5. Заключение 

С помощью этого дашборда компании удалось выяснить проблему, которая заключалась в людском факторе, побеседовали, посмотрели, что фактурно смена работает примерно с тем же объемом заказов, что и другие смены и как они ранее сами выполняли, выявили причину демотивации, от части она была связана с тем, что руководство заболело и, коллектив, без должного присмотра, «разбаловался».

Пример аналитики, где можно визуальным образом анализировать и решить конкретную задачу, которая перед вами стоит, причем сами аналитики и решают эту задачу, обладая доступом к данным, строят аналитику и принимают бизнес-решение в течении нескольких часов или одного рабочего дня, что очень важно для такого типа бизнеса.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:

1) Производство, в том числе:

— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон

— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика

— Производство кормов для животных — Альпинтех

— Сельхозпроизводство — АгроТерра

— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ

— Фарминдустрия — Материа Медика и др.

— Металлургия — РусАл и НорНикель

— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.

3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель

4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.

5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.

6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.