После сбора данных появится возможность провести анализ для принятия
математически обоснованного решения о трансформации логистической цепи в омниканальную. Рассмотрим основные этапы.
1. Определение потенциальной емкости спроса Цепи поставок в ретейле и FMCG являются «demand driven», то есть их структура и потоки определяются спросом потребителей на продукцию. Для определения структуры, потоков и стоимости цепи поставок в онлайн-канале нужно понимать потенциальную емкость спроса. Как это сделать? Например, с помощью антропологических исследований. Это изучение населения, которое является вашей целевой онлайн-аудиторией в конкретной географической локации, его покупательских предпочтений и возможностей. Такие исследования проводятся с детализацией до категорий товаров. Категории определяются в соответствии с условиями хранения и транспортировки до места выдачи заказа. Важно отменить, что описанным образом определяется лишь верхнеуровневая «бюджетная оценка» емкости рынка, позволяющая оценить, «стоит ли игра свеч».
2. Определение потенциальных локаций для складов обслуживания онлайн-канала Этот этап пропускается, если компания при выходе в омниканальность рассматривает только существующие торговые объекты или склады как центры обслуживания онлайн-канала. Чтобы реализовать эту задачу, нужно собрать данные и создать математическую оптимизационную модель. Она поможет определить потенциальные географические локации, из которых возможно обслуживание клиентов.
На этом же этапе емкость рынка в рублях трансформируется в спрос, агрегированный до центра исполнения заказа в штуках в разбивке на товарные категории. Например, один из наших клиентов стремился занять Х% рынка — Y млрд рублей. Зная покупательскую способность населения, количество жителей и поисковых запросов в разрезе населенных пунктов и товарных категорий, мы смогли разбить эти Y млрд на более детальный спрос. То есть посчитали, что в Самаре спрос на товары для животных в 2023 году будет Z млн рублей.
3. Анализ инфраструктуры локаций Необходимо убедиться, что в определенных локациях имеется необходимая для функционирования центра исполнения заказа инфраструктура. Ее самый распространенный формат – даркстор. Эта задача также может быть реализована при помощи специализированных агентств, занимающихся городскими исследованиями. Если по результатам анализа в заданных локациях необходимая инфраструктура не будет найдена, требуется вернуться на шаг назад и, изменив требования, провести анализ еще раз. Также на данном этапе стоит проанализировать присутствие потенциальных партнеров (например, igooods, «СберМаркет») и конкурентов, то есть других ecom-игроков, которые могут забрать часть спроса.
4. Аренда коммерческой недвижимости Здесь определяется финальный перечень объектов, с указанием адресов и коммерческих условий по аренде.
5. Выбор оптимальной конфигурации цепи поставок с учетом новых объектов и эшелонов Опять обращаемся к
оптимизационной математической модели. С ее помощью определяется финальный список дарксторов с учетом операционных и капитальных затрат. Результатом этапа являются аналитические отчеты с информацией по объектам, капитальным инвестициям и операционным затратам, объемам обработки и требованиям к производительности каждой из новых точек.
6. Определяем реально достижимую долю рынка На первом этапе мы определили теоретически достижимую емкость рынка, сейчас считаем реальную, с учетом всех затрат на товародвижение. От нее будет зависеть финальная конфигурация омниканальной цепи поставок. Делается это с помощью сценарного анализа, а математическая оптимизационная модель представляет возможность проводить его в безрисковой среде до выделения реальных инвестиций. Входными предпосылками будут гипотезы о различных размерах спроса (долях рынка), а результат – список дарксторов для открытия и конфигурация цепочек для каждой версии спроса, плюс аналитические отчеты по каждому из рассматриваемых сценариев.
7. Анализ сквозной цепи поставок Важно отметить, что тут мы решаем принципиально иную задачу, чем на предыдущих этапах. У нас зафиксирована инфраструктура и цель состоит в определении оптимальных параметров товародвижения с учетом наличия уже двух каналов – онлайн и офлайн. Анализ также проводится на математической оптимизационной модели, и результатом этапа будут аналитические отчеты и рекомендации по оптимальному уровню централизации ассортимента, эшелонированию запасов в зависимости от их оборачиваемости, параметрам пополнения запасов в дарксторе.