ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 16.10.2024
Просмотров: 9
Скачиваний: 0
В случае если бизнес-процесс автоматизирован необходимо разработать порядок регистрации в системе учетных данных для управленческого учета. Эта разработка может как-то повлиять на рабочий процесс.
Если оперативная работа не автоматизирована, то либо
· принимается решение о её автоматизации – тогда необходимо задокументировать целевое состояние рабочего процесса, включая и операции по учету управленческих данных. Это процесс более длительный, но предпочтительный.
· или принимается решение о сборе данных управленческого учета вручную – тогда необходимо разработать процедуру сбора и регистрации данных управленческого учета.
На третьем этапе производится работа с системами, которые настраиваются для обеспечения регистрации данных управленческого учета. Проводится донастройка OLTP систем для автоматизация оперативной и учетной деятельности, в OLAP системе производится настройка интерфейсов для ввода некоторых данных непосредственно в OLAP систему. Одновременно с этим производится «заказдровая» настройка обмена данными между OLTP и OLAP системами, которая выполняется ИТ специалистами.
После настройки всех технических аспектов и автоматизации учетных процедур появляется возможность получать управленческую отчетность. Часть отчетов по-прежнему можно получать непосредственно из ERP системы, но большая часть отчетов, а также аналитическая работа будет основана на работе OLAP системы.
Аналитическая работа на основе специфических возможностей BI систем
Внедрение BI систем неправильно сводить к задаче получения управленческой отчетности, поскольку системы этого класса призваны выявлять факты, невидимые через управленческую отчетность, причем на всей истории деятельности компании. Так, крупные сетевые ритейлеры за несколько лет своей деятельности накапливают огромное количество данных. Например, в информационной системе сети «Копейка» к концу 2007 года накопилось порядка 7 террабайт данных, и сейчас уже объем данных превышает базу данных РЖД. Клиентские системы не позволяют работать с таким огромным объемом данных в он-лайн режиме. BI же системы за счет особого строения справляются с такими объемами данных и позволяют отслеживать и анализировать тенденции по всему объему данных.
BI системы активно используются и в департаментах финансовой аналитики, логистики, продаж и маркетинга. На конкретных примерах рассмотрим, какие проблемы помогает решать BI.
Финансовая аналитика
«Больная мозоль» финансовых аналитиков – фальсификации и мошенничество своих же сотрудников. Приведу пример, как BI системы помогают справиться с этой проблемой. В одной московской розничной сети обнаружили парадоксальную ситуацию – основные товарные группы, такие как фрукты, овощи, которые всегда прекрасно раскупались, стали убыточными, притом, что спрос на них не падал. Стали проводить детальный анализ по магазинам, времени убыточных продаж и выявили, что это происходит в определенные дни недели в ряде супермаркетов. В итоге выяснилось, что у товароведов был сговор с поставщиками, и они постоянно списывали партии товара как бракованные. Так, за два месяца обнаружилось 22 тонны «бракованных» бананов.
Логистика
Одна из основных проблем, связанных с логистикой и в частности закупками – неэффективность использования оборотных средств. При решении задач пополнения запасов все сталкиваются с задачей прогнозирования потребности на следующий период. Не имея специализированных инструментов, физически невозможно достаточно детально изучать товарную динамику. В итоге возникают проблемы планирования – или логисты перестраховались и товара закуплено слишком много, или бывает и недостача товара. BI системы позволяют проводить более детальный анализ динамики и обеспечивать бесперебойное наличие товара при меньших потребностях в оборотных средствах, что очень важно в кризис. При активном использовании BI можно добиться сокращения складских запасов минимум на 10% при одновременном увеличении продаж.
Другая проблема, которая возникает при планировании – второстепенные факторы, которые мешают адекватному принятию решений. При прогнозировании традиционными методами легко совершить ошибку, потому что не учитываются единичные всплески в продажах товаров. Это и есть второстепенные факторы – разовая случайная покупка большого объема, недоступность склада, поломка и т.п. Например, в прошлом месяце приехал оптовик и сделал большую закупку – условно грузовик товара. Без четкого анализа, можно сделать вывод, что спрос на наш товар увеличился и закупить в следующем месяце больше товара. В следующем месяце этот клиент не приедет, и компания останется с грузовиком нераспроданного товара. При планировании в BI, система укажет на увеличение продаж как на фактор второстепенный и досадной ошибки прогнозирования не произойдет.
Продажи
В кризис одной из наиболее актуальных проблем для департамента продаж становится реализация «зависших» товаров. Рассчитывая на благоприятные времена, закупили стандартные партии товаров, а теперь на складе образовались остатки. В подобном случае полезно провести анализ совместных покупок оставшегося товара. Результаты такого исследования впечатляют. Приведу пример октября-ноября этого года. В одной оптовой торговой компании из-за кризиса осталась нераспроданной большая партия пальто. Тогда используя BI систему, выяснили, что в летний период этот тип пальто в 76% случаев покупался вместе с определенными моделями сарафанов. Затем менеджеры по продажам стали предлагать эти пальто тем клиентам, которые летом не покупали пальто, но покупали сарафаны выявленных моделей. 60% этих компаний закупили пальто. Проблема распродажи остатков была решена буквально за пару недель.
Также в контексте продаж нередко закрадываются ошибки при оптимизации товарного ассортимента. Случается, что из-за невозможности провести многофакторный анализ из ассортимента магазинов исчезают эффективные товарные позиции, ошибочно принятые за малодоходные. Так, в одном супермаркете продажи варенья из грецких орехов были очень низкими и, посмотрев на выручку, эту ассортиментную позицию убрали. Однако через некоторое время заметили, что оборот некоторых люксовых продуктовых позиций снизился. Впоследствии выяснили, что вместе с этим сортом варенья покупали как раз данные товары, а когда варенье исчезло с прилавков, эти покупатели, приходившие в супермаркет из-за достаточно редкого товара, тоже покинули магазин. При грамотном многофакторном анализе с помощью BI‑системы такой ситуации не произошло бы.
Маркетинг
А). Мерчандайзинг. Не секрет что показатели эффективности торговой компании привязаны буквально к каждому стеллажу, и необходимо грамотно планировать торговые площади. Только проблема в том, что классические рекомендации по выкладке товара являются очень усредненными и не учитывают ассортиментную, сезонную, демографическую и географическую специфику отдельного магазина. С помощью BI систем можно оптимизировать выкладку товаров не будучи мерчандайзером. Речь здесь идет о паттерном поведении покупателей, которое можно выявить и эффективно использовать при полочном планировании. Один из самых очевидных паттернов покупательского поведения – совместная покупка пива и чипсов. Нетрудно догадаться, что если поставить пиво и чипсы далеко друг от друга, объем продаж каждого продукта уменьшится. Но BI системы способны выявлять самые неочевидные сочетания групп товаров. Например, в крупной сети супермаркетов Санкт-Петербурга[4] был выявлен паттерн «сыр+яблоки». Когда два товара в супермаркетах разместили рядом, товарооборот повысился на 5-7% буквально в течении 4 дней.
Б). Продвижение. Все чаще торговые компании склоняются к целенаправленным методам продвижения. BI системы предоставляют возможность сегментации клиентской базы, построения портретов групп покупателей при планировании маркетинговых мероприятий для отдельных целевых групп. Так, в сети супермаркетов электронной и бытовой техники[5] было решено создать различные каталоги для покупателей с дисконтными картами. При этом стоял ряд вопросов – «на сколько групп разбить клиентов?», «по каким признакам выделять группы?», «сколько каталогов печатать (по видам и по количеству экземпляров)?». В итоге было выявлено 8 групп покупателей и еще одна группа порядка 100 клиентов, с которыми решено было работать отдельно. В каждой из восьми групп опять же с помощью BI определили 2-3 типичных покупателя, у которых поинтересовались, что бы они хотели увидеть в новом каталоге. В результате распространения каталогов продажи на 30% превысили ожидаемый уровень.
В). Оценка эффективности маркетинговых активностей. Отец рекламы говорил, что 50% рекламного бюджета он тратит впустую, вот только не знает какую. В торговых компаниях одновременно используются различные варианты продвижения – прямая реклама, промо-акции, акции со снижением цен, распространяются рекламные каталоги и т.п. При этом просчитать эффективность рекламного комплекса по отдельным группам товаров или одного метода для всего ассортимента очень сложно. Например, комплексное промо-предложение типа «купите тушь, тени и помаду компании «Х» и получите в подарок косметичку», трудно оценить с точки зрения влияния на каждый элемент. Благодаря многофакторному анализу BI системы ответить на вышеуказанные вопросы. Это оптимизировать рекламный комплекс и повысить эффективность рекламного бюджет – вожделенная задача всех рекламщиков. Так, при внедрении BI системы С.М.А.Р.Т. количество промо-акций в каталогах «AVON» сократилось как минимум на 2/3 без снижения оборота.
Заключение
В условиях кризиса автоматизация управленческого учета приобретает все большую значимость для компаний, позволяя оперативно принимать управленческие решения и делать это на основе фактической информации, быстрее реагировать на интенсивно изменяющиеся условия рынка и получать дополнительную выгоду. Компании понимают, что сейчас уже трудно ограничиваться возможностями ведения управленческого учета в ERP-системах, в которых допрограммирование отчетов занимает много времени. Тандем ERP+OLAP-решения (преимущественно BI) открывает компаниям новые возможности и перспективы. А дальше уже дело за управленцем – только его активность и энтузиазм в работе с новыми инструментами выведут бизнес компании на новый уровень.