Модели оптимизации ассортиментной политики торгового предприятия (И. Абанин, "Финансовая газета", N 43, октябрь 2004 г.)

Модели оптимизации ассортиментной политики
торгового предприятия

В последнее время особую актуальность приобретает задача повышения конкурентоспособности отечественных предприятий торговли как на внутреннем, так и на внешних рынках. Применение в коммерческой деятельности торговых компаний моделей оптимизации ассортимента предлагаемой продукции дает им дополнительный шанс на победу в конкурентной борьбе.

Диапазон методов планирования ассортимента достаточно широк: от профессиональной интуиции менеджера по продажам до использования современных информационных технологий. В данном случае под словосочетанием "использование IT-технологий" специалисты подразумевают применение различных аналитических информационных систем: это могут быть инструментарий пакета прикладных программ Statistica или, например, функции прогнозирования Excel, такие, как Тенденция либо Рост.

Однако в настоящей статье мы рассмотрим другой аспект - экономические параметры, которые принимаются за основу показателей эффективности моделей оптимизации ассортимента продаж, реализованных в многочисленных пакетах программ.

Классическая задача линейного программирования, рассмотренная в многочисленных учебниках по экономическому анализу и реализованная в многочисленных программных системах, выглядит следующим образом: максимизировать функцию цели - сумму произведений удельной прибыли от продажи i-того товара на количество проданного i-того товара, при ограничениях - удельные полные издержки от продажи i-того товара, умноженные на количество проданного i-того товара, не должны превышать заданной планом величины, где прибыль от продажи i-того товара понимается как разница между выручкой и полной себестоимостью этого товара.

Рассмотрим постановку условной задачи: некая торговая фирма-оператор является владельцем сети магазинов в Москве. Для простоты будем считать, что таких магазинов два, один находится в центре города, а другой, например, в Зеленограде.

В ассортименте каждого магазина 100 наименований товаров. Перед руководством торговой фирмы перед началом нового операционного цикла встает вопрос: как на основе данных базового периода определить, какой объем закупок в плановом периоде товаров X1, X2, ..., X100 необходим для увеличения или сохранения уровня выручки или прибыли на уровне, достигнутом предприятием в базовом периоде.

Опираясь на постановку задачи в ее классическом виде, специалисты, работающие в аналитических подразделениях торговой фирмы, без особого труда смогут формализовать задачу и применить необходимые программные средства анализа данных для определения оптимального плана продаж в плановом периоде.

Руководство предприятия получит необходимые аналитические расчеты с данными о предполагаемых объемах закупки и дальнейшей продаже товаров. Однако скорее всего по истечении очередного операционного цикла станет ясно, что планируемая прибыль не получена, а может быть, и наоборот, фирма понесла убытки.

Вернувшись к постановке задачи, можно определить причины неудачи, которая постигла фирму. Проблема заключается в субъективизме оценок и отсутствии прозрачного алгоритма распределения постоянных издержек. Если с переменными издержками все понятно - они могут быть отнесены непосредственно на единицу продаваемой продукции, то постоянные издержки относятся на единицу затрат опосредованно, по определенному алгоритму.

Следовательно, арендная плата за землю, на которой находятся торговые площади в центре Москвы и в Зеленограде, суммируется и переносится на себестоимость проданных товаров обычно пропорционально выручке от реализации - чем больше товара хi продала фирма, тем большая доля постоянных издержек переносится на себестоимость от его продажи. Получается, чем больше продажи товара, тем дороже он обходится фирме.

Приведенный пример является достаточно упрощенным и специально подобран таким образом, чтобы указать на явные противоречия выводов, формально выстроенных на основе показателей прибыльности различных видов деятельности, рассчитанных на основе методики распределения постоянных затрат пропорционально выручке от реализации. В том случае, когда предприятие реализует широкую номенклатуру товаров, оценку эффективности продаж каждого из них следует производить очень внимательно, поскольку распределение постоянных затрат пропорционально выручке от реализации способно существенно исказить картину, завысив или, наоборот, занизив истинную роль тех или иных видов продукции (товаров) в формировании общей прибыли предприятия.

Итак, можно утверждать, что такие показатели эффективности модели, как прибыль и рентабельность, не всегда могут быть пригодны для принятия корректных управленческих решений.

Альтернативным, или, точнее, дополнительным, является способ, в основе которого лежат методики "директ-костинг". Он позволяет определить оптимальный план продаж, т.е. такой ассортимент, при котором торговая фирма будет иметь высокие экономические показатели.

Главная особенность системы "директ-костинг" заключается в том, что себестоимость продукции учитывается и планируется только в части переменных затрат. По переменным расходам оцениваются также остатки готовой продукции на складах и незавершенное производство. Постоянные затраты в этой системе управленческого учета сразу относятся на уменьшение доходов в том отчетном периоде, в котором возникли. Для выполнения расчетов этот вариант намного проще. Такой алгоритм обеспечивает решение задач, связанных с планированием и принятием решений, поскольку можно применять методы операционного анализа.

Система "директ-костинг" позволяет:

устанавливать нижнюю границу цены продукции;

проводить сравнительный анализ прибыльности различных видов продукции;

формировать оптимальную стратегию реализации продукции;

осуществлять выбор между собственным производством продукции и ее закупкой на стороне;

выбирать оптимальную с экономической точки зрения технологию торговли;

определять точку безубыточности и запаса прочности предприятия и др.

В моделях оптимизации, в основе которых лежат методики "директ-костинг", в качестве показателя эффективности используется соотношение маржинального дохода к переменным затратам.

Модифицируем условия задачи линейного программирования: максимизировать функцию цели - сумму произведений удельного маржинального дохода от продажи i-того товара на количество проданного i-того товара, при ограничениях - удельные переменные издержки от продажи i-того товара, умноженные на количество проданного i-того товара, не должны превышать заданный лимит оборотных средств. Задача в такой постановке может быть реализована в среде Excel, 1С: Предприятие или MathCAD.

Был проведен вычислительный эксперимент: решена с использованием первой и второй моделей задача оптимизации ассортимента предлагаемой торговой компанией. По итогам моделирования были получены два плана продаж. Первый план предлагает отказаться от закупок и дальнейшей продажи ряда товаров, при этом прибыль предприятия составила, например, 1 млн руб. Полученный в результате работы второй модели план продаж пересекается с первым, но некоторые товары из "черного" списка в ассортименте предлагаемой продукции в нем представлены. Самое интересное заключается в том, что предполагаемая прибыль фирмы при этом увеличилась.

Исследования подтвердили тот факт, что анализ продаж, проведенный по соотношению маржинального дохода к переменным затратам, является более гибким и может быть использован менеджерами предприятия в качестве основного метода планирования ассортимента.

Однако, как показывает практика, представленная модель имеет ряд недостатков, существенно ограничивающих сферу ее применения. Один из них состоит в том, что в ней не предусмотрена возможность привлечения торговой фирмой заемных средств, позволяющих увеличить лимит закупок товаров.

Важным моментом при моделировании ассортимента на основе линейной оптимизации является определение степени точности полученных итогов. Каждая модель, будь то простая модель, не учитывающая фактор инфляции и не предусматривающая использование заемных средств, или модель, учитывающая все вышеперечисленные условия, в определенных условиях обеспечивает достаточно точные прогнозы величины маржинального дохода и, как следствие, может успешно применяться в коммерческой практике. Для этого необходимо на основе анализа собранных статистических данных определить сегмент, на котором она будет давать хорошие результаты. Как известно, каждой группе товаров присущи отличительные признаки: определенные значения функции спроса на них, наличие (отсутствие) товаров-заменителей, степень влияния инфляционных факторов и т.д. Поэтому возможно, что для некоторой группы товаров одна из моделей линейной оптимизации будет давать результаты, не устраивающие лицо, принимающее решение, а другая полностью удовлетворит его ожидания.

Очевидно, что ввиду определенной специфичности для оптимизации продаж некоторых групп товаров следует применять модели, основанные на методах, не относящихся к линейной оптимизации, например методы принятия решений в условиях риска и неопределенности, и только они смогут обеспечивать удовлетворяющие руководство торгового предприятия результаты.

В заключение хотелось бы отметить, что для успешного применения предложенных моделей оптимизации ассортиментной политики торгового предприятия необходимо в дальнейшем провести дополнительные исследования для определения границ и условий их применения, т.е., сопоставляя прогнозируемые данные с фактическими, оценить точность результатов моделирования, определить группу товаров, для которых эта модель дает хорошие результаты, провести корреляционный и регрессионный анализы с целью выявить зависимые признаки, присущие этой совокупности, установить временные границы операционного цикла, в течение которого с достаточно малой погрешностью прогнозные данные будут близки к фактическим.

И. Абанин,

Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации

"Финансовая газета", N 43, октябрь 2004 г.