كيفية بناء تكنولوجيا الأعمال لتخطيط المبيعات في نظام واحد

في هذه المقالة ، أود أن أشارككم تجربة بناء نظام لتخطيط المبيعات والتحدث عن خطوات عملية لتنفيذه.

مسألة التخطيط المتناثرة

غالبًا ما يتطور الموقف في الشركات: لكل قسم نسخته الفريدة من خطة المبيعات. يتم استخدام هذه الخطط في العمل ، على سبيل المثال ، من قبل إدارات التسويق والمبيعات والممولين والخدمات اللوجستية.

هذه الخطط لها تنسيق مختلف ، ودرجة مختلفة من التفاصيل ، والأهم من ذلك ، شخصيات مختلفة ومتضاربة.

يطرح سؤال منطقي ، وكيفية بناء نظام تخطيط متكامل في الشركة وما هو مطلوب لذلك.

بناء عملية تجارية

أعتقد أنه من المهم معالجة هذه المسألة من منظور إنشاء تقنية أعمال مبسطة .

كقاعدة عامة ، يعد التخطيط عملية منتظمة (غالبًا ما تكون شهرية أو أسبوعية) ، حيث يوجد تنسيق وتعديل لخطة المبيعات والخطط ذات الصلة (على سبيل المثال ، العرض والإنتاج).

(كثيرًا ما تستخدم المصطلحات: S&OP - تخطيط المبيعات والعمليات ، IBP - تخطيط الأعمال المتكامل).

في عملية التخطيط ، يجب تحديد المشاركين وأدوارهم ومهامهم وتواريخهم بوضوح. على سبيل المثال ، يوفر البائعون خطط العملاء (أو القنوات). يقوم التسويق بفحص التشكيلة وإبلاغه بالمنتجات الجديدة ، إلخ.

بالنسبة لعملية التخطيط والمشاركين فيها ، ينبغي تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية وإعداد التقارير ، والتي ستصبح وفقًا لها من الممكن التحكم في جودة النتائج. على سبيل المثال ، اكتمال البيانات ، دقة التخطيط ، دوران المخزون ومستوى الخدمة.

التحديات التنظيمية

المشاركون الانضباط

يتطلب التخطيط إشراك مختلف موظفي الشركة ، بالإضافة إلى تزويدهم ببيانات عالية الجودة في الوقت المحدد. (يمكن لنظام تكنولوجيا المعلومات التعويض جزئيًا عن هذه المشكلات باستخدام الحسابات التلقائية.)

صحة واكتمال الدلائل (معالج البيانات)

من الضروري ضمان تحديث الدلائل في الوقت المناسب في نظام المحاسبة. على سبيل المثال ، بالنسبة للمنتج ، يجب تحديد الحالة الحالية وتواريخ بدء / نهاية المبيعات والفئة والحقول الأخرى التي سيتم استخدامها في التخطيط والتحليل.

تعديلات "من أعلى إلى أسفل"

عند تنسيق الخطط في المستوى العلوي ، حتما ، يمكن أن تحدث التعديلات من أعلى إلى أسفل تلقائيا. في هذه الحالة ، تآكلت مسؤولية التخطيط من قبل فناني الأداء ، كما تم تعديل الأرقام أعلاه.

في أي حال ، من الضروري إنشاء تتبع / مراجعة للتحرير وإصدارات التخطيط.

درجة عالية من عدم اليقين

التغييرات في السوق وتصرفات المنافسين يمكن أن تبطل جميع جهود التخطيط. سيكون من المفيد تقديم طريقة للمقارنة مع "التنبؤ الساذج". أي على سبيل المثال ، كم هو أفضل نتيجة للعملية من المتوسط ​​المتحرك البسيط أو طريقة التنبؤ البسيطة الأخرى. (لسوء الحظ ، في الممارسة العملية ، قد يتضح أن التنبؤ الساذج يمكن مقارنته من حيث الجودة بنتيجة العملية).

مستودع البيانات التحليلية

من الصعب الآن العثور على شركة ليس لديها نظام خاص بها من التقارير التحليلية ومستودع واحد للبيانات التحليلية.

ومع ذلك ، فإن مثل هذا النظام هو شرط أساسي لبناء نظام التخطيط.

إحصائيات المبيعات الفعلية والأسعار والتحليلات الخارجية الإضافية ومستلزمات المستودعات والدوران والسلع العابرة - كل هذا ضروري لإعداد خطة المبيعات ولتحليلها لاحقًا.

لذلك ، فمن الممكن قبل بناء نظام التخطيط ، سيكون عليك بناء مستودع بيانات ونظام ذكاء الأعمال.

هناك العديد من الأساليب والحلول ، لكنني أريد أن أتناول العديد من النقاط الرئيسية:

جودة البيانات

لأن مستودع البيانات هو نظام منفصل ، ثم أعتقد أن الاختلافات في الأرقام مع أنظمة المحاسبة الرئيسية التي يتم تحميل البيانات منها في المستودع أمر لا مفر منه. يمكن إنفاق جزء كبير من الجهد على تنظيف وفحص وإعادة فحص البيانات التي تم تنزيلها. حتى لا يشكل ذلك مفاجأة للإدارة ، من المفيد وضع هذه المهام في خطة / ميزانية المشروع.

تصور البيانات (لوحات المعلومات)

بشكل عام ، تعد لوحات المعلومات مفيدة للتسويق الداخلي للمشروع ولعرضه الفعال لإدارة الشركة. ومع ذلك ، فإن العيب الكبير هو التكلفة المرتفعة لإنشائها وعدم وجود مرونة في التكوين على جانب المستخدم النهائي. في الواقع (في رأيي) ، من الأرجح أن تكون لوحة المعلومات منتجًا لتكنولوجيا المعلومات وأن معظم المستخدمين المتقدمين ليسوا على استعداد لإتقان أي نظام لتصور البيانات بخلاف Excel.

سرعة

قد يكون الأداء مشكلة كبيرة ، مما سيؤثر بشكل كبير على موقف المستخدمين من النظام واستعدادهم للعمل معه. من الطرق الجيدة لتحسين الأداء استخدام تقنية OLAP ، مع تقليل عدد الحسابات الفورية.

تعلم الآلة

بالطبع ، هذا الموضوع هو "الضجيج" الرئيسي وهناك الكثير من المعلومات الإعلانية حوله.

دعونا نرى ما الذي يمكن أن يقدمه لنا التعلم الآلي في الممارسة العملية وما سنواجهه.

في رأيي ، لا يوفر التعلم الآلي في مجال التخطيط ، كقاعدة عامة ، دقة أعلى من التخطيط اليدوي (على الرغم من أن هذا ممكن فقط مسألة وقت).

من الفوائد المهمة لتنفيذه تبسيط العمليات الروتينية ، خاصة بالنسبة للبضائع المصنفة وفقًا لتصنيف ABC إلى B و C.

يمكن تحقيق مكاسب كبيرة إذا كانت عملية التخطيط تتطلب درجة كبيرة من التفاصيل وحجم مجموعات السلع / القنوات / المتاجر / الفترات ، إلخ. في ملايين السجلات.

الآن عن الصعوبات:

لا يتم إنفاق 90٪ من الجهد على بناء خوارزمية ، ولكن على تنظيف البيانات وإعدادها

كما هو الحال في بناء تحليلات الأعمال ، يجب التحقق من البيانات المقدمة إلى خوارزمية الجهاز وتحويلها إلى "ميزات" (أو تنبؤات). في رأيي ، في هذه المرحلة يكون أعلى خطر لكل من الأخطاء المنطقية والأخطاء. يمكنك التعامل مع المشكلة عن طريق تصور البيانات والتحقق منها في المراحل المتوسطة.

النتيجة وتكلفة العمل يصعب التنبؤ بها

في رأيي ، هذه هي المشكلة الأكبر. بناء خوارزميات التنبؤ هي عملية قريبة بطبيعتها من البحث العلمي. من السهل جعله بلا نهاية وهناك خطر كبير للفشل بجودة تنبؤ منخفضة. والسبب هو العدد غير المحدود من الخيارات للتنبؤات والنماذج التي يمكنك محاولة تحسين جودة التنبؤ بها.

المسافة التجارية

في مشاريع علوم البيانات ، في رأيي ، هناك خطر كبير من عدم فهم مستخدمي الأعمال للغة التي يتحدث بها خبراء علم البيانات.

بالنسبة للتعاون ، من المهم أن تكون قادرًا على نقل نتائج العمل وتقدمه بكلمات بسيطة. تجنب المصطلحات الرياضية والمصطلحات المعقدة الأخرى ، وفسر نتائج النماذج من وجهة نظر المنطق السليم.

لتقليل المخاطر وزيادة إدارة مشروع علم البيانات ، تعد تقنيات إدارة مشروعات Agile مناسبة تمامًا.

يعد النهج التكراري والعرض المتكرر للنتائج للعميل وإطلاق أجزاء "مفيدة للغاية" من الحل في المنتج أمرًا ضروريًا.