वर्गीकरण - क्लासिक अनुकूलन कार्य

वर्गीकरण दुकान के राजस्व को बहुत प्रभावित करता है, लेकिन स्टोर द्वारा ही प्रबंधित नहीं किया जाता है। नवीनतम शोध को देखते हुए , कुछ लोग रूस में वर्गीकरण को पूरी तरह से प्रभावी रूप से प्रबंधित करते हैं। बस अगर आप सही जगहों पर सही मात्रा में सही उत्पाद बनाए रखते हैं, तो आप कई दुकानों की बिक्री दक्षता को बेतहाशा बढ़ा सकते हैं। बेतहाशा - यह, उदाहरण के लिए, एक तीसरा है।

स्वाभाविक रूप से, हम एक अपवाद नहीं हैं, हमारे स्कूल पूरे देश में समान हैं। सच है, हम इन जामों पर वापस हमला कर सकते हैं। अब मैं आपको उपलब्धता की कमी का बदला लेने के लिए और शातिर के साथ दुर्व्यवहार करने के बारे में बताऊंगा।

पहला सवाल यह है कि कोई उत्पाद क्यों नहीं हो सकता है। खुदरा क्षेत्र के किसी भी व्यक्ति के लिए यह एक स्पष्ट बात है, लेकिन बाहर के किसी व्यक्ति के लिए यह बेहद अतार्किक है। बाजार सदियों से काम कर रहा है, इसलिए नरक अभी भी विसंगतियां क्यों हैं?

कुछ उत्पाद क्यों नहीं हो सकते हैं?

क्योंकि यह सब हमारी दुनिया की प्रकृति के बारे में है। कल्पना कीजिए कि आपके पास सामान का एक स्थिर मैट्रिक्स है, कहते हैं, एक आवासीय क्षेत्र में किराने की दुकान के लिए 500 आइटम। यह पहले से ही एक सरलीकरण है, क्योंकि वास्तव में कोई स्थिर मैट्रिक्स नहीं हैं।

सबसे पहले, ऐसे उत्पाद को देखें जिसकी समाप्ति तिथि नहीं है। उदाहरण के लिए, यह टॉयलेट पेपर होगा। जाहिर है, आसपास के घरों के निवासियों को कभी-कभी इसकी आवश्यकता होती है, यह स्पष्ट है कि वे इसके बिना नैतिक पीड़ा भुगतेंगे, और यह स्पष्ट है कि चूंकि वे इसके बाद गए थे, इसलिए सॉसेज, वोदका और एक केक क्यों नहीं खरीदा, है ना? खैर, या कम से कम केफिर।

टॉयलेट पेपर बिगड़ता नहीं है और गायब नहीं होता है, तकनीकी रूप से अप्रचलित नहीं हो जाता है, यह बस अविश्वसनीय रूप से सस्ता है, आपको लगभग कोई लाभ नहीं देता है, और अंतरिक्ष की एक डॉफीग लेता है। आप इसे यथासंभव छोटा रखना चाहते हैं, लेकिन स्टॉक में हमेशा इतना है कि यह ऐसा नहीं है कि कोई इसके बाद आया है और यह नहीं है। आप भाग्यशाली भी हैं कि उसके पास 10 अलग-अलग रंग, बनावट और कपड़े जैसे आकार नहीं हैं - यह अभी भी एक फैशनेबल स्टोर नहीं है।

दुनिया के एक आदर्श मॉडल में, आप यह करना चाहते हैं: 5 रोल हैं, हर शाम एक डिलीवरी कार आती है, यदि 4 रोल बचे हैं, तो यह आवश्यक है कि वह एक और एक लाए।

समस्या यह है कि मशीन मंगलवार और शुक्रवार को आती है, और आपको इन दिनों के बीच अंतराल के लिए पेपर स्टॉक की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है। चूंकि इसकी खपत काफी रचनात्मक है, इसलिए आप कुछ प्रकार के फ़ंक्शन (सबसे अधिक संभावना है, औसत की अलग-अलग डिग्री में ऐतिहासिक बिक्री डेटा) का उपयोग करते हैं और एक छोटा सा मार्जिन रखते हैं ताकि यह समाप्त न हो।

दो नई इकाइयां उभर रही हैं: मांग पूर्वानुमान और स्टॉक पूर्वानुमान।

मैं बीयर, खस्ता रोटियों और समाप्ति की तारीखों के साथ अन्य चीजों जैसे अधिक जटिल उत्पादों की मांग की भविष्यवाणी करने की सुविधाओं को याद नहीं करूंगा, लेकिन सिर्फ इतना कहना है कि दो उद्देश्य हैं:

- स्टॉक में न्यूनतम स्टॉक।
- अधिकतम: मांग में विभिन्न उतार-चढ़ाव के साथ सभी ग्राहक जरूरतों को कवर करना।

और समय का एक कार्य भी है, क्योंकि प्रसव तात्कालिक नहीं हैं, और उन्हें योजना बनाने की आवश्यकता है। एक अंतराल दिखाई देता है।

आप एक साधारण न्यूनतम प्रकार के इंजन का उपयोग कर सकते हैं: स्टॉक में न्यूनतम रोल निर्धारित करें और उनकी अधिकतम। उदाहरण के लिए, "जब 4 से कम टुकड़े बचे हैं, तो अगली डिलीवरी में 25 तक ऑर्डर करें।" यह छोटी संख्या पर अच्छी तरह से काम करता है।

अब कार्य को थोड़ा जटिल करते हैं। डिलीवरी वाली मशीन एक नहीं, बल्कि अलग-अलग सप्लायर्स की है। प्रत्येक अपने शेड्यूल के अनुसार अपना कुछ लाता है। यह थोड़ा कठिन है, लेकिन अभी भी सहने योग्य है, है ना?

वर्गीकरण आंशिक रूप से ओवरलैप होता है। कभी-कभी एक से छोटे बैचों को लेना अधिक लाभदायक होता है, और दूसरे से अधिक। और कभी-कभी सामानों की बड़ी मात्रा में आवश्यकता होने तक इसे सहना अधिक लाभदायक होता है। ठीक है, आप एक और गणित मॉड्यूल लिख रहे हैं और सब कुछ कमोबेश अच्छा है।

आपूर्तिकर्ता अक्सर परिस्थितियों को बदलते हैं और खुद को बदलते हैं। एक कीमतें बढ़ा सकता है, दूसरा बाजार छोड़ सकता है, तीसरा 1-2 दिन देरी से हो सकता है, चौथा हमेशा ऑर्डर देने में देरी करता है ... आदिश? अभी नहीं। एक पूर्ण पूर्व भुगतान चाहता है, दूसरा बिक्री के लिए व्यापार करने के लिए तैयार है, तीसरा आपको 3 सप्ताह के लिए भुगतान का एक विकृति प्रदान करता है।

शेल्फ लाइफ शेल्फ के ऊपर, मार्केटिंग ट्रेंड (फैशन), माल की तकनीकी अप्रचलन, रंग-रूप-मॉडल के मैट्रिक्स के साथ करतब दिखाने, ऑर्डर में लॉजिस्टिक्स (पूरे बक्से को छोड़ने के लिए, और छोटे बक्से की ढीली छाल के बिना), आपूर्तिकर्ता के वापस आने की संभावना के सवाल आदि हैं। इसलिए मैंने लंबे समय तक खरीदार के काम के बारे में थोड़ा और लिखा। सामान्य तौर पर, परिणाम एक बड़ा जटिल मॉडल है।

एक बड़ा मॉडल खरीद में लगा हुआ है।

और यह मॉडल आत्मविश्वास से किसी भी मशीन आपूर्तिकर्ताओं के साथ एक दुर्घटना का पूर्वाभ्यास करता है।

ऐसा होने से रोकने के लिए, नेटवर्क को एक "कैपेसिटर" के इनपुट पर रखा गया है जो वास्तविक दुनिया के इन खुरदरों को चिकना करता है - इसका अपना गोदाम, जो आपूर्तिकर्ताओं से सब कुछ इकट्ठा करता है और इसे अपने नेटवर्क के अंदर वितरित करता है। यह जिम्मेदारी के अधिक स्थिर क्षेत्रों के साथ और अधिक स्थिर हो जाता है। लेकिन सभी समान, "हम पूरे पार्टी में शादी करते हैं, और अब उफ़" की भावना में आपूर्तिकर्ताओं के जोखिम खरीद पर झूठ बोलते हैं। क्रय एक नियंत्रण के रूप में कार्य करता है: उदाहरण के लिए, यह बजता है: “क्या आपने हमें कार भेजी है? वह जानता है कि वास्तव में कहाँ उतारना है? क्या वह समय पर पहुंचेगा? ” बड़े नेटवर्क के लिए, उदाहरण के लिए, खरीद संकेत किसी भी संयुक्त के संबंध में पूरी तरह से कठोर उपायों के साथ अनुबंध करता है - यह मॉडल को स्थिर करने का उनका तरीका है।

नतीजतन, सभी समान, कुछ सामान बस समय पर नहीं होंगे, और यह दुनिया का कानून है। लेकिन यह प्रभावित हो सकता है।

सौभाग्य से, वास्तविक दुनिया में यह कार्य "100% उपलब्धता हमेशा" पर नहीं आता है, लेकिन सशर्त रूप से, न्यूनतम धन खर्च करके 95% की संभावना के साथ मांग को पूरा करने के लिए। आप 96, 97 या 98 तक पकड़ सकते हैं, लेकिन प्रत्येक नया प्रतिशत अधिक महंगा होगा, और लगभग एक परिमाण का क्रम होगा।

क्या सबसे महत्वपूर्ण उत्पादों की निरंतर उपलब्धता को प्राप्त करना संभव है?

हां। अन्यथा, कभी-कभी फास्ट फूड में कोई हैम्बर्गर नहीं होगा, उदाहरण के लिए। हम, सशर्त रूप से, वस्तुओं की 100% उपलब्धता का निरीक्षण करने की आवश्यकता नहीं है। यह उपलब्धता द्वारा SLA (SLO) स्थापित करने और इसे रखने के लिए पर्याप्त है। हमारे पास एक उत्पाद है, उदाहरण के लिए, जो पूरे नेटवर्क के राजस्व का 1% देता है। यह जैकल का एक और एकमात्र बॉक्स है।

अब कल्पना करें कि हमने जैकल को हटा दिया। आप कितना सोचते हैं कि हम हार जाएंगे? सभी 1%? 0.7%, क्योंकि जो लोग प्रवेश करते हैं वे कुछ और लेंगे, उदाहरण के लिए, इमेजिनेरियम? नहीं। हम राजस्व का 1.5-1.6% खो देंगे, क्योंकि जो लोग जैकल के लिए आए थे, वे सामान से कुछ और लेते हैं, इसे 1.6 पदों की औसत जांच तक खत्म करते हैं।

यदि आप एक उत्पाद को बिक्री से ऊपर से हटाते हैं, तो आप पैसे खो देते हैं। इस उत्पाद की बिक्री से अधिक आप दे देंगे।

यही है, इस उत्पाद और इस तरह की उपलब्धता को बनाए रखने के लिए हमारे हितों में। मान लें कि वे 5% माल हैं जो नेटवर्क के राजस्व का 20% देते हैं। या वे 20% सामान जो नेटवर्क के राजस्व का 80% देते हैं।

लेकिन यह पर्याप्त नहीं है। एक वर्गीकरण केवल राजस्व नहीं है। स्टोर पर जाने का यह एक और कारण है। आपका वर्गीकरण जितना बड़ा होगा, प्रवेश द्वार पर उतने अधिक लोग होंगे। और इसके विपरीत। कुछ लोग बस लड़ने के लिए आते हैं, और आप पहले ही उन सभी को गले लगा चुके हैं। दूसरी ओर, सभी मूल्य उत्पादों को स्टॉक में रखना असंभव है। इसलिए, स्मार्ट लोगों ने दो मॉडल विकसित किए हैं: एबीसी विश्लेषण और एक्सवाईजेड विश्लेषण।

और यही गणित की सुंदरता है।

अब यह निर्धारित करने के लिए कि आपको स्टॉक में क्या खरीदने और रखने की आवश्यकता है?

सबसे पहले, राजस्व का एक एबीसी विश्लेषण किया जाता है - यह अनुमान है कि उत्पाद आपके लिए कितना पैसा लाता है (उदाहरण के लिए, ए: 20% वर्गीकरण का 80% राजस्व, बी: 30% वर्गीकरण का 15% राजस्व, सी: 50% और 5%, क्रमशः)। फिर लाभ का एबीसी विश्लेषण किया जाता है (आप एकाधिकार का एक गुच्छा बेच सकते हैं, लेकिन आप कम मार्जिन के कारण थोड़ा कमा सकते हैं)। फिर एक XYZ विश्लेषण किया जाता है, यह मांग की स्थिरता (और इसकी भविष्यवाणी) का विश्लेषण है - उदाहरण के लिए, एक ही Uno को बहुत बार, बहुत बार पूछा जा सकता है, और यह काफी पैसा लाता है (क्योंकि यह छोटा और सस्ता है)।

परिणाम - आपको राजस्व, लाभ और उपलब्धता के संदर्भ में प्रत्येक उत्पाद के लिए एक श्रेणी मिलती है। उदाहरण के लिए, एएजेड (ए राजस्व में एक बड़ा हिस्सा है, ए लाभ में एक बड़ा हिस्सा है, जेड बहुत खराब तरीके से पूछा गया है) एक ऐसा उत्पाद है जो खुद नहीं बेचेगा, लेकिन आपको बहुत सारा पैसा लाएगा। उदाहरण के लिए, यह हमारे गेम से कुछ स्पेस अलर्ट हो सकता है। AAX जैकाल या इमैजिनेरियम है, एक ऐसा उत्पाद जो बेचने के लिए लाभदायक है, और लोग इसे चाहते हैं। एबीवाई (लाभ का एक बहुत, औसत राजस्व, सामान्य रूप से पूछा गया) जैसे कुछ - उदाहरण के लिए, जेंगा। यह स्पष्ट रूप से स्टोर में होना चाहिए, लेकिन अगर यह मौजूद नहीं है, तो नुकसान इतना महान नहीं है (क्योंकि विशेष रूप से इस खंड में कई टॉवर हैं)। और इसी तरह, यहाँ कुछ और उदाहरण दिए गए हैं:

• AAX आपके लिए दुनिया में सबसे अच्छे उत्पाद हैं।
• एसीएक्स - ऐसे उत्पाद जो आप लोगों को आकर्षित करते हैं, लेकिन उन पर लगभग नहीं कमाते हैं।
• CCX - यह बैटरी की तरह कोई भी सस्ता कचरा हो सकता है, उदाहरण के लिए: इसे बहुत कुछ चाहिए, लेकिन यह वित्तीय मॉडल में दिखाई नहीं देता है।
• CAX - वे उत्पाद जो पूछते हैं, जिन पर आप एक बड़ा मार्जिन बनाते हैं, लेकिन जिनकी लागत बहुत कम है। हमारे पास यह पैकेजिंग है (यह वास्तव में विक्रेता के समय की लागत है)।
• सीएजेड / सीबीजेड - ऐसा सामान जो कोई नहीं मांगता, जो आपको प्रति यूनिट एक बड़ा मार्जिन दिलाता है, लेकिन लगभग बेचा नहीं जाता है। यह अच्छी तरह से पता चल सकता है कि यह किसी प्रकार का सुपर-मेगा-डीलक्स बॉक्स है, जो दूसरों के साथ एक कीमत पर विपरीत के लिए घाव करता है, या अगर ऑलिगार्च अचानक दहलीज पर दिखाई देता है।

इसके अलावा, इस तरह के मूल्यांकन के बाद, उन सभी सामानों को लेना और खरीदना आवश्यक है जिनके विश्लेषण में ए और एक्स अक्षर हैं। और उन पर एसएलए स्थापित करें।

इस समय, जैसा कि क्षेत्रों में अनुभव दिखाता है, स्टोर का मैट्रिक्स अचानक सीधा हो जाएगा, और खरीद का जादू बिंदु के राजस्व को 15-20% तक बढ़ा देगा। क्योंकि आपके हाथों से यह शायद ही किसी को पूरी तरह से पता चलता है। यह बहुत चालाक, तार्किक और सही होगा, इसलिए वे ऐसा नहीं करते हैं।

फिर आपको उन लोगों को करीब से देखने की जरूरत है जहां बी और वाई अक्षर हैं। उन्हें पाने की कोशिश की जानी चाहिए, लेकिन नाभि के लिए फटे नहीं।

अंतर क्या है? तथ्य यह है कि जब व्लादिवोस्तोक को नए साल के लिए माल के बिना छोड़ दिया गया था , तो मैं शायद देश के किनारे पर एयर डिलीवरी का आदेश देने के लिए "अच्छे" अक्षर ए और एक्स की सिफारिश करूंगा, लेकिन बी और वाई की संभावना नहीं है।

फिर आपको उन सामानों से छुटकारा पाने की कोशिश करने की ज़रूरत है जो आप वर्षों से लटका रहे हैं - निदान में जीन सी और जेड। अधिक सटीक रूप से, उनके मार्जिन को संभव न्यूनतम तक कम करें। स्वाभाविक रूप से, आज के लिए, क्योंकि मैट्रिक्स काटने के बाद, नए सी और जेड फिर से दिखाई देंगे। विश्लेषण तुलनात्मक हैं। लेकिन इस प्रक्रिया (साथ ही एक नए उत्पाद के इनपुट और मूल्यांकन की प्रक्रिया) को रोका नहीं जाना चाहिए।

ये रिपोर्ट कहां से आई?

एबीसी विश्लेषण और एक्सवाईजेड विश्लेषण प्राप्त करने के लिए, आपको कुछ प्रकार के बिक्री के आंकड़े रखने की आवश्यकता है, जहां पूरी रेंज पहले से ही है, और सब कुछ सही ढंग से है। अच्छी तरह से, या किसी चीज़ की उपस्थिति में छेद को बहाल करने के लिए गणितीय तरीकों का उपयोग करें। ऐसा करने के लिए, विशेष सॉफ्टवेयर है, और विभिन्न विधियां, अक्सर पूर्वानुमान मांग से जुड़ी होती हैं।

हम अपने गणित और हमारी बैसाखी का उपयोग करते हैं (यह ऐतिहासिक रूप से हुआ है)। हमारे पास दो मुख्य मॉडल हैं: मास्को के लिए अक्षरों के साथ एक मैट्रिक्स और क्षेत्रों के लिए अक्षरों के साथ एक मैट्रिक्स (फिर भी, ये दो बाजार हैं)। हर दुकान के लिए एक दुकान है, लेकिन वास्तविक समय में नहीं।

फिर एक सरल क्रिया है: पहले 100 एबीसी उत्पादों को लें। क्या हो सकता है वहां लोहा होना चाहिए, अन्यथा स्टोर कम दक्षता के साथ काम करता है। क्षेत्र द्वारा एबीसी / एक्सवाईजेड विश्लेषण लेने के लिए एक अधिक जटिल कार्रवाई है। और अंत में इस उत्पाद को खरीदें। यह महत्वपूर्ण है कि एक्स और ए में एक भी छेद नहीं होना चाहिए। यह माना जाता है कि खरीदार एसएलए के लिए बाहर निकलने पर खराब काम करता है, उदाहरण के लिए, यदि किसी कारण से सीजन में कोई ए-उत्पाद नहीं है (1 दिन से अधिक के लिए तबाही और युद्ध सहित)। यह किसी भी आपूर्तिकर्ता से किसी भी कीमत पर प्राप्त करने की आवश्यकता है। यदि आपके पास अभी भी ए में छेद है, तो आप हर दिन पैसे खो देते हैं।

AAX उत्पादों के साथ एक और विशेषता है: वे लगभग गोदाम में संग्रहीत किए जा सकते हैं जितना आपको पसंद है। उन पर कोई पुनरारंभ नहीं है, क्योंकि यह सुनिश्चित है कि उन्हें बेचा जाएगा। CCY जैसे उत्पाद इस संबंध में प्रश्न हैं, आप उनके साथ गनव कार्डबोर्ड (और कभी-कभी कंसाइनमेंट निकलने तक किसी गोदाम में स्टोर करने के लिए बाहर फेंकने के लिए सस्ता है) के साथ रह सकते हैं।

अभी के लिए बस इतना ही। मुझे याद है कि मैंने यह दिखाने का भी वादा किया था कि विशेष रूप से गणना में क्या होता है, और यह महत्वपूर्ण क्यों है। विशेष रूप से, हम ऐसे कई उत्पादों में रुचि रखते हैं जो बेचे नहीं जाते हैं, राजस्व नहीं लाते हैं, लेकिन सामान्य मॉडल में काम कर सकते हैं। इसके बारे में अगली बार।