Как Midea Russia избежала хаоса прогнозов и сократила ручную работу вдвое

Когда товар продается через маркетплейсы, розницу и оптовиков одновременно, управлять закупками в Excel становится невозможно. Каждый канал присылает свои отчеты, цифры не совпадают, и менеджеры гадают, сколько единиц заказать на складе. Именно в таком положении оказалась российская ветка Midea — производителя бытовой техники. Компания работала с 1000–1200 наименований товаров, получала данные с 25 клиентов через разные каналы продаж, но не могла предсказать спрос лучше, чем на 40%.

Почему точность прогноза падает, когда каналов много

В Midea Russia процесс планирования продаж и операций (этап, на котором компания определяет, сколько и чего производить) строился на ручном сборе информации. Товары шли по 15 разным производственным площадкам, каждая отправляла отчеты, которые потом кочевали в таблицах между отделами. Результат: информация попадала в руководству через 2–3 дня, цифры не совпадали, и решения принимались уже не на актуальных данных.

Сложность была не только в технических препятствиях. Разные каналы присылали отчеты в несопоставимых форматах. Маркетплейсы дают одни числа, федеральная розница — другие, оптовики: третьи. Согласовать эти потоки вручную означало постоянно останавливать работу ради уточнений. При этом отделы продаж, маркетинга и логистики работали отдельно: маркетологи запускали акции без предупреждения планировщикам, что приводило к дефициту популярных товаров и переизбытку неходовых позиций.

Как компания собрала данные со всех каналов в одно место

Вместо того чтобы развивать Excel, руководство Midea Russia решило создать единую платформу для управления спросом и операциями. В основе лежала идея: не полагаться на прогнозы чиновников в головном офисе, а смотреть реальные продажи с маркетплейцов и магазинов. Данные маркетплейцов начали подтягиваться автоматически, без ручных выгрузок. Для каждого товара система получала информацию из исторических продаж, целевых показателей оборачиваемости и планов промоакций.

В системе появился единый интерфейс управления (его назвали PSI — по аббревиатуре планирования спроса), который аккумулировал все потоки информации. Туда же добавили календарь запланированных акций: теперь продуктовые менеджеры могли заранее уведомить планировщиков о том, что на выходные будет скидка на холодильники, и система пересчитывала прогноз автоматически. Система одновременно обновлялась данными из корпоративной системы управления (там хранились первичные продажи и прайс-листы) и отправляла согласованный прогноз обратно, чтобы никто не работал в отдельных файлах.

Что изменилось в диалоге между отделами

Ранее планировщики смотрели на первичные отгрузки дистрибьюторам, а не на конечный спрос. Это приводило к тому, что компания много раз перепланировала: закупит товар, потом выяснится, что он не уходит со складов магазинов, и нужно срочно искать другое направление сбыта. Новая система заставила компанию думать по-другому: начинать с того, что действительно покупает потребитель на маркетплейсе, а потом работать в обратном направлении к производству.

Это требовало дисциплины, которой не было. Менеджеры привыкли решать на ощупь, опираясь на опыт и интуицию, а не на цифры. Сопротивление возникало не потому, что неудобно нажимать новые кнопки, а потому, что люди должны были изменить способ мышления. Вместо того чтобы спорить о чувствах, нужно было выступать с данными.

Одновременно компания интегрировала финансовый блок в процесс планирования. Раньше финансисты получали уже готовые планы и просто их учитывали. Теперь они видели детальный прогноз спроса и учитывали размер оборотного капитала, потребный для реализации плана. Это помогало видеть связь между спросом, маржой и движением денег.

На сколько процентов выросла точность прогнозов

Результаты пришли быстро:

• Точность предсказания спроса выросла с 40% до 55%. Это означает, что компания теперь в два раза реже оказывается без товара на полке или с избытком невходовых позиций.

• Ручная работа сократилась на 30–50%. На один цикл планирования стало уходить на 300 человеко-часов меньше. Вместо того чтобы три дня ждать актуальных данных, планировщики получают их в режиме реального времени. Это позволило перейти на еженедельный цикл пересчета вместо ежемесячного.

• Скорость реакции на изменения рынка выросла. Если раньше план пересматривали раз в месяц, теперь это делают еженедельно. Когда рынок неожиданно требует больше товара, компания реагирует на неделю быстрее, не теряя время на согласование в таблицах.

• Логистика получила инструмент для планирования. Зная точный спрос с разбивкой по товарам и складам, она может подготовить мощности, скорректировать маршруты доставки и согласовать расписание с производством. Это снизило риск срывов поставок.

Почему эта история важна для независимого селлера

Кейс Midea Russia показывает логику, которая работает для бизнеса любого размера. Если вы продавец на маркетплейце и планируете закупки в таблицах, переписываясь с поставщиком в мессенджере, вы находитесь там же, где была Midea семь лет назад. Рынок движется быстрее, чем вы можете обновить таблицу вручную.

Три конкретных вывода:

Первый: соберите информацию о продажах в одном месте. Вместо того чтобы смотреть отчеты Wildberries и Ozon отдельно, импортируйте их в одну аналитическую таблицу. Без единого источника правды вы будете принимать решения на устаревших данных.

Второй: привлекайте финансы в процесс планирования. Прежде чем заказать пятьсот единиц товара, посчитайте, сколько денег это свяжет на складе и во входящих платежах. Иначе закупка может быть логически правильной, но финансово опасной.

Третий: планируйте с учетом будущих акций. Если вы знаете, что на 15-го числа дадите скидку 20%, заказывайте товар с запасом заранее. Уведомите поставщика за две недели, а не за два дня до запуска.