תחזיות – שגיאה קטנה, בעיה גדולה!

קמעונאים רבים בענפי האופנה ובענפים קרובים חשים שה"עונה" מתקצרת וסוף העונה מתארך. רבים חושבים שמדובר במאפיין של השוק והלקוחות. ההסברים הרווחים עוסקים בטעמים המשתנים מהר יותר, בעולם שנהייה קטן יותר ובתנועה לכיוון ה- Fast Fashion. אז אומנם הקצב האינסטגרמי הוא עובדה קיימת, אך האמת היא שהשינוי שחשות החנויות נובע בעיקר מכשלים פנימיים של שיטת החיזוי ושהשוק השתנה הרבה פחות ממה שטוענים.

עסקים חייבים להתכונן מראש ולתכנן, בשביל זה אין ברירה וחייבים לעבוד עם תחזיות.

עסקים קמעונאיים יודעים שהבסיס להצלחה שלהם הוא היכולת לאפשר צריכה מיידית, לנצל את אותו רגע של חסד בו הלקוח מוכן לקנות. רק כאשר המוצר הנכון נמצא על המדף הנכון ברגע הנכון, הרגע שבו הלקוח מעוניין בו, מתרחש ה"קסם" ויש מכירה. כיום, כשהעולם שלנו נעשה יותר ויותר מהיר, הדיוק הזה בכל הגורמים – מוצר, מדף, ורגע הנכון – הפך ממש קריטי.

כידוע לכולנו, יצור ושילוח אינם תהליכים מיידים. למעשה, במקרים רבים הם אפילו לא קצרים. לאור זאת, על הקמעונאים להתכונן מראש. כפי שכבר קבענו בהתחלה, היכולת להתכונן מראש מחייבת את היכולת להעריך במידה סבירה של דיוק את העתיד, או במילים אחרות, לחזות. אם כן, עבור יצירת מכירות קמעונאיות היכולת לחזות נכון את העתיד כדי לענות ל-3 השאלות שלנו (מה? איפה? מתי?) משמעותית במיוחד.

הדרך היחידה המוכרת לנו כיום כדי לחזות את העתיד היא השימוש במודלים מתמטיים, הנקראים מודלים של חיזוי. מודלים של חיזוי משתמשים בנתוני העבר על מנת להעריך, בדיוק כלשהו, שבשאיפה יהיה גבוה מאוד, למה ניתן לצפות בעתיד.

תחזיות – שגיאה קטנה, בעיה גדולה!

כמו בחזאות, בה רוצים לדעת מה יהיה מזג האויר מחר ולכן מכניסים את נתוני מזג האויר של אתמול, כך בקמעונאות בה נרצה לדעת את הביקושים העתידיים, יש להזין למודל כמידע את ביקושי העבר. אך הנתונים הקיימים בידי העסקים לגבי העבר אינם נתוני ביקוש, אלא נתוני מכירות. כלומר, הנתונים הדרושים אינם קיימים. כשאין נתונים מדענים מבצעים קירובים, מחפשים נתון שיהיה קרוב ככל האפשר לנתון הרצוי והחסר. בקמעונאות הנתון הקיים הינו המכירות בפועל. האם באמת ניתן להניח שמכירות העבר מייצגות בקירוב טוב את ביקושי העבר???

לצערנו, לא. המכירות בפועל אינן מייצגות נכון את ביקושי העבר כלל וכלל. למעשה, המכירות בפועל מייצגות רע מאוד את הביקושים מהסיבות הבאות:

  1. המכירות בפועל חסומות מלמעלה על ידי המלאי. כלומר, לא ניתן למכור את מה שאין. זו הסיבה שהמוצרים המבוקשים ביותר נמכרים ואוזלים לפני מיצוי הביקוש שלהם. לכן, מוצרים אלה מופיעים בייצוג חסר כשעושים חיזוי ביקושים על סמך מכירות.
  2. בתחזית נרצה לדעת מה הביקוש למוצרים במחיר נתון. אך בעת המכירה בפועל, למוצרים פחות מבוקשים נוצר ביקוש נוסף, כאשר הנחות ומבצעים משנים את פרופיל הערך שלהם, גם לספק וגם ללקוחות. המחיר הנמוך מהמתוכנן מושך עוד אנשים לקנות אותם במתח רווחים נמוך מהרצוי למוכר. באופן כזה מוצרים שיוצרים רווחיות נמוכה מהרצוי מקבלים ייצוג יתר בחיזוי הביקוש על סמך המכירות שלהם.
  3. השימוש בהנחות ומבצעים יוצר ביקוש מלאכותי, רכישות שנועדו אך ורק כדי לעמוד בתנאי מבצע. למוצרים שנרכשו במקרה זה יהיה ייצוג שגוי. כדוגמה – במבצע "קנה ב-500 ושלם 300" לקוח שהיה מוכן לשלם 400 על 3 פריטים מוסיף פריט נוסף, עם או בלי ערך מבחינתו, מגיע לערך כולל של 525, משלם 325 ונפטר מהפריט הנוסף.
  4. מבצעים גורפים, המאפשרים ללקוחות לבחור מכל המוצרים בחנות על מנת לקבל הטבה, מאפשרים ללקוחות "למשוך" ערך מהחנות ע"י רכישת מוצרים במחיר הנמוך מהמחיר ההוגן שהיו מוכנים לשלם. אמנם באותו רגע המהלך מגדיל את פדיון החנות, אך לאורך זמן נוצרת שחיקה בערך המותג והרגישות למחיר של הקונים גדלה. זה חשוב לנושא כיון שזהו תהליך מתמשך שפוגע ביכולת של הנתונים בפועל מעונה אחת לשקף את הצפוי בעונה הבאה.

תחזיות – שגיאה קטנה, בעיה גדולה!

כמו בכל מודל מתמטי, גם ההצלחה של מודל חיזוי תלויה בשני גורמים: איכות המודל ואיכות המידע המוזן לתוכו. לאור האמור לעיל, ומבלי להתייחס כלל לאיכות של מודל החיזוי, אם נשתמש במידע מוטה שאינו מהווה אפילו קירוב למידע הנדרש, מודל החיזוי יכשל. לכישלון זה משמעות אחת ויחידה – הדיוק של התחזית שנקבל יהיה "על הפנים".

האסון לא נגמר כאן. הרי כבר הראנו שנתוני המכר מושפעים מהמלאי שניתן למכור, מלאי שנרכש על סמך תחזית קודמת. כלומר נתוני המכר שאנחנו מזינים לתוך המודל נוצרו כתוצאה משימוש קודם באותו מודל. המשמעות היא שהתחזית שלנו היא לולאת משוב הכוללת בתוכה את כל טעויות העבר ומעצימה אותן.

המסקנה המתקבלת היא ששימוש בנתוני המכר, למרות שאלו נתוני אמת מהשטח, מגביר לאורך זמן את השגיאה בחיזוי. ספציפית, זהו תהליך שמקטין דווקא את ההמלצות למוצרים המבוקשים שצפויים להצליח בשוק ומגדיל את ההמלצות למוצרים שצפויים להצליח פחות. אם נקטין את התחזית למוצרים המבוקשים הרי הם יגמרו מהר יותר וישאירו אותנו עם חנויות מלאות במוצרים שלא זזים לשום מקום בלי עזרה של מבצעים והנחות. כלומר, המבצעים יתחילו מוקדם יותר בעונה. בנוסף, היות והתחזית מנחה לרכישה של כמות גדולה יותר של מלאי שדורש מבצעים תקופת המבצעים תתארך, הרגישות של הלקוחות למבצעים תרד ויידרשו מבצעים עמוקים יותר ויותר כדי לייצר את התגובות הרצויות.

העובדה שגם המתחרים עובדים באותה צורה וסובלים מאותן תופעות מחזקת את התהליך השלילי הזה עוד יותר. תוסיפו לקלחת עוד תחרות (שפועלת באופן דומה מאוד) מצד חנויות הרשת ואת העליה ברמת התחכום והנגישות למידע של הצרכנים, ותקבלו את תחושת המתאם השגויה בין פרופיל המכירות לאורך העונה ל-Fast Fashion.

בשטח, קיימים עסקים רבים המבצעים חיזוי על סמך מכירות העבר, גם אם זו רק התחזית הבסיסית של "השנה נמכור כמו בשנה שעברה". כעת אנו מבינים שלא נכון לעבוד כך, ושהתוצאה תתבטא בשנה גרועה יותר מהשנה שלפניה.

לקמעונאים יש השפעה רבה על מצבם בשוק. כמו שהוסבר, לא ניתן לוותר על חיזוי, אך הבנת הבעייתיות הקיימת בו תעזור להשתמש בו בצורה מושכלת. בנוסף, קיימות מספר אפשרויות להקטין את הנזק. מצד אחד, אפשר לנסות לעשות תיקון של הטיות הייצוג המובנות בנתוני המכר (הטיות 1-3) ולקרב אותם לנתוני הביקוש.  מהצד השני אפשר לפעול לקיצור קבועי הזמן בשרשרת האספקה על מנת להקטין את הטווח שצריך לחזות ואת ההסתמכות על החיזוי. על כך בפוסט אחר.