Сбыт, который лопнул: ключевые ошибки в управлении цепочкой поставок

Содержание

Не секрет, что в нынешних экономических условиях перед большинством производителей и дистрибьюторов остро стоит вопрос повышения оборачиваемости финансов. Компании хотят меньше зависеть от заемного капитала, который стал дорогим и труднодоступным. При этом многие, чтобы достичь этой цели, готовы пожертвовать развитием сбыта, лишь бы иметь как можно меньше просроченной дебиторской задолженности. Между тем, грамотная систематизация управления продажами дистрибьютора позволяет производителю избежать таких жертв и минимизировать потери компании на рынке.

Когда в компании наступает кризис, с наибольшей вероятностью он связан с проблемами сбыта, завершающего процесса цепочки поставок, отличающегося обилием связей с внешней средой и их нестабильностью. К тому же, это единственный операционный процесс, который генерирует приток денежных средств. И любой сбой в нем весьма болезненно сказывается на эффективности цепочки поставок в целом.

Как предупредить кризис сбыта, а если не удалось, то как выйти из него с минимальными потерями и заделом на будущий рост? Прежде чем ответить на эти вопросы, рассмотрим, как происходит сползание в кризис сбыта, причем из-за внутренних факторов, то есть, усилиями самой компании.

Генератор чистых расходов

История такая. Российская торгово-производственное предприятие по выпуску продовольствия (назовем его условно «Астра») оказалось в кризисе со всеми типовыми признаками (отсутствие финансовых поступлений от дистрибьюторов, падение уровня сервиса розницы и доли на региональных рынках). Тем не менее, своя специфика здесь была и заключалась она в следующем:

основными территориями сбыта были регионы;
в штате представительств компании в регионах доминировали мерчандайзеры, их супервайзеры и координаторы по маркетингу;
территориальные менеджеры по продажам, стоящие во главе представительств, занимались маркетингом, поставками в регион товара и дебиторской задолженностью дистрибьюторов;
взаимодействие с дистрибьюторами по управлению их продажами было сведено к отслеживанию мерчандайзерами наличия товара на полках торговых точек и сбору так называемых «переводных заказов» — своего рода рекомендаций торговым агентам дистрибьютора на доставку товара;
месячный заказ на поставку товара хотя и увязывался с уровнем запасов на складах дистрибьютора и товара в пути, но весьма некорректно;
информационные потоки из регионов были перегружены маркетинговыми данными (зачастую ненужными и трудно проверяемыми) и содержали неполные и недостоверные сведения по продажам и остаткам;
попытки исправить ситуацию в сбыте выражались главным образом «накачиванием» маркетинговых бюджетов в регионах без должного технико-экономического обоснования и организации специальных акций.

Другими словами, региональная сеть из генератора чистых доходов превратилась в генератор чистых расходов, причем, плохо контролируемых. Кризис при этом просто обязан был наступить.

Простая и, казалось бы, очевидная рекомендация реорганизовать убыточную структуру и перенацелить ее с маркетинга на продажи, не была принята руководством «Астры». Во-первых, потому что меры довольно радикальные и, соответственно, рискованные. А во-вторых — жалко ломать (ведь сами же строили), и все-таки были сомнения (ведь раньше работало).

Стало ясно, что прежде чем проводить изменения, нужно глубже понять историю и природу сложившейся ситуации. Сделать это удалось не сразу, помог случай.

«Формула успеха»

При разборе старых презентаций компании всплыл один замечательный слайд. И название у него было громкое: «Формула успеха», имелось в виду — для бизнеса. Там определялось, из чего успех должен складываться (см. рис. 1).

Рис. 1. «Формула успеха».

Сама по себе формула примечательна. В ней ясно отражается стремление формализовать процесс и в то же время быть не слишком формалистом. Все просто, эффектно, на первый взгляд вроде бы логично, но математически абсолютно неверно:

УП — это, по сути, продажи из одной торговой точки (ТТ);
формула была бы верна в следующем виде: ОП = УП х количество ТТ;
но так как полочное пространство не имеет ничего общего с количеством ТТ, формула ОП = УПхПП неверна.

Очевидно, формула была, так или иначе, основой при создании и поддержании системы сбыта. На математическую строгость ее явно никто не проверял. Появилась она в то счастливое время, когда можно было побеждать не числом и даже не умением, а просто лихостью. Лихостью, замешанной на неплохом стартовом капитале, потенциале товара и территории, каких-то связях, элементарном везении, ну и, конечно же, на командном духе.

По сути, это была скорее не формула как модель процесса, а формула как девиз. Но девиз, под который шло реальное финансирование, нанимались люди, запускались дорогостоящие акции.

Подобная формула просто обязана была появиться для некой фиксации де-юре сложившейся де-факто системы критериев управления сбытом. Это требовалось, в конце концов, для придания логической направленности уже понесенных расходов и для обоснования будущих.

При обсуждении формулы как модели процесса, некоторые топ-менеджеры «Астры» говорили, что не следует преувеличивать ее значение. Мол, это лишь эпизод, небольшой внутренний пиар для придания большей эффективности презентации на той давней конференции.

С ними можно было согласиться, если бы не одно обстоятельство — фактически уже существовавшая на момент обследования ситуация в сбыте идеально ложилась на эту формулу.

Разрыв в управлении продажами

Внутренняя некорректность формулы — полбеды. Не меньший казус состоял в том, что она ориентировала систему сбыта на «не тот» процесс. Дело в том, что из всей цепочки поставок на долю функции сбыта приходятся три компонента (см. рис.2):

продажи производителя,
продажи дистрибьютора,
продажи розницы.

Рис. 2. Место процессов сбыта в цепочке поставок.

Так вот, формула относилась к самому последнему из них — продажи розницы. И, соответственно, в рамках этого процесса развивалась вся активность региональных структур. Между тем, выбранное направление заведомо тупиковое. Достаточно принять во внимание неимоверное обилие розничных точек по всей стране (десятки тысяч), и станет ясно, что полноценная информационная поддержка системы управления их продажами практически неосуществима, особенно для компании среднего калибра, как «Астра».

Второе: ориентация на этот участок могла бы возыметь эффект только в том случае, если контроль предыдущих процессов (продажи производителя и дистрибьютора) был бы уже налажен. В «Астре» с продажами производителя проблем было относительно немного: здесь соприкасались функции производства и сбыта, поэтому присутствовали элементы контроля, диктуемые нуждами производства. А вот со вторым процессом (продажи дистрибьютора) все было гораздо сложнее. Фактически он оказался брошенным на произвол судьбы, между продажами производителя и продажами розницы возник разрыв, что и предопределило развитие кризиса в сбыте.

За что боролись

С подачи руководства службы сбыта мерчандайзеры, их супервайзеры и пр. по всей стране упорно наращивали мифическое полочное пространство (ПП) и «уход» товара с полок (УП). Набирались люди, строились мотивационные программы, проводилась аналитическая работа. По сути, в управлении продажами основной упор делался на мерчандайзинг, что в принципе нелогично. Это неминуемо влечет либо к потере цели (объем продаж), либо к деградации функции мерчендайзинга, либо к тому и другому, что и имело место в «Астре». Таким образом, система сбыта стала окончательно разбалансированной.

С учетом того, что процесс сбыта наиболее критичен для устойчивости FMCG-бизнеса, кризис распространился на работу компании в целом. Закупоривание каналов распределения привело к затовариванию складов готовой продукции. Простои производства стали нормой, сырье и материалы теряли срок годности, а новые не на что было закупать. Качество товара начало падать, отгрузки срывались одна за другой, платежи практически иссякли. Дистрибьюторы начинали заполнять вакуум продукцией конкурентов, либо уходили совсем.

Менеджеры среднего звена перестали ориентироваться во все ухудшающейся обстановке, любой вопрос легко проникал из регионов в центр на самый верхний уровень руководства, буквально пожирая все мыслимые ресурсы его рабочего времени. Наступила угроза полной потери управляемости компанией.

В итоге, безобидные с виду «теоретические» промахи (выбрали не ту модель, взялись не за тот процесс) привели к колоссальным негативным последствиям на практике. Так, выбрав неверный маршрут, попадают не туда куда хотели, впустую потратив деньги и время. И вариантов таких неверных маршрутов немало. Чтобы не наткнуться на один из них, компания должна смотреть на собственное развитие не только «изнутри», но и «снаружи», чтобы «сверху было видно все». А тут уже требуется определенный уровень системности управления. В том числе определенность с процессами, моделями, факторами и т. д.

Так или иначе, но реформы в «Астре» пошли. Нельзя сказать, что только из-за разбирательств вокруг «Формулы успеха». Перемены зрели и обсуждались давно, история с формулой просто ускорила их начало. Отступили в сторону или покинули компанию архитекторы и идеологи старой системы сбыта. Появились новые администраторы, больше внимания стало уделяться работе с дистрибьюторами, изменилась кадровая политика и принципы проведения маркетинговых акций. Управление стало жестче, повысилась его системность. А это были уже неплохие предпосылки для повышения устойчивости компании и выхода из кризиса.

Прочность соединения

Объективная необходимость устойчивого, бескризисного развития FMCG-компании — тесное взаимодействие с дистрибьюторами. Само по себе это не новость, вопрос в том, насколько системно такие отношения построены. Причем, следует различать отношения между руководителями и отношения между компаниями. Если первые могут обойтись устоявшимся уже набором VIP-коммуникаций, то вторым требуется реально работающий механизм, конкретный и долговременный.

Пример такой структуры описан в моей статье «К построению взаимодействия «поставщик — дистрибьютор», основная схема из нее приведена на рис. 3.

Рис. 3. Основы взаимодействия между поставщиком и дистрибьютором

Нужно отметить, что помимо традиционных процессов (Sell-in — отгрузки, или продажи, производителя, и дебиторская задолженность дистрибьютора — ДЗ) в предлагаемой схеме присутствуют процессы продажи дистрибьютора (Sell-out) и запасы дистрибьютора. Естественно, во взаимной увязке друг с другом, с ядром системы и с правовой оболочкой (генеральное соглашение и дополнительные соглашения).

Если вернуться к цепочке сбытовых процессов, то видно, что предлагаемая система лежит на стыке первого и второго процесса, как бы скрепляя их в единое целое (рис. 4).

Рис. 4. Место системы взаимодействия между поставщиком и дистрибьютором в цепочке сбытовых процессов

«Прочность соединения» обеспечивается, прежде всего, жесткой связкой процессов отгрузки, запасов и продаж, обеспечивающих управление материальными потоками. В усеченном варианте система может эффективно функционировать и в таком формате, обеспечивая решение основных оперативных и тактических задач:

сокращение запасов дистрибьютора,
максимальный уровень сервиса клиентов.

А если задействовать еще и финансовую составляющую (процесс ДЗ и система бонусов) вместе с правовым обеспечением (генеральное соглашение и другие документы), то эффект получается максимальным, с выходом на стратегическую задачу — ускорение оборачиваемости рабочего капитала.

Система сбалансированного управления цепочкой поставок в звене «производитель — дистрибьютор» позволяет не просто добиться своевременного погашения дебиторской задолженности, но и достичь этого без ущерба для развития продаж. И, соответственно, без потерь уровня сервиса и позиций на рынке.

Нужна определенность

На практике задачу моделирования процесса продаж редко кто ставит конкретно, а зря. Потому что в неконкретном виде модель все равно строится, только, как правило, неполная и некорректная. Ведь, если специально в мишень не целиться, случайно в нее вряд ли попадешь.

Что считать результатом процесса продаж? За что мотивировать персонал, полевой и офисный? В одних дистрибуционных компаниях это объем продаж в денежном выражении, в других — количество обслуженных торговых точек (дань модной в свое время теории больших и малых продаж — см. Нил Рекхэм, Ричард Рафф «Управление большими продажами»), в-третьих — объем погашенной дебиторской задолженности, в-четвертых — комбинация этих и других вариантов.

А между тем определенность здесь крайне необходима, причем, осознанная. Ведь если делать упор, например, на первый вариант (объем в денежном выражении), то продаваться будет в основном самый популярный в данный период времени товар и в самые проходные точки. В итоге остальные позиции зависнут, ассортимент у контрагентов неминуемо оскудеет и сама клиентская база ужмется. Соответственно, снизится доля рынка, численная дистрибуция, узнаваемость брендов, другие маркетинговые параметры. Для компенсации этого негативного фактора производитель будет вынужден увеличивать маркетинговый бюджет, а это при сокращении ассортимента может «съесть» всю его прибыль. С другой стороны, закупоривание каналов сбыта буквально рушит предшествующие процессы — производство и закупки, со всеми вытекающими последствиями.

Многие производители (если не большинство) не особенно задумываются о том, как работают их дистрибьюторы. И в итоге опасно балансируют на грани безубыточности, довольствуются спонтанными заказами и спонтанной же их оплатой, уныло полагая, что на большее в наше сложное время рассчитывать не приходится.

Но если кто из производителей (поставщиков) задастся целью понять методы работы дистрибьютора в рамках процесса продажи, чтобы согласовать их со своими методами работы в рамках процесса отгрузки, то это понимание оформится в виде модели процесса. А проще говоря, в виде формулы, которая в абсолютном большинстве случаев будет иметь вид:

R = N х Q,

где: R — результат процесса,
N — количественный фактор,
Q — качественный фактор.

Результат и факторы

Определиться с результатом и целенаправленно работать на него — это тот минимум, без которого попытки управлять любым процессом есть не что иное, как имитация кипучей деятельности. Именно верно выбранный результат позволяет грамотно задавать цели и создает предпосылки для успешного ведения бизнеса. Но бывает и по-другому.

Например, производитель ставит целью процесса продаж дистрибьютора увеличение «активной клиентской базы» — АКБ. Мысль проста: чем в большем количестве торговых точек имеется товар, тем лучше он известен потребителю и тем чаще его будут покупать. Предполагается, что все остальное — объем продаж, поступление денежных средств за реализованную продукцию — это вторично и образуется само собой, если с АКБ все в порядке.

Ставятся месячные планы по охвату торговых точек, за их выполнение назначаются бонусы. Агенты начинают планы честно выполнять, получают премии, но тут обнаруживается, что бизнес при этом уменьшился. Данные перепроверяются, но вывод прежний — деньги потрачены, АКБ увеличилась, а объем продаж снизился.

Тогда взглянули на средние продажи в одну точку за этот же период. Оказалось, что они упали более чем вдвое с момента внедрения мотивации за АКБ, в то время как прирост АКБ составил что-то около 10 процентов. Нетрудно посчитать, что результат процесса (объем продаж всего) при этом уменьшится почти вдвое. Причина падения бизнеса понятна — резкое снижение средних продаж в одну точку.

То, что производитель принял за результат (вернее, интуитивно постановил считать его таковым), по сути своей один из факторов процесса, а именно — количественный фактор. Погоня за его ростом привела к потере фокуса на другом факторе — качественном, и, как следствие — на самом результате, которым должен был быть объем продаж в натуральном выражении.

При более детальном разборе ситуации обнаружились случаи продажи агентами в последний день месяца по одной упаковке любого товара в десяток-полтора точек. Лишь бы формально набрать АКБ. Естественно, происходило это с ведома и одобрения менеджеров среднего звена. Что при этом будет с объемом продаж в целом, никого не интересовало, поскольку такой задачи не стояло. Все сосредоточились на росте АКБ, но это была ложная цель. В итоге — потеряли время, впустую потратили деньги, сбили с толку торговую команду. И только потому, что работали «по наитию», а не «по науке». Хотя наука требовалась незамысловатая — даже не математика, а арифметика:

Объем продаж _(кг) = АКБ _(точки) х средние продажи _{(кг / точку)}(формула 1)

Это и есть та модель, которая могла бы быть в данном случае, — модель управления объемом продаж в натуральном выражении по торговым точкам.

Безусловно, АКБ — фактор, достойный внимания, но не замещающий объем продаж, а дополняющий его. Результатом процесса продажи по его внутренней логике должен быть объем продаж (ОП) — стоимостной (рубли, евро и т. д.) или натуральный (упаковки, штуки, тонны, декалитры и т. д.). Стоимостной ОП актуален для управления финансовыми потоками, натуральный — материальными.

Как по сценарию

Описанная выше ситуация с уклоном в АКБ интересна еще и тем, что позволяет проиллюстрировать варианты сценариев управления процессом вообще. В принципе, возможны несколько сценариев управления процессом (рис. 5):

только по одному фактору (как правило, количественному);
по обоим факторам (либо по одному фактору и по результату);
только по результату.

Рис. 5. Сценарии управления процессом

Треугольник в воде — это графическая интерпретация процесса, у которого R — результат, N — количественный фактор, Q — качественный фактор. Значение результата процесса — высота вершины треугольника над водой. Цель управления процессом — подъем вершины треугольника из воды.

Первый сценарий предполагает подъем треугольника из воды снизу давлением на один угол. Очевидно, треугольник будет только поворачиваться вокруг своей оси, а вершина начнет опускаться. Чем больше усилие, тем ниже опустится вершина. То есть, управление процессом по первому сценарию заведомо бесперспективно, так как оно неустойчиво и ведет к пустой трате ресурсов и снижению результата. Эта картина отражает попытку управлять процессом продаж только по одному фактору — АКБ, как описано в примере выше.

По второму сценарию треугольник поднимается давлением снизу на оба угла. Очевидно, что сил потребуется больше, но при этом оба угла (фактора) под контролем и, если хорошо давить, то и результат не замедлит сказаться. Сценарий хотя и очень трудоемкий, но зато самый устойчивый и эффективный.

В описанном выше примере этот сценарий соответствует управлению продажами по АКБ и среднему объему продаж на точку (формула 1). При этом результат проявится автоматически, как произведение двух факторов.

Разновидность второго сценария — подъем треугольника за один нижний край (как в первом сценарии), но с придерживанием вершины. Устойчивость здесь почти такая же, как в основном сценарии, но усилий требуется меньше, хотя и результат (подъем вершины) тоже меньше. В описанном примере это соответствует управлению по объему продаж и АКБ.

При третьем сценарии (тянуть за вершину) оба угла (фактора) остаются вне поля зрения. Образно говоря, появляется риск зацепа одного из углов за какой-нибудь подводный камень, и тогда процесс хоть ненадолго, но «завалится» с соответствующим опусканием вершины, то есть, снижением результата.

Таким образом, третий сценарий — средний по сложности, устойчивости и эффективности. Он может быть актуален при запуске системы управления продажами в условиях нехватки сил и времени на организацию полноценного управления по второму сценарию.

Оптимальная модель

Факторных моделей существует множество, различаются они по характеру функциональной зависимости (детерминированные и стохастические) и по типу (детерминированные, бывают аддитивными, мультипликативными, кратными и т. д.).

По опыту применения, для процесса продажи оптимальна детерминированная модель мультипликативного типа, при которой легко развивать модель вглубь, представляя любой из факторов в виде произведения подчиненных факторов. Практически это позволяет четко строить дерево целей (разбивать цель на подцели) и применять его при планировании, анализе и регулировании хода процесса. Можно выделить три основных варианта моделей данного типа (см. таб. 1).

Вариант	Количественный фактор	Качественный фактор
Точки	количество обслуженных торговых точек	объем продаж в одну торговую точку
Дни	число дней продаж	объем продаж в день
Накладные	количество накладных	объем продаж за одну накладную

Таблица 1. Варианты моделей процесса Продажи с факторами

Все варианты взаимозависимы, то есть могут быть преобразованы друг в друга. Например, для последних двух это выглядит следующим образом (рис. 6).

Рис. 6. Взаимосвязь моделей Дни и Накладные

В исходном варианте

модель «Дни»: Продажи = Д х П/Д
модель «Накладные»: Продажи = Н х П/Н

С помощью промежуточного фактора Н/Д (накладные в день) можно разложить качественный фактор у первой модели и количественный у второй и получить единую формулу:

для модели «Дни»: Продажи = Д х (Н/Д х П/Н)
для модели «Накладные»: Продажи = (Д х Н/Д) х П/Н

Подобным же образом можно преобразовать модель «Накладные» в модель «Точки», а «Точки» — в «Дни». В итоге, начав работать по одной модели, можно со временем перейти в другую. Особенно это актуально для постепенного освоения модели «Точки», самой эффективной, но и самой проблемной в реализации. Причина сложностей кроется в природе фактора «Точки», которая исключает операции простого сложения (при подведении итогов работы) и требует тщательной верификации наложений обслуженных точек.

Для подкрепления рассуждений о моделях и сценариях конкретными примерами из практики рассмотрим реальный случай у одного из дистрибьюторов «Астры». При этом для краткости ограничимся только одним процессом (продажи) и только одной моделью (вариант «Дни», разновидность «Человеко-дни»).

Фокус внимания и точность оценки

Эффективность любого процесса оценивается, прежде всего, по динамике его результата. Но не менее важно определиться и с уровнем детализации факторов. Например, если в январе в розницу было продано 4,5 т товара, а в феврале 8,45 т, то можно говорить о 88 процентах прироста продаж. Формально показатель очень внушительный и, казалось бы, руководство «Астры» может быть довольно ростом производительности службы сбыта. Однако известно, что в январе из-за праздников значительно меньше рабочих дней, чем в феврале. Оценка только месячных итогов не позволяет учитывать такой момент. Чтобы это сделать, необходимо перейти от управления по сценарию 3 (только по результату) к управлению по сценарию 2 (по факторам) и из вариантов моделей выбрать модель «Дни». Получается, что учет продаж нужно вести не просто по итогам месяца, а ежедневно. Вот и обнаружится, что в январе было 15 дней продаж, а в феврале — 20. И оценивается производительность сбыта уже не по месячному объему, а по среднедневному (таб. 2).

	Объем продаж, кг	Факторы
	Объем продаж, кг	Дни продаж	Объем продаж в день, кг
январь	4 502	15	300,1
февраль	8 447	20	422,4
прирост	88%		41%

Таблица 2.

Но тогда прирост равен 41 проценту, что тоже неплохо, хотя и вдвое меньше убаюкивающих 88 процентов. С другой стороны, известно, что январские продажи традиционно резко падают после декабрьского бума и в феврале обычно восстанавливаются. Тогда увеличение дневной выработки на 41 процент можно вообще считать минимально достаточным для вывода сбыта на нормальный уровень. Восторг сменяется умеренным оптимизмом.

Далее, не надо обладать большим опытом в продажах, чтобы понимать, что как месяцы неодинаковы по числу рабочих дней, так и рабочие дни неодинаковы по интенсивности продаж, и в том числе из-за неравномерного выхода торговых агентов (ТА) на маршруты. Тогда усреднение продаж на один день уже не выглядит убедительhным. Очевидно, усреднять продажи нужно не на день, а на человеко-день, для чего потребуется вести учет продаж не просто ежедневно, но и по каждому ТА (см. таб. 3).

	Объем продаж, кг	Факторы
	Объем продаж, кг	Человеко-дни продаж	Продажи на ТА в день, кг
январь	4 502	118	38,2
февраль	8 447	199	42,4
прирост	88%		11%

Таблица 3.

То есть, в январе на маршруты выходили в среднем 8 ТА в день (118/15), а в феврале — 10 ТА в день(199/20). Причем продажи на одного ТА в день составляли 38,2 кг и 42,4 кг, соответственно. А это означает рост индивидуальной производительности всего на 11 процентов, что для февраля можно считать провалом.

Таким образом, при сужении фокуса наблюдения (месяц — день — человеко-день) получаются три совершенно разные оценки одной и той же ситуации: восторг — умеренный оптимизм — тревога.

Естественно, за каждой оценкой следуют разные цепочки действий руководства компании по поиску причин и принятию соответствующих мер.

В первом случае — никакого беспокойства, разве что по поводу премии за достигнутые успехи.
Во втором — от премии воздержаться, но выяснить:
- уровень запасов товара на складах (может, нечем было торговать),
- прогнозы продаж на ближайшие месяцы (чтобы знать страховой запас),
- планы поставок (чтобы страховой запас обеспечить).
В третьем — помимо вопросов товарного обеспечения обратить внимание на:
- текучесть кадров,
- подготовку и мотивацию персонала,
- конфигурацию маршрутов и дисциплину их соблюдения.

То есть, чем глубже в детали процесса вникает менеджмент, тем адекватнее оценка и меры регулирования. Соответственно, снижается вероятность пропуска и накопления негативных явлений, и повышается шанс использовать замеченные резервы роста эффективности.

Похоже, управление процессами (и продажами в том числе) — как раз тот случай, про который еще древние греки говорили: ничто не может испортиться от внимания или сделаться лучше от невнимания.

Конечно же, во всем нужна мера. Детализация затратна, и стремление к ней нельзя объявлять самоцелью, каждый уровень углубления должен давать новое видение процесса и новые рычаги его регулирования.

В приведенном выше примере этот принцип соблюдается. Если на втором уровне детализации (день) внимание от собственно продаж переключается глубже, на управление запасами, то на третьем уровне (человеко-день) появляется возможность не только объективнее оценить процесс, но и принять меры по совершенствованию работы торговой команды (sales force) — наиболее чувствительного и нестабильного компонента системы сбыта.

Не вдаваясь в детали, отметим, что управлять 25 агентами, работающими в трех категориях торговых точек (от супермаркетов до киосков), помимо применения модели существенно помогает графическая интерпретация данных. На рис. 7 февральские продажи разложены по каждому ТА в разрезе двух факторов — человеко-дни продаж и объем продаж на человеко-день. При этом четко видна разница в результативности агентов (диаметр круга) и границы разброса факторов — от 3 до 16 дней и от 6 до 166 кг/день.

Рис.7. Анализ продаж в феврале по Торговым агентам

Несомненно, график более нагляден, чем таблица, но сам по себе еще не служит инструментом управления процессом. Он показывает только реальное положение, а куда стремиться и что для этого нужно делать, остается неясным.

Дополнительными признаками, характеризующими цель и пути ее достижения, могут быть:

теоретически максимальная производительность,
вектор развития каждого ТА,
зона оптимальной эффективности.

Если с учетом этого доработать рис. 7, получится следующая картина (рис. 8):

Рис. 8. Направления развития продаж по торговым агентам

Точка теоретически максимальной производительности находится на пересечении максимумов обоих факторов (звезда). К ней, как мотыльки на лампочку, должны слетаться все агенты. Но достичь ее на практике нереально, главное — чтобы все ТА находились в так называемой зоне оптимальной эффективности (между двумя красными пунктирными линиями). В пределах этой зоны выделяются три области (А, В и С) концентрации сотрудников, обслуживающих торговые точки соответствующей категории.

На рис. 8 все векторы развития ТА (красные стрелки) направлены на звезду. Однако на практике направление развития может изменяться в зависимости от конфигурации маршрутов и категорий торговых точек. Главное — направить развитие агента в нужную область зоны оптимальной эффективности. То есть, одним, может быть, важнее повысить частоту визитов при незначительном росте дневных продаж (стрелка пойдет горизонтальнее), а другим — наоборот.

Если придерживаться подобной тактики по отношению ко всем ТА, то довольно скоро в зоне оптимальной эффективности окажутся наиболее успешные и квалифицированные агенты (примерно 50 процентов от имеющегося состава), а остальные отсеются, так как потенциал территории будет исчерпан потенциалом производительности торговых агентов.

При этом: