Как российский бренд сухих строительных смесей смог сэкономить около 258 млн. ₽ в год
Пример внедрения систем Novo Forecast Enterprise

  • О компании
    "Волма" - российский бренд сухих строительных смесей, гипсокартона и пазогребневых плит. Основная специализация: добыча природного гипсового камня на собственных месторождениях и производство строительно-отделочных материалов на гипсовой, а также цементной основе.

    — Основана в 1943 году
    — 1 на рынке пазогребневых плит
    — 2 на рынке гипсокартонных листов
    — 2 на рынке гипсовых сухих строительных смесей
    — 7 заводов
    — 2000 сотрудников
    — Материалы представлены во всех регионах России, а также поставляются на экспорт в Казахстан, Беларусь, Азербайджан, Монголию, Армению, Киргизию и другие страны


  • Проблематика проекта
    — Ручное планирование → большие трудозатраты. Например, трейд-маркетологи, рассчитывали трейд-акции в Excel, согласовывали в бумажном (или электронном виде), вносили согласованную трейд-акцию в SAP ERP.
    — Низкое качество планирования → около 40%
  • Задачи на проекте
    — Сократить время реакции на внешние и внутренние изменения на рынке

    — Интегрировать систему прогнозирования продаж в процесс S&OP

    — Внедрить сценарное планирование (что если?)

    — Обеспечить регламентацию процесса согласования планов продаж, сделать его управляемым и понятным для всех участников

    — Создать библиотеку факторов, влияющим на продажи, оценить влияние факторов на спрос

    — Обеспечить компанию единой средой планирования

Процесс работы

— Внедрили систему прогнозирования Novo Forecast Enterprise

— Реализовали проект в 2 стадии: внедрение готового решения, позволяющего в сжатые сроки получать прогноз продаж, далее — расширение функционала системы с учетом задач. Например, на 2 стадии проекта внедрили фактор — «трейд-акции». Сейчас маркетологу достаточно зайти в рабочее место Novo Forecast Enterprise, где он вводит и согласует акцию, а затем акция будет автоматически учтена в расчете и корректировке прогноза, а также передана в SAP ERP

Результаты

Точность прогноза выросла на 16,7% → это позволило сэкономить около 258 млн. ₽ в год


Понравился кейс?
Получите консультацию!


Оцените возможности Novo Forecast Enterprise

Наш менеджер подготовит персональное предложение для вас!

Made on
Tilda