Выбор уровня обслуживания клиентов

Материал из Supply Chain Management Encyclopedia

Перейти к: навигация, поиск

English: Selecting the customer service level

Один из подходов к оценке оптимального уровня обслуживания для фирмы заключается в использовании экономической модели максимизации прибыли, согласно которой на совершенно конкурентном рынке фирмы должны производить продукты в таком объеме, чтобы предельная выручка равнялась предельным затратам. Если в данной модели мы будем измерять объем не в количестве штук, а в уровне обслуживания, ее можно применить к целому ряду показателей, характеризующих уровень обслуживания клиентов, включая покрытие запасов, доставку вовремя, время выполнения, количество повреждений при доставке и т. д. Предположим, что на горизонтальной оси рисунка 1 изображается покрытие запасов, которое может изменяться в пределе от 90% до 100%. По мере того, как увеличивается уровень обслуживания, предельная выручка увеличивается с убывающей скоростью. По мере того, как фирма увеличивает уровень покрытия запасов, увеличивается объем поставок и, следовательно, цена единицы уменьшается. Поскольку спрос на факторы производства увеличивается, предельные затраты увеличиваются со все возрастающей скоростью по мере увеличения уровня покрытия запасов. Третья линия на рис. 1 показывает прибыль (или выручку за вычетом затрат). Прибыль максимизируется там, где наклон кривой затрат равен наклону кривой выручки. Это имеет место примерно при уровне покрытия запасов в 95%. [1].

Содержание

Выводы для менеджеров

С точки зрения менеджмента, при оценке кривых затрат и выручки используется целый ряд переменных. В области затрат, например, повышение количества своевременных доставок может предполагать инвестиции в улучшение информационной технологии, что представляет собой фиксированные затраты для целого диапазона улучшений в уровне обслуживания. Фирме могут понадобиться инвестиции в более совершенные инструменты прогнозирования или улучшение коммуникаций между бизнес-функциями (напр., продажами, производством и распределением). Некоторые затраты могут быть переменными и расти пропорционально улучшению уровня своевременных доставок. Например., более высокая доля отгрузок может потребовать более скоростной и, следовательно, менее дорогой способ транспортировки. Построение кривой выручки часто представляет собой трудность, потому что довольно трудно оценить реакцию потребителя на изменение различных переменных, характеризующих уровень обслуживания. Далее, мы можем не строить кривые затрат и выручки, а скорее заменить их отчетами о прибылях и убытках на всех уровнях. Наша цель - максимизация прибыли - от этого не пострадает.

В конкурентной отрасли кривые выручки у двух конкурентов должны выглядеть одинаково. Однако, на практике зачастую разные фирмы обладают различными кривыми затрат. Это является следствием различий в стратегических решениях об инвестициях в цепь поставок, набор компетенций, скорость обучения, готовностью к изменениям, и т. п. На рис. 2 фирмы 1 и 2 действуют на одном рынке и сталкиваются с одинаковой кривой выручки с точки зрения уровня обслуживания (здесь мы также предполагаем, что уровень обслуживания выражается уровнем покрытия запасов). Кривая затрат для фирмы 1 имеет более крутой наклон, чем кривая затрат фирмы 2. Исходя из свой кривой прибыли, фирма 1 может максимизировать свою прибыль, если выберет уровень покрытия запасов 95%, а фирма 2 - уровень покрытия запасов 96%. Таким образом, фирма 1 может предпочесть функционирование с более низким уровнем обслуживания, чем фирма 2. Однако, фирма 1 может последовать логике "следования конкурентам" при определении своего уровня обслуживания и, таким образом, выбрать неоптимальный уровень обслуживания. Предположим, что фирма 2 постоянно ищет способы уйти в отрыв от конкурентов путем смещения своей кривой затрат вниз. Соперничество такого рода для фирмы 1 представляет проблемы, так как она предпочитает конкурировать в уровне обслуживания, а не в уровне затрат. Для смещения кривых затрат вниз необходимы усилия (в отличие от простого перемещения по ним).

Пример 1

In a simple example, let us assume that each of the revenue and cost curves may be represent by straigtforward formulas where x=fill rate with a range of 0 to 100:

\text{Cost}=\,\!x+.1x^2

\text{Revenue}=\,\!20x-800-.0002x^2

Taking the first derivative of the cost and revenue formulas and setting them equal yields:

\,\!1+.2x=20-.0002x

Solving for x yields 94.9, which equals an approximate fill rate of 95%

Example 2

A more realistic yet simple example better illustrates the business process underlying the evaluation of the optimal service level. Suppose the current late delivery rate of a firm is 95%. As seen in Table 1, the firm generates €100 million in billed revenue at this late delivery rate. The late delivery penalties are evaluated as the late delivery rate multiplied by the billed revenue. Net revenue equals the difference between the two. The cost of goods sold equals 35% of the billed revenue as a late delivery penalty does not detract from the production value of the product. A gross margin of €60 million with €40 million in fixed expenses yields a profit before interest and taxes of €20 million. A shown in Table 1, the billed revenue will increase as the late delivery rate declines. Acquiring these billed revenue values may not be a simple matter. Sources of input could include interviews with sales and logistics staff and with customers. The additional expenses to reduce late delivery might come from several sources. For example, the firm may use free on board origin pricing (which means that the customer pays the freight charge). However, customers might only be willing to pay standard delivery rates. The firm, in order to decrease the late delivery rate, may absorb the difference between standard and premium (i.e., faster) freight charges. Furthermore, decreasing the late delivery rate may require investments in improved forecasting tools and information technologies. As seen in Table 1, these additional expenses were determined to be €3 million and €8 million respectively for late delivery rates of 4% and 3%. Profit is maximized (€24.1 million) at the 4% late delivery rate.

Table 1: Evaluating the Optimal Service Level (€'000)
5% Late delivery rate 4% Late delivery rate 3% Late delivery rate
Billed revenue 100 000 110 000 115 000
Late penalties (late delivery rate × billed revenue) 5 000 4 400 3 450
Net revenue 95 000 105 600 111 550
Cost of good sold (35% of billed revenue) 35 000 38 500 40 250
Gross margin 60 000 67 100 71 300
Fixed expenses 40 000 40 000 40 000
Additional expenses to reduce late delivery rate 3 000 8 000
Total expenses 40 000 43 000 48 000
Profit before interest and taxes 20 000 24 100 23 300

Ссылки

  1. Ballou, R.H. (1992), Business Logistics Management, Prentice Hall, Upper Saddle River: NJ
Личные инструменты
Our Partners