Какими возможностями анализа данных должен обладать современная система отслеживания и прослеживаемости для владельцев брендов?

Отслеживание и прослеживаемость — это не инструмент логистики, а движок для работы с данными

Для многих людей фраза «система отслеживания и прослеживаемости» до сих пор ассоциируется с ручными сканерами на складах и этикетками на паллетах. Такое восприятие устарело примерно на пять лет. Современная система отслеживания и прослеживаемости генерирует непрерывный поток данных из каждого узла цепочки поставок: производство, складирование, передача дистрибьюторам, размещение в розничной сети и верификация конечным потребителем. Вопрос не в том, существуют ли данные, а в том, способен ли аналитический уровень преобразовать сырые журналы сканирования в решения, влияющие на ценообразование, стратегию каналов сбыта, планирование производства и обеспечение защиты бренда. Панель управления, где рядом с надписью «отгрузка доставлена» отображается зелёная галочка, — это минимально необходимый функционал. То, что отличает стратегическое внедрение системы от простого выполнения требований соответствия, — это её способность отвечать на вопросы, которые команда бренда ещё даже не задумалась задать.

Разница между хранением событий сканирования и их пониманием

Каждая система отслеживания и прослеживаемости по умолчанию фиксирует события сканирования. Штрих-код считывается на воротах завода, ещё один раз — на приёмной площадке дистрибьютора, и ещё один — в розничной точке продаж. Хранение этих записей — самая лёгкая часть задачи. Аналитическая сложность заключается в распознавании закономерностей во времени и пространстве. Система, неспособная отличить легитимное сканирование при пополнении запасов от аномального сканирования на складе в третью смену, за которым следует резкий рост предложений со скидками в электронной коммерции, представляет собой всего лишь цифровой архив. Разрыв в возможностях проявляется в трёх областях: обнаружение аномалий, выявляющее статистически маловероятные последовательности сканирования; геопространственная кластеризация, позволяющая определить неразрешённые «горячие точки» дистрибуции; и временной анализ, выявляющий закономерности времени пребывания товаров, указывающие на окна вставки контрафактной продукции в логистическую цепочку.

Пять аналитических возможностей, которые отличают базовые системы от стратегических

Когда владельцы брендов оценивают платформы для отслеживания и прослеживаемости, список функций обычно оказывается длинным и перегруженным жаргоном. Если сузить его до того, что действительно важно для принятия решений, выделяется пять аналитических возможностей, которым стоит уделить первоочередное внимание:

Системы, реализующие функции, указанные в правом столбце, обладают одним общим архитектурным признаком: каждое событие сканирования рассматривается как строка в базе данных временных рядов, а не как документ в плоском журнале. Это различие имеет огромное значение, когда аналитический движок должен выполнять агрегации по миллионам событий менее чем за три секунды для генерации оповещения.

Когда данные о цепочке поставок пересекаются с данными о поведении потребителей

Существует точка пересечения, которую зрелые внедрения систем последовательно достигают примерно через восемнадцать месяцев. К этому моменту система накапливает достаточное количество сканирований потребителями — то есть сканирований конечными пользователями через аутентификационный портал бренда, — чтобы сопоставить модели распределения с фактическим поведением покупателей. Бренд может обнаружить, что дистрибьютор, который постоянно сообщает о высоких показателях продаж конечным потребителям (sell-through), на самом деле демонстрирует самый низкий уровень сканирований потребителями в сети, что указывает на то, что заявленные объёмы поставок направляются не конечным потребителям. Или же бренд может выявить, что определённая розничная сеть обеспечивает сканирования для верификации в три раза чаще, чем аналогичные торговые точки, — сигнал, заслуживающий изучения с целью расширения партнёрских отношений. Такие аналитические выводы недоступны исключительно на основе данных о поставках в канал продаж (sell-in). Для их получения требуется интеграция сканирований серийных номеров на этапах цепочки поставок с данными об аутентифицированном взаимодействии потребителей, и именно здесь единая система отслеживания и прослеживаемости оправдывает своё применение, выходя за рамки требований к соблюдению нормативных стандартов.

Внедрение фармацевтической сериализации, изменившее ход дискуссии

Фармацевтический производитель из Юго-Восточной Азии внедрил серийную систему отслеживания и прослеживаемости на всех своих линейках безрецептурных препаратов для соответствия обновленным регуляторным требованиям АСЕАН. Первоначальной целью было обеспечение соответствия: каждая единица продукции должна была иметь уникальный идентификатор, прослеживаемый от завода до аптеки. Примерно через девять месяцев после запуска аналитическая группа обнаружила необычную закономерность: события сканирования популярного анальгетика концентрировались в провинции, где у компании не было авторизованного оптового партнера. Дальнейший анализ выявил, что лицензированный дистрибьютор из соседней провинции перенаправлял около 12 процентов своего квотируемого объема в незарегистрированные аптеки за пределами региона. Производитель пересмотрел свои договоры с дистрибьюторами в этом регионе, внедрил проверку сканирования с гео-ограничением на оптовом уровне и сократил утечку продукции в несанкционированные каналы сбыта примерно на 60 процентов в течение следующих двух кварталов. Регуляторное требование обеспечило финансирование системы; аналитические возможности превратили ее в инструмент защиты прибыли.

Как должен выглядеть стек аналитики в будущем

В ближайшие двенадцать–двадцать четыре месяца аналитика отслеживания и прослеживаемости будет развиваться в направлении трёх сходящихся тенденций. Во-первых, интеграция данных о сериализованных товарах с данными розничных точек продаж позволит замкнуть цикл между отгрузкой и потреблением, обеспечивая почти в режиме реального времени видимость продаж, которая в настоящее время требует ручной согласованности. Во-вторых, модели машинного обучения, обученные на исторических данных сканирования, начнут выдавать прогнозные показатели риска для конкретных каналов дистрибуции, выявляя потенциальную контрабанду до её возникновения, а не после. В-третьих, нормативно-правовые рамки в таких регионах, как ЕС (в соответствии с Директивой по поддельным лекарственным средствам), а также в ряде стран Юго-Восточной Азии расширяют требования к сериализации за пределы фармацевтической продукции — на косметику, пищевые добавки и дорогостоящие потребительские товары в упаковке. Бренды, которые уже сейчас создают соответствующие аналитические возможности, окажутся впереди графика соблюдения требований, а не будут вынуждены спешно навёрстывать упущенное.

OPOC производит серийные этикетки для отслеживания и прослеживаемости с интеграцией переменных данных в линии, что дает владельцам брендов единый исходный пункт для создания своей инфраструктуры аналитики без необходимости объединения нескольких поставщиков этикеток и программного обеспечения.