Прогнозирование спроса за 2 часа и на 30% точнее: чек-лист для ритейлеров

Для прогнозирования спроса в ритейле все чаще применяются автоматизированные сервисы. Их ценность особенно высока в периоды промоактивностей, когда крайне сложно рассчитать поведение покупателей, избежав пустых полок или, наоборот, затоваривания складов. Softline Digital предлагает инструмент, который позволяет на основе быстрых и точных предсказаний планировать эффективные промоакции. Из этой статьи вы узнаете, как с помощью нашего сервиса получить точный прогноз, сделать корректный заказ распределительному центру и увеличить прибыль.

• Сервис предсказания спроса в период промоакций. В чем суть?
• Выгоды промопрогнозирования для логистики и коммерции
• Преимущества модели прогнозирования от Softline Digital
• Каким образом происходит промопрогнозирование?
• Пример пилотного проекта
• Чек-лист для заказчиков «Что необходимо для эффективного промопрогноза»

Сервис предсказания спроса в период промоакций. В чем суть?

Главный общий вопрос, на который отвечает сервис это – «Сколько товара продастся по итогам акции?». 

Какого бы типа или механики промоакция ни была, будь то «2+1», скидка в процентах, реклама в каталогах или на билбордах, необходимо предусматривать и учитывать, как она повлияет на продажи, логистику и операционную деятельность магазина или сети.  

С помощью продвинутых алгоритмов специалисты по Data Science команды Softline Digital делают расширенный прогноз. Они предсказывают, сколько товара будет продано от начала промоакции до ее завершения, а также могут точно определять количество, необходимое для заказа в каждый конкретный магазин.

Например, для акции «Купи две банки зеленого горошка и третью получи в подарок» прогноз на неделю с 1 по 7 декабря для одного магазина упрощенно может выглядеть примерно так: 

Модель предсказывает спрос в разрезе «товар-магазин-день», учитывая как ключевые факторы, влияющие на спрос, так и сиюминутные тренды. ​​

Выгоды промопрогнозирования для логистики и коммерции

Основной KPI для промопрогнозирования – это корректный и точный заказ товара в распределительном центре. 

От этого выигрывает весь бизнес, но в особенности логистический и коммерческий департаменты. Первый заинтересован в том, чтобы обеспечить своевременные поставки нужного количества товара, не допустив затоваривания или опустошения складов. Второму важно выполнение планов продаж и целей промо, так как именно коммерческий отдел утверждает акции, договаривается с поставщиками, формирует заказы на поставки в конкретные магазины, делая это в целях повышения маржинальности.

Преимущества модели прогнозирования от Softline Digital

1. автоматизированный расчет промо
2. сокращение времени планирования промо-акций c 2-х дней до 2-х часов
3. повышение точности прогноза до 30%
4. оперативная проверка исполнительской дисциплины
5. рост товарооборота по промопозициям.

Преимущество нашей модели – построение прогноза спроса «снизу вверх». Она не только определяет общее количество продукции для поставки на период промоакции, но и рассчитывает, сколько единиц товара нужно распределить по конкретным магазинам.

Каким образом происходит промопрогнозирование?

Сбор информации 

Заказчик загружает все необходимые исторические данные на FTP-папку. Способ передачи данных может быть различный – забор данных с DWH клиента, передача по API, обмен c помощью выгрузки файлов на FTP и иные. Необходима информация о чеках минимум за год, данные о проведенных и планируемых промоакциях, их сроках и механиках, а также словари о продуктах, каталоги и т.д.  Важно продолжать выкладывать обновления и остаточные данные ежедневно или даже по необходимости ежечасно. Импортеры, написанные на Python, автоматически собирают вложенные файлы, проверяют их на корректность и отправляют в базу данных. 

Построение алгоритма 

Специалисты по Data Science, получив информацию об остатках, промопериодах и т.д., уже на следующий день выстраивают алгоритм прогнозирования. Зная, как часто определенный товар присутствует в каждом чеке, есть возможность построить его векторные зависимости к остальным товарам в конкретном магазине. На основании этого выстраивается прогноз о том, как товар будет продаваться в установленный период и в каких объемах нужно его привезти и выставить на прилавки.

Окно

В процессе промопрогнозирования всегда есть окно от 1 до 3 недель. Это время необходимо, чтобы ритейлер смог договориться с поставщиком и доставить товар в магазины, а производитель успел изготовить необходимое количество товара.

Допрогноз

За два дня до начала промоакции, уже после всех подготовительных мероприятий, принято проводить дополнительное прогнозирование для корректировок. Причина в том, что чем ближе прогноз к дате промо, тем он точнее, так как алгоритмы учитывают любые даже самые незначительные изменения в трендах продаж.

Оценка эффективности 

Softline Digital применяет несколько метрик для оценки эффективности промопрогнозов.

MAPE – средняя абсолютная ошибка. Показывает, на сколько процентов отклонился прогноз от фактических продаж в большую или меньшую сторону. 

WAPE – взвешенная абсолютная ошибка. Показывает, на сколько отклонился прогноз от фактических продаж в штуках. 

MPE – средняя процентная ошибка. Оценивает систематичность занижения или завышения прогноза моделью.

Отметим, что на практике не существует единых стандартов для оценки промопрогноза – во всех компаниях это происходит по-своему, с учетом индивидуальных особенностей работы. Однако в целом итоговые метрики должны отвечать на главный вопрос: «На сколько точно сбылся прогноз?». Чтобы получить более детальные показатели, необходимо делать более глубокий аналитический проект с учетом конкретных деталей и запросов.

Пример пилотного проекта

В крупной продовольственной розничной сети регулярно проводятся акции различных механик. Одни из самых частых – это продажа товара со скидкой у кассы и каталоги акционных товаров. Спрос и объемы поставок во время этих промоактивностей прогнозируются в ручном режиме в файлах Excel. Чтобы клиент мог оценить преимущества автоматизированного прогнозирования, специалисты Softline Digital предложили провести пилотную эксплуатацию нашего сервиса.

Далее компания предоставила все необходимые данные о чеках, промоакциях и продукции по 100 магазинам сети, которые относятся к одному распределительному центру. Информацию разместили на FTP-папке в четверг вечером 1 числа. В пятницу утром 2 числа Data Science специалисты Softline Digital подготовили прогноз на неделю с 10 по 16 число, оставив окно для подготовительных к промоакциям работ, поставок и выкладок. 

По итогам пилота, средняя абсолютная ошибка (MAPE) составила 24%. Это показатель для продукции с высоким товарооборотом. Если не исключать из пула товаров позиции, которые продаются реже, чем раз в неделю, MAPE достигает 31%. Таким образом, автоматизированное промопрогнозирование по сравнению с ручным позволяет предсказывать на 30% точнее и сокращать скорость работы с 2-3 дней до 2 часов.

Чек-лист для заказчиков «Что необходимо для эффективного промопрогноза»

1. Предоставить данные об истории продаж минимум за 1 год.  
2. Предоставить подробные материалы о промоакциях: продукция, сроки, механика и т.д.
3. Выделить магазины, которые будут участвовать в прогнозе, связанные с одним и тем же распределительным центром.
4. Согласовать целевые метрики прогнозирования.
5. Получить прогноз от специалистов по Data Science команды Softline Digital.
6. Поставить товары в магазины в соответствии с промопрогнозом, а также обеспечить наполнение полок и витрин.
7. Оценить эффективность промопрогноза по заранее установленным метрикам и условиям.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать подробнее о сервисе промопрогнозирования: 

Юлия Пчелинцева, директор по развитию бизнеса Softline Digital
Yuliya.Pchelintseva@softline.com
+7(495) 2320023 ext. 1924

Получайте новые статьи моментально в Telegram по ссылке: https://t.me/sldonline_bot