Прогнозирование спроса: прогноз продаж по товарам и точкам с рекомендациями закупок
Делаем прогнозирование спроса для сетей, аптек, кафе и интернет-магазинов в Украине. Модель считает продажи по каждому товару и точке на недели вперёд. Закупщик получает готовую рекомендацию заказа и видит, почему она именно такая.
Что болит
Закупки делают «как в прошлом году плюс немного». На одних точках товар лежит месяцами, на других его нет уже в пятницу. Деньги заморожены в остатках, а клиенты уходят к конкуренту.
Закупщик держит всё в голове и в Excel. Он знает, что перед Пасхой нужно больше, а в жару меньше. Когда он в отпуске или увольняется, эти знания исчезают вместе с ним.
Акции, новые точки и смена ассортимента ломают любую простую формулу. Списания свежей продукции растут, а объяснить, где именно ошиблись с объёмом, никто не может.
Что строим
- Анализ истории продаж, остатков, списаний и дефицита по SKU и точкам
- Модель прогноза с учётом сезонности, праздников, акций и погоды
- Отдельные подходы для новых товаров и товаров с редкими продажами
- Рекомендация заказа с учётом остатка, срока поставки и кратности
- Выгрузка рекомендаций в BAS или Вашу ERP
- Дашборд точности прогноза по категориям и точкам
- Пояснение к каждой рекомендации: что повлияло на цифру
- Еженедельное автоматическое переобучение модели на новых данных
Что Вы получаете
- Рабочий сервис прогноза с расписанием обновлений
- Рекомендации заказов в Вашей учётной системе
- Дашборд точности и отклонений прогноза
- Код модели и документация методики
- Обучение закупщиков и категорийных менеджеров
Как измеряем результат
- Ошибка прогноза по категориям и точкам, неделя к неделе
- Доля дней с нулевым остатком по ключевым товарам
- Объём списаний и остатков сверх нормы
- Доля рекомендаций, которые закупщик принял без изменений
Системы и стек
Отрасли
Вопросы
Сколько стоит прогнозирование спроса?
От $10 000. Цену определяют количество SKU и точек, качество истории продаж и то, нужна ли интеграция рекомендаций обратно в BAS. Сеть на 20 точек с чистыми данными стоит меньше, чем 300 точек с несколькими системами учёта. Смету фиксируем после discovery, когда увидим реальную историю продаж.
Какая история данных нужна?
Желательно от года продаж по дням, чтобы модель увидела сезоны и праздники. Плюс остатки, потому что без них дефицит выглядит как низкий спрос. Полезны календарь акций и списания. Если истории меньше, начнём с более простой модели и покажем, где она слаба.
Насколько точным будет прогноз?
Цифр заранее не обещаем, потому что точность зависит от рынка и данных. На старте измеряем, как ошибается текущий способ закупки. Потом сравниваем с моделью на тех же неделях. Вы видите разницу до того, как модель начнёт влиять на заказы.
Заменит ли модель закупщика?
Нет. Модель даёт рекомендацию и пояснение, решение остаётся за человеком. Она не знает о договорённостях с поставщиком или новом ТЦ рядом. Закупщик корректирует цифру, и эти правки мы анализируем, чтобы модель становилась лучше.
Как это работает с BAS?
Берём продажи и остатки из BAS через OData или выгрузки. Рекомендации возвращаем как документ заказа поставщику или таблицу для импорта. Тяжёлые запросы запускаем ночью, чтобы учёт не тормозил. Другие системы учёта и Checkbox подключаем так же.
Как запускаете прогноз в работу?
Сначала запускаем на части категорий или точек и сравниваем с текущим процессом. Потом расширяем. Модель переобучается еженедельно автоматически. На SLA следим за точностью и реагируем, если рынок резко изменился.
Связанные услуги
Другие услуги раздела
Опишите задачу. Ответим в течение рабочего дня, первый звонок с фаундером.
Опишите задачу. Первый звонок с фаундером.
Ответим в течение рабочего дня. 30 минут, чтобы сказать, стоит ли это делать и сколько это стоит.