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:
| Товар | Магазин | День | Прогноз | Запрос в распределительный центр |
| Консервированный зеленый горошек «Нежность», 400 г. | Супермаркет «Привет», г. Воронеж, Московский проспект, 5 | 1.12 1.12 3.12 5.12 6.12 7.12 |
100 шт 70 шт 150 шт 30 шт 50 шт 200 шт 150 шт |
750 шт |
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
- автоматизированный расчет промо
- сокращение времени планирования промо-акций c 2-х дней до 2-х часов
- повышение точности прогноза до 30%
- оперативная проверка исполнительской дисциплины
- 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»
- Предоставить данные об истории продаж минимум за 1 год.
- Предоставить подробные материалы о промоакциях: продукция, сроки, механика и т.д.
- Выделить магазины, которые будут участвовать в прогнозе, связанные с одним и тем же распределительным центром.
- Согласовать целевые метрики прогнозирования.
- Получить прогноз от специалистов по Data Science команды Softline Digital.
- Поставить товары в магазины в соответствии с промопрогнозом, а также обеспечить наполнение полок и витрин.
- 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
