fbpx

Прогноз спроса на ваших данных. Практики и кейсы

Ведущие эксперты технологического вендора Novo BI рассказали о том, как оценить эффекты от повышения точности прогноза спроса на прибыль компании. И поделились своими лучшими практиками на примере конкретных кейсов.

 

YouT Смотреть видео

Скачать Скачать презентацию

 Читать Читать текст

От точности прогноза спроса напрямую зависит прибыль компании, потому что с его помощью мы можем обеспечить производство необходимым ресурсом в виде товарного сырья и материалов, не перезатарить склад готовым продуктом, избежать лишних операций в цепи поставок. Сегодня речь пойдет о системе Novo Forecast Enterprise – инструменте, который необходим компаниям с широкой номенклатурой, обширной географией продаж и развитой клиентской сетью.

Кейс компании «Волма»

С производителем сухих строительных смесей «Волма» мы начали работать 3 года назад. Это крупное российское предприятие, входит в топ игроков в своем сегменте. У «Волмы» группа заводов, большое количество складов и отдел продаж, работающий не только с розничными сетями, но и со строительными объектами, поставки на которые формируют дополнительный спрос относительно базовой линии прогноза регулярных продаж.

Основная задача состояла в том, что нужно было увязать прогноз с обеспечением товаром, который производится на разных площадках, загружается на различные, территориально распределенные склады. Безусловно, одним из факторов оценки эффекта от внедрения системы прогнозирования является оборот компании, потому что, чем больше мы оборачиваем, тем больше у нас количество товарного запаса, тем больше поле для оптимизации. Партнеры посчитали эффект от использования нашей системы – от изменения точности прогноза на своих реальных данных. Результаты вы видите на слайде.

Волма

Есть разные детальные формулы для оценки экономического эффекта от внедрения системы прогнозирования. Сейчас мы не будем в них сильно погружаться. Важно просто знать, что мы работаем по разным формулам. Но кроме экономического эффекта, есть эффекты качественные. Это изменение взаимодействия между подразделениями компании, изменение коммуникаций, прозрачность процессов, рост уровня клиентского сервиса и другие. И это безусловно, также важные результаты внедрения.

Какие данные вы получаете на выходе

Итак, вы нам передали данные. Перед этим мы подписали NDA либо договорились, каким образом мы эти данные обезличим. На выходе мы можем сделать выгрузку прогноза в Excel – это самое простое решение, чтобы вы посмотрели, изучили его в спокойной обстановке. Либо делаем выгрузку в аналитическое приложение – по умолчанию мы используем Qlik Sence, но ограничений по BI-платформам нет.

Что вы увидите на графике. Во-первых, построенный прогноз продаж. Во-вторых, фактические значения продаж. В-третьих, таблицу оценки точности. Сразу хочу отметить, что наша система Novo Forecast Enterprise поддерживает максимальную детализацию в расчете прогнозов. Чем глубже справочник контрагентов, геолокаций, тем богаче у нас получаются группы прогнозирования и возможности проверки точности прогноза на каждом из уровней прогнозирования. Четвертое, что вы видите в таблице, – это вклад различных факторов в тот объем продаж, который был получен помимо регулярных продаж. То есть вы сможете оценить влияние факторов.

Интерфейс

На слайде с интерфейсом совместного ввода и управления факторами вы видите поле совместного планирования, где работают пользователи, вовлеченные в процесс. Разные отделы, разные роли сотрудников. В рамках этого интерфейса вы можете планировать объемы продаж, факторы, мероприятия как с вашими ключевыми клиентами, так и с вашими поставщиками, формируя неразрывную цепь согласования.

Как строится прогноз

Механизм внутри Novo Forecast Enterprise позволяет избавить пользователей от рутинных операций в работе с цифрами. Например, при подготовке данных, при очистке данных от пиков, промо и т.д. После того, как данные очищены, нужно понять, на каком уровне посчитать прогноз. Для этого система самостоятельно собирает группы прогнозирования, делает это с применением деревьев и каталогов по товарам и клиентам либо по торговым точкам. Затем собираются временные ряды, и с применением ML система их анализирует. В нашей системе более трех тысяч комбинаций расчета прогноза. Из них система выбирает наиболее репрезентативная группа. Применяется к историческим данным. И смотрит, какая получается точность. В итоге, формируется базовая линия прогноза по всем временным рядам и SKU, с которыми вы работаете.

Создание групп прогнозирования

Когда мы понимаем, что наш товар входит в ту или иную подгруппу, мы можем доверить системе расчет прогноза по этой новинке на уровне подгруппы. Потом послушать маркетологов. И уже предметно поговорить, как действительно эта новинка будет продаваться. Эта дополнительная информация может помочь. Группы прогнозирования актуальны в случае работы с товарами-заменителями, в случае ротации. Посмотрите на пример из канцелярского бизнеса по продажам листовых календарей.

Календари

Данные для расчета прогноза спроса

Для подготовки прогноза нужна статистика минимум за 2 полных года + текущий (для оценки точности прогноза). Например, 2017 и 2018 годы – для расчета точности. 2019 год – для оценки точности. Формат – Excel, csv или бэкап БД.

  1. Статистика продаж:
  • по дням – дата,
  • SKU,
  • Клиент,
  • Геолокация (направление прогнозирования)
  • в шт./кг – единицы прогноза
  1. Справочник товаров – для определения групп прогнозирования по товарам;
  2. Справочник клиентов – для определения групп прогнозирования по клиентам.

Кейс компании ALIDI

Один из крупнейших дистрибьюторов товаров FMCG в СНГ компания ALIDI сотрудничает с Novo BI уже более трех лет. О результатах и эффектах от внедрения системы прогнозирования Novo Forecast Enterprise можно прочитать в подробном кейсе.

Вопрос – ответ

Учитывает ли система прогноза эластичность по цене? Насколько спрос реагирует на изменение цены.

В промо учитывается изменение по цене и рекомендации по цене в будущих промо. Система учитывает прошлый опыт по изменению цены и дает рекомендации по плану продаж.

Есть ли у вас продукт для Excel?

У нас есть отдельный продукт Novo Forecast Pro. Вы можете его скачать и пользоваться самостоятельно. Это инструмент для быстрого пользовательского прогнозирования в Excel.

Какой уровень должен быть у компании, чтобы стать вашим клиентом?

Мы максимально полезны компаниям, работающим с массивными структурами продаж, с широкой номенклатурой, развитой географией продаж, обширной клиентской сетью, сезонностью в спросе. Заявку на бесплатный тестовый расчет можно прислать на адрес Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Влияет ли теория ограничений на прогноз спроса?

Мы не считаем, что прогноз выступает против теории ограничений.

 

Оставайтесь на связи

+7 (495) 215 10 82
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Исследования осуществляются Novo BI при грантовой поддержке Фонда «Сколково» ООО "Ново Биай" © 121205, Москва, территория инновационного центра «Сколково», Большой бульвар, 42, стр. 1, этаж 3, офис 1131

 

Russian (RU)    English (UK)