Прогнозирование спроса – необходимый атрибут деятельности любой компании, которая производит товар. При этом чем выше точность такого прогноза, тем ощутимее экономический эффект в управлении товарными запасами.
Так, в ритейле повышение точности прогнозирования способствует:
- более гибкому и осознанному финансовому планированию и ценообразованию,
- возможности управлять ассортиментом и оптимизировать товарные запасы на всех узлах логистической цепи,
- в перспективе – расширению бизнеса и открытию новых точек.
В повышении качества прогноза большую роль играют инструменты. Один из возможных – анализ данных как раздел информатики, или data science.
С его помощью можно:
- сравнивать спрос на разных торговых точках,
- выявлять ключевые потребности покупателя,
- определять товары, которые будут формировать восприятие бренда и генерировать дополнительную прибыль,
- анализировать эффективность маркетинговых активностей.
Кроме того, с помощью алгоритмов машинного обучения в даталогии, или data science, можно определять и ключевые для ритейла бизнес-показатели:
- розничный товарооборот и валовую прибыль,
- трафик торговой точки,
- средний чек.
Плюсы использования машинного обучения для расчета этих и других метрик и показателей – это скорость вычислений и построения прогноза и возможность задавать различные данные на вход.
Например, на этапе планирования маркетинговой акции менеджер может смоделировать множество сценариев с различными механиками продвижения товара и выбрать тот, который наиболее эффективен.
Что для этого нужно?
- Собрать исходные (исторические) данные, иллюстрирующие поведение спроса.
- Сформировать набор признаков, который подается на вход в модель машинного обучения.
- Далее модель извлекает закономерности между признаками и спросом, которые в дальнейшем используются для формирования прогноза спроса.
Например, можно взять исторические продажи, объединить данные в тройки «товар — магазин — день» и научить модель находить потенциально полезные для прогнозирования сигналы.
На что бы мы предложили обратить внимание?.. Качество вычислений будет зависеть от количества и качества исходных данных. Мы бы посоветовали в качестве минимума глубины данных брать 1,5 года – а лучше больше: чем больше данных и чем выше их качество, тем большей будет точность прогноза.
