Недавно я поймала себя на мысли, что прогнозирование в бизнесе стало напоминать игру в угадайку. Особенно в B2B. Мы привыкли планировать "по ощущениям", доверяя опыту, чутью, и иногда — просто удаче. Но в мире, где ошибка может стоить миллионы, разве этого достаточно?
Кажется, с этим сталкивался каждый из нас. Когда склад либо забит ненужным товаром, либо пустует в самый нужный момент. Когда заказы срываются, клиенты раздражаются, а ты сидишь и думаешь: «А разве это нельзя было предугадать?»
Именно в такие моменты мне захотелось разобраться, а как на самом деле прогнозируют спрос те, кто уже не полагается только на человеческий фактор?
Что такое прогнозирование спроса и зачем оно нужно
По сути, это попытка заглянуть в будущее: понять, сколько товара или услуг понадобится, когда, в каком объёме и где. В B2B это особенно важно — один промах с логистикой, и цепочка рушится. Раньше это делали по старинке: строили графики, анализировали прошлогодние данные, опрашивали экспертов. Работало. Иногда. Но часто — с большими погрешностями.
Почему? Потому что методы эти были негибкие, плохо подстраивались под быстро меняющиеся реалии. Слишком много «если», слишком мало конкретики. А ещё — субъективность. Один аналитик верит в рост, другой — в спад. Где истина?
А теперь — про ИИ
Если честно, сначала я относилась к этому скептически. Искусственный интеллект, нейросети — звучит громко, но как это применить на практике? Оказалось — проще, чем я думала.
ИИ — это не страшный робот, а алгоритмы, которые умеют учиться. На больших массивах данных: продажах, логистике, погоде, курсе валют, поведении клиентов. Он видит то, что мы не видим. Он не устает, не забывает, не опирается на эмоции.
Например, в ритейле уже давно используют LSTM-модели для прогнозирования спроса. Они учитывают сезонность, тренды, поведение клиентов и формируют точные предсказания. В производстве компании вроде Bosch используют XGBoost — чтобы подстроить производство под реальный спрос, а не складывать товар на авось.
Что меняет ИИ
- Объём данных. Он не пугает ИИ. Он — его пища. Чем больше данных, тем точнее модель.
- Индивидуальные прогнозы. Не усреднённые, а персонализированные. ИИ понимает, что один клиент заказывает по пятницам, а другой — после рассылки.
- Адаптивность. Модель изменилась? Ситуация на рынке другая? Прогноз тоже меняется. Без ручной настройки.
Где это уже работает
- Ритейл: маркетплейсы типа Ozon прогнозируют спрос по регионам и сезонам.
- Производство: точное планирование закупок и объёмов производства, чтобы минимизировать складские запасы.
- E-commerce: автоматические рекомендации, основанные на поведении клиента.
А теперь — самое важное: как это сделать у себя?
Вот простой алгоритм:
- Соберите данные: продажи, клиенты, сезонность, события.
- Выберите инструмент. Для России подойдут Yandex DataLens, Cifra.ai, или даже Python + Prophet.
- Постройте модель. Хоть первую, простую. Пусть она ошибётся — это тоже результат.
- Проверьте прогноз. Сравните с реальностью. Подкорректируйте.
- Интегрируйте в процесс. Сначала в одном сегменте. Потом — больше.
Ну или забрать чек-лист по внедрению можно здесь (только для подписчиков!)
И немного реализма
ИИ — не панацея. Если данные плохие, модель будет ошибаться. Если процессы в компании хаотичны — магии не будет. Но это уже не будущее. Это настоящее. И доступное.
Мне захотелось поделиться этим, потому что многие до сих пор думают: "это только для корпораций". А на самом деле — это уже рядом. Главное — начать. С маленького прогноза. С одной категории. С одной недели.
А ты уже пробовал что-то подобное? Или только задумываешься?
Напиши в комментариях: с чего бы ты начал?