Предсказание продаж

Технологическое решение
DATALYTICA
Зачем бизнесу предсказывать продажи?
Снижение операционных
издержек за счет:
  • Снижение списаний по утилизации – знание спроса на товары с ограниченным сроком хранения позволяет планировать их поставки таким образом, чтобы минимизировать потери, вызванные списанием по истечению срока годности
  • Оптимального управления складскими запасами – знание спроса на товары, позволяет управлять складскими запасами так, чтобы с одной стороны минимизировать объем неликвидных позиций, а с другой – удовлетворить весь имеющийся спрос. Применения методов машинного обучения в данном случае позволяет наилучшим образом учесть такие факторы как сезонность и общий тренд.
  • Оптимизация производства и логистики – знание спроса на товары позволяет снижать стоимость их производства за счет применения методов планирования производства, а также снижать транспортные издержки, например, за счет объединения поставок в крупные партии или получения скидок на закупку «за объем».
Увеличение продаж
за счет:
  • Снижения неудовлетворенного спроса – знание спроса на товары позволяет держать в точках продаж объем продукции, требуемый для полного удовлетворения спроса, что не только приводит к увеличению текущей выручки, но и к увеличению лояльности потребителей и, как следствие, дополнительным продажам в будущем.
  • Оптимального управления ассортиментом - знание спроса на товары позволяет вводить и выводить из списка предлагаемых товаров позиции таким образом, чтобы сократить объемы неликвидов и повысить оборачиваемость ликвидный позиций.
С точки зрения применения методов предиктивной аналитики спрос на товары понимается в широком смысле, т.к. математические методы и инженерные подходы одинаковы для разных отраслей бизнеса.

В зависимости от отрасли под прогнозированием
спроса могут пониматься задачи:

Продажа товаров конечным потребителям
Размещение товаров в канал продаж
Выдача товаров, материалов со склада в производство
Выдача продукции из
производства на склад
Оказание услуг «по требованию» (например, услуга такси)
Другие задачи, которые необходимо решить в бизнесе

Как это работает?

Предсказание спроса осуществляется методами линейной регрессии, градиентного бустинга на решающих деревьях или рекуррентными нейронными сетями на основе исторических данных о потреблении данного вида товаров, а также дополнительной информации об окружающей среде (погодные условия, рыночная ситуация, курс валют и тп.).

На этапе предобработки данных рассчитывается набор статистических метрик по историческим значениям спроса за определенное количество исторических периодов. Если спрос носит сезонный характер, то для получения качественного прогноза необходимо иметь данные за несколько последних сезонов. Например, в случае внутригодовой сезонности желательно иметь данные за 3 последних года.

Типовой ситуацией является отсутствие исторической информации о спросе на товар, например, если товар новый, или ранее не продавался в данной точке продаж. В таком случае создаваемая предиктивная модель использует общую статистику о группе товаров (аналогов). Группировка товаров может осуществляться по разным принципам в зависимости от предметной области, например, предназначение, материал, производитель, срок годности т.п., и является очень важным этапом по созданию качественной предиктивной модели.

Исходные данные для прогнозирования спроса и продаж


Исторические данные об объемах спроса

Справочные данные о характеристиках товаров,
их предназначении и взаимозаменяемости
Исторические данные о рынке, например:
  • объем предложения и цены конкурентов
  • статистические показатели рынка
  • курсы валют
  • и много другое в зависимости от предметной области
    Исторические и прогнозные данные об
    окружающей среде:
    • погода
    • транспортная инфраструктура
    • появление/закрытие точек притяжения покупателей, которые могут влиять на поток и в конечном итоге на спрос
    • и много другое в зависимости от предметной области

    Хотите иметь более точные прогнозы продаж вашего бизнеса?
    Свяжитесь с нами прямо сейчас!