Описание модели
Планирование спроса в FMCG –важных и трудоемких процессов интегрированного планирования, требующий учета множества факторов.
Именно он определяет планы операционной деятельности бизнеса – логистики, производства, маркетинга, закупок, финансов. Машинное обучение (ML) – наиболее эффективный инструмент для решения этой задачи.
Модель на базе Optimacros использует алгоритмы машинного обучения для анализа большого объема исторических данных, формирования прогноза спроса и оптимальной стратегии промо. Модель позволяет бизнесу лучше понимать ключевые драйверы спроса, влияющие на достижение запланированных KPI, анализировать рентабельность промо-акций, оперативно согласовывать план промо и итоговый прогноз. Решение на базе платформы Optimacros поможет достичь эффективного взаимодействия между подразделениями и оперативно реагировать на изменения рынка и бизнеса.
В основе модели на базе Optimacros лежат следующие процессы:
- Сбор и подготовка исторических данных для ML-прогноза;
- Формирование ключевых драйверов спроса (инновации, цены, дистрибуция, промо, каннибализация и др.) на бюджетный период;
- Обучение ИИ на основе исторических данных и формирование прогноза;
- Сравнение ML-прогноза с top-down целью и выбор оптимального варианта для составления структуры итогового бюджета;
- Планирование календаря промо и ML прогноз по продажам;
- Анализ, сравнение плана и факта по промо акциям и согласование плана промо;
- Подробный отчет по итоговому прогнозу спроса по всем ключевым факторам.
Ожидаемые результаты на основании опыта успешных проектов:
- Сокращение расходов на процесс планирования в среднем на 30–40%;
- Повышение точности прогноза до 30%, что снижает издержки, связанные с избыточными запасами или упущенными продажами из-за нехватки товаров;
- Сокращение сроков подготовки прогноза в 1.5–2 раза;
- Увеличение ROI промо-акций на 10–20% за счет оптимизации предложений и сроков проведения акций.
Внедрение предлагаемого решения на базе Optimacros откроет перед вами двери в будущее управления спросом, когда решения принимаются оперативно на основе реальных данных.
Ваши специалисты получат современные инструменты, чтобы не просто отслеживать тенденции рынка, но и предвидеть их.
Узнайте, какие 5 ключевых ошибок в промо-планировании снижают эффективность промо-акций и как системный подход помогает их избежать.
Как лидеры FMCG уже используют AI для персонализации, прогнозирования и динамического ценообразования? Читайте в статье Искусственный интеллект и машинное обучение в FMCG.
Как Sephora, Tesco и McDonald’s уже применяют ML, и какую роль играет учёт каннибализации и комплементарности в управлении ассортиментом? Разбираем в статье ML в FMCG: как технологии ускоряют адаптацию и развитие бизнеса.
