Определение потребности в производстве

Прогнозирование спроса и планирование продаж

Прогнозирование спроса, планирование и оценка эффективности промоакций, управление ассортиментом, а также ценообразованием предприятия
  • Category Icon
    Тип модели
    FP&A
  • Category Icon
    Отрасль
    FMCG & Pharma
  • Category Icon
    Язык
    Русский
  • Category Icon
    Лицензия
    Закрытая
  • Category Icon
    Разработчик
    Optimacros

One pager и презентация

Наши инструменты обеспечивают возможность эффективного принятия решений на основе анализа данных. Мы помогаем вам увидеть ключевые показатели и тренды в удобном формате. Наш опыт позволяет нам преобразовать сложные идеи в наглядные материалы

СКАЧАТЬ ONE PAGER

One pager и презентация

Наши инструменты обеспечивают возможность эффективного принятия решений на основе анализа данных. Мы помогаем вам увидеть ключевые показатели и тренды в удобном формате. Наш опыт позволяет нам преобразовать сложные идеи в наглядные материалы

СКАЧАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

Описание модели

Demand and Sales Forecasting for Home & Personal Care Company – модель, демонстрирующая возможности прогнозирования спроса, планирования и оценки эффективности промо мероприятий, управления ассортиментом, а также ценообразованием предприятия, основной деятельностью которого является производство товаров повседневного спроса.

Сценарный анализ промо помогает выбрать оптимальный набор товаров, обеспечивающий наибольшую эффективность для категории и компании в целом с учетом влияния каннибализации. Сценарное прогнозирование спроса позволяет анализировать влияние факторов цены и промо на объем продаж будущих периодов. Оптимизация ассортимента, учитывающая потребности клиентов и сегментацию по цене, способствует формированию оптимальной матрицы ассортимента для максимизации прибыли компании.

Результатом прогнозирования регулярных продаж и промо-продаж будет определение потребности в производстве на будущие периоды, а также оценка эффективности промоакций.

Реализованная модель прогнозирования спроса осуществляется при помощи машинного обучения и классических статистических методов прогнозирования (экспоненциальное сглаживание, метод линейной регрессии). Прогнозирование спроса и оценка эффективности промоакции при помощи машинного обучения включает следующие этапы:

  • Импорт исторических данных по продажам.
  • Создание промо (ввод механики и временных интервалов акции).
  • Сценарный анализ промо (расчет основных показателей эффективности по выбранному набору SKU).
  • Наполнение промо по лучшему сценарию.
  • Сценарное прогнозирование спроса для выбранных клиентов и SKU с возможностью учета фактора промо и изменения цены.
  • Определение оптимального сценария прогнозирования.
  • Учет итогового сценария для анализа эффективности продаж и потребности в производстве.

Таким образом, на примере данной модели мы предлагаем пользователю:

  • сценарный анализ промо;
  • сценарное прогнозирование спроса;
  • ассортиментное планирование;
  • управление ценообразованием;
  • анализ эффективности продаж;
  • анализ отклонения фактических данных от плановых.

Модель «Demand and Sales Forecasting for Home & Personal Care Company» проста и интуитивно понятна, и при этом является удобным инструментом планирования, агрегации, визуализации и анализа данных.

Показать всеСвернуть

Галерея модели

На примере построенных отчетов и дашбордов демостенд показывает возможности использования графических элементов. Мы демонстрируем функционал наших проектов, позволяя вам лучше понять, как работает наш продукт

СМОТРЕТЬ

Постройте систему интегрированного планирования вместе с Optimacros

Интегрированное планирование

Разработчик демостенда

Optimacros

Optimacros представляет разработанный бизнес-кейс для демонстрации функционала платформы, подчеркивая ключевые возможности и преимущества предлагаемого решения.

ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Для того, чтобы получить тестовый/демо доступ, отправьте ваш запрос c ссылкой на веб-сайт вашей компании и описанием модели/функционала, которую планируется внедрить на базе платформы Optimacros.

Я согласен на обработку персональных данных, на условиях изложенных в Согласии на обработку персональных данных