Платформа для автоматизированного прогнозирования спроса на базе статистических библиотек и машинного обучения. В зависимости от качества данных и специфики продукта точность прогноза может быть существенно повышена, а цикл планирования – сокращен
Создать прозрачную, воспроизводимую и достоверную систему прогнозирования спроса, снижающую влияние человеческих ошибок и субъективных оценок. Решение интегрирует исторические данные о продажах, сезонность, промоактивности, цены и другие факторы, чтобы строить максимально точный (в рамках заданных методов) прогноз, на основе которого затем планируются производство, закупки, логистика и бюджеты
При настроенной модели система сравнивает различные методы (экспоненциальное сглаживание, метод Хольта-Винтерса или Кростона, линейную регрессию, скользящее среднее, ML-алгоритмы) и позволяет выбрать наиболее точный для каждой позиции
В модели учитываются сезонность, тренды, промоакции, цены, дистрибуция, инновации, каннибализация и другие факторы
Оценка изменения прогноза при разных условиях: изменении цены, запуске промо, выходе нового продукта, изменении макроэкономических показателей
Автоматический прогноз можно уточнять вручную, система сохранит историю изменений
Автоматическое сравнение прогноза с фактом, расчет ошибки по каждому методу и позиции
При правильно настроенной модели и качественных данных точность прогноза может увеличиться, что снизит издержки на избыточные запасы или упущенные продажи из-за дефицита
Автоматизация сбора данных, расчетов и формирования отчетов снижает затраты на процесс планирования
Вместо недель ручной сборки и согласований — несколько дней. Заметно уменьшаются сроки подготовки прогноза
Прогноз спроса, планы продаж, запасы и закупки существуют в одном контуре. Исключаются споры между отделами о том, «какой прогноз правильный»
Прогноз строится по единому алгоритму, его можно объяснить и повторить. Любая ручная корректировка остается в истории
Это решение напрямую иллюстрируют бизнес-кейсы:
Записи не найдены
Экспоненциальное сглаживание, Хольта-Винтерса, линейная и мультипликативная регрессия, скользящее среднее, метод Кростона (для прерывистого спроса), ARIMA, ML-алгоритмы и другие
По истории продаж система обучает каждый метод, сравнивает точность (MAPE, WAPE, RMSE) на тестовой выборке и позволяет выбрать метод с минимальной ошибкой для каждого SKU
Да. В модель включаются драйверы спроса: промоакции, изменение цены, сезонность, тренды, каннибализация, инновации, дистрибуция, макроэкономика
По опыту проектов точность прогноза может быть повышена по сравнению с ручным прогнозированием. Снижение ошибки прогноза напрямую способствует сокращению издержек на запасы и упущенные продажи
Да. Автоматический прогноз можно уточнить вручную. Система сохраняет историю ручных корректировок и позволяет сравнивать «исходный прогноз модели» со «скорректированным»
Заполните необходимые поля, и мы свяжемся с вами
