Вход
Регистрация

Войти c помощью аккаунта

Вопрос прогнозирования продаж или спроса на продукцию встаёт перед каждым владельцем или руководителем бизнеса. Прогнозированием компания делает первый шаг в решении важнейших бизнес-задач, таких как оптимизация закупок, распределение ресурсов, минимизация кассовых разрывов, бюджетирование.

Нет простых способов прогнозирования, подходящих под любой случай. Спрос и объёмы продаж зависят от сезонности, динамики развития бизнеса, конкурентной среды, ценовой политики, маркетинговых действий и десятка других факторов. Для практического построения полноценного решения не получится использовать встроенные в некоторые учётные системы модули прогнозирования, предназначенные для построения элементарных прогностических моделей. Серьёзный подход к прогнозированию подразумевает применение специализированных систем, таких как аналитическая платформа Deductor.

Построение прогноза состоит из нескольких этапов, заслуживающих отдельного внимания:

  • Очистка данных. «Сырые» данные нельзя, без предварительной обработки, использовать для построения моделей. Пропуски, аномалии, шумы, некорректные данные будут вносить искажения в прогноз. Deductor содержит инструменты, необходимые для предварительной обработки и очистки. Подготовленные специальным образом данные применимы для построения моделей.
  • Эконометрические модели. В Deductor применяются прогностические модели на основе формул и классических методов, таких как скользящее среднее, ARIMA, аддитивные, мультипликативные и прочие модели.
  • Адаптивные модели. В программу включены современные механизмы построения моделей на основе самообучающихся алгоритмов и машинного обучения. Эти алгоритмы способны «подстраиваться» под изменение ситуации, находить как линейные, так и сложные нелинейные закономерности. Используя подобные способы моделирования, строятся гибкие прогностические модели, способные к адаптации.
  • Учёт внешних факторов. Реализованные в Deductor модели данных позволяют использовать записи о продажах товаров за предыдущие периоды, а также учитывать внешние факторы, зависимости между товарными группами, взаимозаменяемость продуктов. Например, при построении прогноза учитывать факт наличия товара или заменителей на складе.
  • Сравнение и перебор моделей. Ни один из подходов к прогнозированию не в состоянии покрыть все потребности и учесть все особенности продаж. Для эффективной работы приходится строить множество моделей, перебирать их, выбирать подходящие, строить комитеты моделей. Всё это реализуется, используя заложенные в Deductor инструменты.

Deductor содержит все необходимые инструменты для решения сложной задачи прогнозирования продаж. Использование данной платформы обеспечивает поддержку всего цикла работ: от сбора данных до построения моделей и передачи результатов в сторонние системы. Deductor включает практически все современные алгоритмы, применяемые для построения прогностических моделей от простых до самых сложных.

Помимо решения отдельной задачи прогнозирования продаж, существуют комплексные решения автоматизации бизнес-процессов. Один из таких продуктов - Deductor Demand Planning, решает задачи планирования закупки товаров с целью минимизации дефицита и повышения оборачиваемости.