Новая система прогнозирования

Рейтинг брокеров бинарных опционов за 2020 год:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место! Самый лучший брокер бинарных опционов для СНГ!
    Бесплатное обучение трейдингу и демо-счет!
    Получите бонус за регистрацию, перейдя по ссылке:

Novo Forecast Enterprise

Автоматизация прогнозирования, совместного планирования и оптимизация цепей поставок

Прогнозирование

Математический сервер
для автоматической подготовки данных, выбора модели, расчета прогноза, корректировки прогноза факторами

Планирование

Многопользовательская платформа
для совместного планирования и учета факторов, которые влияют на прогноз.

Аналитика

Аналитический сервер для анализа прогнозов, продаж, оценки влияния факторов и автоматизации смежных процессов.

Подготовка данных

Расчет прогноза

Система прогнозирования автоматически:

  • Оценивает характеристики временных рядов
  • Использует алгоритмы машинного обучения и, на основании характеристик временных рядов, выбирает из 3 000+ комбинаций лучшую модель прогнозирования
  • Рассчитывает прогноз с необходимой детализацией: по направлениям продаж, по каналам сбыта, клиентам, товарам, месяцам, дням.

Корректировка факторами

Прогноз регулярно корректируется дополнительными факторами автоматически:

  • Акции
  • Листинги
  • Тендера и разовые заказы
  • Блокировки товаров и клиентов
  • Новинки
  • Изменения цен

Анализ прогнозов

Сервер аналитики помогает

  • Исследовать исторические данные
  • Оценить точность прогнозов
  • Влияние факторов на итоговый результат
  • Вклад сотрудников в точность
  • Найти возможности для улучшения процесса прогнозирования

Совместное планирование и учет факторов

Многопользовательская платформа с адаптивным веб-интерфейсом обеспечивает совместную работу:

ТОП лучших платформ для торговли бинарными опционами:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место! Самый лучший брокер бинарных опционов для СНГ!
    Бесплатное обучение трейдингу и демо-счет!
    Получите бонус за регистрацию, перейдя по ссылке:

  • Планирование факторов с учетом ключевых показателей и рисков
  • Согласование и электронное оповещение по регламенту
  • Разграничение прав доступа
  • Автоматическое подведение промежуточных результатов и итогов

Автоматизация смежных процессов

Создание по заказу клиента на платформе Novo Forecast Enterprise дополнительных модулей для решения смежных с прогнозированием бизнес-задач:

  • Расчет оптимального объема заказа
  • Управление излишками товара
  • Прогнозирование потребности в ресурсах, сырье и материалах для производства
  • Управление условиями контрактов с сетями и дистрибьюторами
  • Прогнозирование финансовых показателей предприятия
  • Совместное планирование продаж
  • Управление торговым маркетингом

Прогнозирование продаж и спроса

Прогнозирование покупательского спроса и продаж представляет собой исследование и оценку будущего спроса на товары и необходимо, в первую очередь, для принятия различных управленческих решений. Прогноз спроса – ключевая составляющая процесса планирования продаж и операций, а также необходимо для управления товарными запасами, формирования заказов поставщикам и в целом для качественного функционирования цепи поставок. Максимально точный прогноз продаж позволяет избежать случаев дефицита или переизбытка товара на складах и на полках магазинов, снижает вероятность простоев в работе производственных компаний, сбоев в расписании поставок и закупок, улучшает уровень сервиса при одновременном снижении запасов.

Прогнозирование продаж и спроса лежит в основе всех решений GoodsForecast

При необходимости система может осуществлять ежедневный расчет продаж по всему ассортименту товаров. Высокая точность обеспечивает эффективный выбор моментов и объемов закупок, а также размера страхового запаса. В то же время, очевидно, что, в зависимости от свойств товара, завышение и занижение прогноза не равноценны с точки зрения возможных потерь, поэтому стратегия минимизация возможных потерь предпочтительнее стандартной стратегией минимизации ошибок. Решения GoodsForecast построены на специальных алгоритмах, минимизирующих не ошибку анализа, а величину ожидаемых суммарных потерь. Кроме того, GoodsForecast производит автоматический выбор алгоритма индивидуально для каждого товара, и автоматически вычисляет доверительный интервал, оценивающий погрешность прогноза.

В процессе эксплуатации на основе получаемых новых данных осуществляется контроль точности алгоритмов, и при необходимости, их перенастройка. Кроме того, система может проводить сравнение полученных математических данных и цифр, вводимых пользователями, с фактическими данными о продажах.

Задачи прогноза объема продаж

Прогноз продаж представляет собой сложный, многоступенчатый процесс. Уровень,детализация и набор параметров прогнозирования определяются целью построения. К таким параметрам могут быть отнесены: горизонт (на какой срок формируется план), уровень (категория, группы товаров или отдельные SKU), частота пересмотра (как часто требуется пересматривать и корректировать данные), интервал построения модели (каким временным периодам должен соответствовать прогноз).

Выделяют 4 основных шага прогнозирования спроса на продукцию:

Получение исторических данных. На практике эта задача может оказаться далеко не тривиальной. Но будем считать, что все необходимые данные хранятся в учетной системе компании, и могут быть оттуда извлечены. Объем получаемых данных зависит от стоящих задач и горизонта прогнозирования, но как правило лежит в диапазоне 1-3 лет.

Предобработка. Иногда для целей прогнозирования фактические данные необходимо изменить. Например: нехарактерно высокий спрос в прошлом месяце был вызван проблемами у компаний-конкурентов. Если эти проблемы устранены, имеет смысл уменьшить значение фактических продаж.

Прогнозирование. Получившийся после корректировок факт продаж подается на вход алгоритму. Если для увеличения продаж не проводится никаких новых мероприятий, останавливаемся на этом этапе. Если же для стимулирования сбыта планируется дополнительная рекламная компания, или известна информация о внешних событиях, способных повлиять на продажи, — переходим к следующему шагу.

Постобработка. Эксперты оценивают вклад внешних факторов с помощью Volume Building Blocks (VBB). Каждое событие учитывается отдельно. Вводить факторы должны эксперты в предметной области: специалисту по промо-акциям не следует вводить VBB, связанный с деятельностью конкурентов. Каждый VBB сопровождается комментарием. Такой подход позволяет понять, кто, когда, насколько и почему изменил прогноз.

Подходы к прогнозированию объема продаж и покупательского спроса

  • Методы прогнозирования временных рядов. Под понятием понимаются такие методы, на вход которым подаются только предыдущие (известные) значения величины. Это как такие хорошо известные модели, как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, так и некоторые более сложные модели, которые определяют будущее значение спроса в конкретный момент времени исходя из предыдущих значений спроса. Методы могут применяться как в краткосрочном прогнозировании с горизонтами планирования от одной недели до трех месяцев, так и на средний срок с горизонтами планирования от трех месяцев до нескольких лет. В таком случае они должны иметь возможность учитывать сезонный, циклический и трендовый факторы.
  • Причинно-следственные (каузальные) методы. Каузальные методы используют модели статической регрессии для установления взаимосвязи между зависимой переменной (спросом) и независимыми переменными, например ценой, рекламными бюджетами и т.д. Если такую модель удается построить, это позволяет проводить сценарный анализ, что является значительным преимуществом. Однако нужно помнить, что независимую переменную нужно уметь хорошо прогнозировать, а также то, что взаимосвязь со временем может меняться.
  • Качественные методы. В отличие от описанных выше количественных методов, качественные методы не используют математический аппарат. Они могут использоваться для прогнозирования спроса на продукцию как на новые изделия, для которых не существует никаких статистических данных и данных, имеющих к ним отношения, так и на текущий ассортимент. К этим методам относятся различные методы экспертных оценок, в том числе метод Делфи.
  • Методы прогнозирования спроса на новые изделия. Предсказание спроса на новые изделия не может быть связано со статистическими данными, описывающими продажи, просто в силу их отсутствия. В этом случае используются вспомогательные данные, например данные о существующих аналогах, данные исследовательских агентств и т.д.

Учет факторов, влияющих на спрос и объем продаж

  • Тренд (общая динамика объема продаж, которая может быть положительной, отрицательной или нейтральной);
  • Сезонность (регулярно повторяющийся паттерн, выделяемый в рамках прогноза, например, повышение объема продаж к Новому году и Рождеству, продажа спортивного инвентаря для зимних видов спорта и т.д.);
  • Промо-акции (история стимулирующих маркетинговых мероприятий, в т.ч. рекламных презентаций, распродаж, бесплатных предложений пробных продуктов и др. и их влияние на объемы продаж, например, возрастание спроса во время акции и падение спроса после ее завершения);
  • Жизненный цикл продукции и сроки годности.

Также не стоит забывать, что одной из составляющих спроса является т.н. шум, то есть колебания спроса, которые происходят случайным образом и появление которых невозможно предусмотреть.

Экономический эффект

Работа торговых сетей, компаний из производственной сферы или дистрибьюторских компаний тесно связана с управлением товарными запасами. Избыток продукции приводит к дополнительным затратам, связанным с хранением, дефицит в свою очередь ведет к потере покупателей, снижению лояльности и, как следствие, к сокращению объемов реализации. В обоих случаях компания сталкивается с ростом финансовых издержек и недополучением возможной прибыли.

GoodsForecast предлагает высококачественное прогнозирование потребительского спроса по каждой ассортиментной позиции на каждый день, которое является основой для решения проблем оптимизации производственной и торговой деятельности. Автоматизация прогнозирования объемов продаж позволяет предприятию планировать закупки, оптимизировать их объемы, и как следствие, увеличивать товарооборот, повышать эффективность использования склада, повышать оборачиваемость денежных средств и сокращать издержки.

Грамотное прогнозирование продаж ведет к сокращению издержек во всей цепочке поставок. Чистая прибыль компании увеличивается, так как производится и хранится ровно столько продукции, сколько необходимо.

Как повысить точность прогнозирования продаж в компании

Как прогнозировать продажи в компании? Как добиться максимально высокой точности прогнозов? Алексей Батурин расскажет о пятиэтапной организации процесса.

Если у вас на складе нет того, что нужно клиенту, то вы не сможете предоставить ему это.
А раз вы не можете дать клиенту желаемое, значит, ваш сервис нельзя считать хорошим.
Но как сделать так, чтобы на складе было все, что может понадобиться вашим клиентам,
причем в достаточном, но не избыточном количестве?
Карл Сьюэлл «Клиенты на всю жизнь»

Зачем организовывать прогнозирование продаж и за счет чего можно повысить точность прогнозов? За счет организации прогнозирования продаж и повышения точности прогнозов компания сможет:

  • Высвободить оборотные средства со склада;
  • Увеличить объем продаж – за счет более полного удовлетворения спроса;
  • Увеличить прибыль – за счет снижения затрат на хранение и логистику.

Процесс прогнозирования в компании можно разбить на пять этапов:

1. Подготовка данных к прогнозу;

3. Расчет прогноза;

4. Корректировка прогноза дополнительными факторами;

5. Оценка точности прогноза и корректировка модели.

Первый этап. Подготовка данных к прогнозу

В 90% случаях мы сталкиваемся с ситуацией, что прогнозисты считают прогнозы на неподготовленных данных и удивляются, почему у них такая низкая точность. Подготовка данных – это ключ к повышению точности прогнозов. Подготовка – самостоятельный, регулярный процесс. Подготовленные к прогнозу данные необходимо копить и обновлять с регулярностью обновления прогнозов. Ваши данные – это возможность увеличить точность прогноза. Необходимо сформировать отдельную базу подготовленных данных.

Подготовка данных – это регулярный процесс, результат которого – расчет прогноза

Что входит в подготовку данных?

1. Выбор уровня расчета прогноза, например, выбор расчет прогноза по позициям, по группам товаров, по подгруппам.

2. Очистка от факторов – это очистка от крупных акций по стимулированию сбыта, от отгрузок спецклиентам (нерегулярные клиенты с долей отгрузки больше 10% по позиции), вводы – выводы из торговых сетей, распродажи и т.д.

3. Восстановление данных – это восстановление данных о продажах в момент отсутствия товара (дефицит, ремонт в торговой точке, временное закрытие по независящим причинам).

Для получения информации по многим из факторов необходимо организовать процесс по сбору данных из всех влияющих подразделений – отдел продаж, склад, маркетинг, производство.

Для организации сбора информации необходимо процесс описать и регламентировать. Вначале, конечно, многие факторы будут учитываться вручную, затем вы часть процессов автоматизируете, когда отработаете ручной алгоритм, а затем, возможно, перейдете на полную автоматизацию по сбору и учету факторов. Автоматизация удобна и выгодна, ведь для менеджера – это повышение производительности труда, а для организации – это снижение ошибок и рост точности. Когда данные подготовлены к прогнозу, переходим к выбору модели и расчету прогноза.

Второй этап. Выбор модели прогноза

Объем продаж по месяцам или неделям – это временной ряд. Существуют разные временные ряды с разными характеристиками. И для разных типов временных рядов подходят разные модели прогнозирования. Например, ряд может содержать явный рост или быть статичным. Если ряд с тенденцией к росту, тогда нам подойдут модели с трендами и сезонностью (то есть модели, описывающие рост). Если максимальный вес имеют тенденции за последний период, то мы берем модель скользящей средней или выделяем тренд для прогноза за последний период.

В таблице «Соответствие моделей прогноза и характеристик временных рядов» вы найдете, для какой характеристики временного ряда, какую модель лучше использовать. Если мы хотим добиться прогнозов высокой точности на большом массиве данных, то нам надо научиться применять для разных характеристик временного ряда различные модели прогноза. Это можно делать с помощью специального программного обеспечения, либо самостоятельно разобраться с моделями и подобрать несколько подходящих для разных ситуаций в продажах.

Соответствие моделей прогноза и характеристик временных рядов.

Характеристика ряда/ модель

Трендовая модель

Скользящая средняя

Модели экспоненциального сглаживания

Bootstrapping

Полный ряд
продажи минимум за год

Неполный ряд
продажи за несколько месяцев

Простая или Хольта

Есть рост

Линейный, экспоненциальный или логарифмический тренд (+ сезонность для полных рядов)

Хольта или Хольта-Винтерса

Ряд статичный без роста

Тенденции за длительный период имеют максимальный вес для прогноза

Тренды за весь период, линейный, экспоненциальный, логарифмический (+ сезонность для полных рядов)

Хольта или Хольта-Винтерса с коэффициентом сглаживания, стремящимся к нулю, чем ближе к нулю, тем больше влияние тенденций за весь период

Тенденции за последний период имеют максимальный вес для прогноза

Используем тренды (линейный, логарифмический, экспоненциальный) за последние периоды, а сезонность рассчитываем за длительный период

Используем скользящую среднюю за столько периодов, сколько имеют максимальный вес для прогнозирования (ср. за 2, 3, 4 … периодов)

Хольта или Хольта-Винтерса с коэффициентом сглаживания, стремящимся к нулю, чем ближе к нулю, тем больше влияние тенденций за весь период

Нерегулярные, разовые события

Если нарастающим итогом, то используем скользящую

Третий этап. Расчет прогноза продаж

После того, как выбрали модель, переходим к расчету прогноза:

Еще раз скажу, что прогноз продаж по каждому ряду мы рассчитываем с помощью модели, которая для него подходит в зависимости от его характеристик. Если ряд с заметным ростом, то используем модель, которая этот рост лучшим образом описывает и прогнозирует – это либо трендовая модель, либо модель Хольта или Хольта-Винтерса.

Например, для расчета прогноза с помощью трендовой модели с сезонностью, мы:

1. Рассчитываем значение тренда (тренд может быть линейный, логарифмический, экспоненциальный, полиномиальный) – используем тот, который наилучшим образом описывает рост. Какой тренд использовать, мы решили на предыдущем этапе прогнозирования.

2. Выделяем сезонность. Сезонность у нас будет равна усредненным отклонениям ряда от тренда.

3. Рассчитываем прогнозный тренд.

4. Корректируем прогнозный тренд сезонностью – получили прогноз.

Если продажи есть только за четыре-пять месяцев и сезонность еще не выделить, используем для этого ряда модель простого экспоненциального сглаживания, Хольта, тренд или скользящую среднюю, в зависимости от того, на какой модели для неполных рядов при тестировании вы остановились.

Если позиций для прогноза много, тогда лучше этот процесс автоматизировать, чтобы значительно сэкономить время, исключить возможные ошибки при расчете и ускорить свою работу.

Четвертый этап. Учет дополнительных факторов в прогнозе

Итак, сначала взяли исходные данные, подготовили их к прогнозу, выбрали модель и рассчитали прогноз. Но на будущее у нас запланированы мероприятия, которые мы точно знаем, что в прогнозе не учтены. Какие это могут быть мероприятия? Приведем пример с рынка FMCG:

1. Ввод товара в торговую сеть;

2. Проведение мероприятий по стимулированию сбыта – трейд, BTL…

3. Рекламные кампании;

4. Спецклиенты – крупные разовые заказчики;

6. Задачи отделам продаж.

Как нам учесть мероприятия и эффект от их проведения в прогнозе?

1. Организовываем учет планов по мероприятиям – в учетной системе, в Excel, в базах данных;

2. Определяем показатель для учета по каждому мероприятию в прогнозе – прирост продаж или объем продаж. Например, при проведении акции в работающей торговой сети мы учитываем планируемый прирост продаж за счет акции, а в случае ввода продукции в торговую сеть – учитываем целиком планируемый объем продаж в сеть.

3. Организовываем регулярный сбор информации по мероприятиям от отделов – описываем и запускаем регламент, делаем и настраиваем программное обеспечение для учета факторов;

4. Учитываем полученную информацию в прогнозе.

Итого мы получили:

Чтобы организовать сбор факторов, мы:

  • Описываем процесс – составляем регламент;
  • Описываем логику – подход к прогнозированию;
  • Согласовываем регламент и логику со всеми заинтересованными, влияющими отделами;
  • Организовываем регулярную работу в соответствии с регламентом – делаем и настраиваем ПО;
  • Корректируем регламент по мере необходимости и развития.

Описав, согласовав и организовав процесс, мы будем уверены, что ответственные знают, когда, как, какую информацию и в каком виде предоставить и к каким последствиям может привезти своевременное непредставление информации о планируемых мероприятиях.

Пятый этап. Оценка точности прогноза и корректировка модели

Прогноз на подготовленных данных с учетом мероприятий и факторов рассчитан. Оценим его точность. Точность желательно оценивать, как по позиции, так и по группе в целом.

По каждому отклонению прогноза от факта больше норматива разбираемся в причинах:

  • Подготовка данных;
  • Модель прогноза;
  • Учет факторов;
  • Сбой в организации.

Корректируем процесс, повлиявший на снижение точности, для корректировки регламента и учета в будущем. Получаем развивающуюся систему прогнозирования.

Выводы

Организация прогнозирования в компании – это возможность увеличить:

  • Объем оборотных средств на счетах;
  • Объем продаж;
  • Прибыль компании.
Список русскоязычных брокеров бинарных опционов:
  • БИНАРИУМ
    БИНАРИУМ

    1 место! Самый лучший брокер бинарных опционов для СНГ!
    Бесплатное обучение трейдингу и демо-счет!
    Получите бонус за регистрацию, перейдя по ссылке:

Добавить комментарий