Ключові аспекти вибору вендора. Обираємо найкращу систему прогнозування попиту

Прогноз попиту має вплив на весь supply chain. Плануючи продажі та маючи уявлення про майбутній попит, ви зможете не тільки забезпечити потрібну кількість товарів на полицях, а й зрозуміти, які активності потрібно провести з конкретними позиціями товарів, щоб отримати додатковий прибуток. До того ж це дозволяє підтримувати високий рівень доступності товарів за мінімальних запасів.

Щодо методів прогнозу попиту, то їх існує чимало. Проте сьогодні аналітики та власники компаній сходяться на тому, що ручні процеси з використанням електронних таблиць вже неефективні. Натомість інтерес до новітніх методів на базі machine learning та artificial intelligence, що використовуються в найкращих рішеннях прогнозування попиту, зростає. Але як розібратися, чи доцільно вам впроваджувати таку систему, та що потрібно знати під час її вибору? Розповідаємо у цій статті.

Тонкощі прогнозу попиту

Опрацювати велику кількість розрізненої інформації — ключова складність під час прогнозування попиту. Таким чином, що довше компанія функціонує на ринку, то більшу кількість даних, пов’язаних з попитом, вона зберігає. На певному етапі бізнесу логічним кроком стає систематизація всієї інформації та визначення підходів в прогнозуванні попиту. В більшості випадків за це відповідає окрема команда з аналітиків та інших фахівців, які спираються на свій досвід та використовують додаткові інструменти на кшталт електронних таблиць. Такий підхід є зрозумілим та доступним, але має перелік мінусів:

Фактор людської помилки

Люди з великою ймовірністю припускаються помилок під час виконання рутинних завдань. Саме вони нерідко призводять до збитків чи недоотриманого прибутку.

Суб’єктивність та залежність процесу від конкретних фахівців

Підхід до роботи з даними прогнозу може різнитися залежно від конкретного спеціаліста. Часто буває так, що з приходом нової людини виникають труднощі з розумінням процесів. Це призводить до помилок у розрахунках, а також спричиняє «залежність» процесу від окремих співробітників.

Інша знайома всім ситуація, коли менеджерам, що закріплені за певними SKU, складно піти у відпустку. Під час передачі завдань росте навантаження на решту команди, а під час створення запасів на період своєї відсутності, перетарюється склад.

Потреба в ручній актуалізації даних

Підхід з використанням електронних таблиць передбачає регулярну ручну актуалізацію даних, якою займаються окремі спеціалісти. А це збільшує загальні витрати на оплату праці.

В прагненні отримати найкращий прогноз власники бізнесу нерідко звертаються до спеціалізованих аналітичних фірм. Проте це потребує багато часу на обробку великої кількості інформації й створює ризик отримати не дуже актуальні дані на виході. Причиною тому є динамічні зміни в зовнішніх факторах.

Оптимальний варіант – впровадження окремої системи прогнозування попиту, що покращуватиме якість прогнозу, використовуючи алгоритми artificial intelligence та machine learning. Такі рішення здатні врахувати не лише зовнішні та внутрішні чинники, що мають вплив на попит, а й зробити прогноз максимально швидким, що вкрай важливо у мінливому сьогодні.

Що треба врахувати під час вибору рішення для прогнозування попиту

Тож як підібрати найкраще програмне забезпечення для прогнозування попиту серед багатьох варіантів на ринку? Пропонуємо брати до уваги такі моменти:

Досвід вендора
Важливо, щоб вендор рішення мав широкий досвід його впровадження, включаючи наочні кейси з вашої сфери. Незалежно від складності проєкту, вендор повинен забезпечити вас якісною підтримкою на всіх етапах розгортання та користування системою.

Гнучкість термінів прогнозування
У розрізі періоду прогноз може бути короткостроковим, середньостроковим чи довгостроковим. Залежно від потреби в конкретний момент бізнесу може знадобитися різний прогноз: від тижня до кварталу — для запланованих закупівель, та від шести місяців — для розробки стратегії. Проте не всі вендори можуть гарантувати підхід з одночасним здійсненням прогнозу на різні періоди, тож важливо обирати таку систему, що зможе не лише адаптуватись під наявні процеси, а й швидко підлаштуватись під їхню зміну. Наприклад, відкриття додаткових точок продажу чи поява нових товарних позицій не повинні створити складнощі для прогнозу.

Описані фактори вже закладені в систему SMART Demand Forecast. Щоб дізнатися більше про можливості рішення, заповнюйте форму.

Наявна інтеграція з суміжними системами
Здатність програмного забезпечення для прогнозування попиту інтегруватися з вашою системою обліку є одним із ключових моментів. Завдяки цьому актуальні дані для прогнозу беруться з бази автоматично, не потребуючи ручного втручання.

Безпека даних
Оскільки ви довіряєте вендору найважливішу інформацію, тобто ваші дані, то нівелювання всіх ризиків в договорі NDA є обов’язковим. А враховуючи те, що зараз відбувається активна інтеграція України в Європу, важливим критерієм для вибору будь-якої сучасної системи для бізнесу є її відповідність до GDPR (регламенту про захист персональних даних).

Збалансованість системи
Більше не завжди означає краще. Цей принцип стосується й кількості алгоритмів в рішенні для прогнозування попиту. Існує такий термін як «перенавчена модель», коли рішення аналізує зайві дані, що не впливають на попит. До того ж, враховуючи такі фактори, ви можете знизити точність прогнозу. Досвідчений вендор знає, які алгоритми та яка кількість факторів є оптимальними. Такий індивідуальний підхід значно покращить якість та точність прогнозу.

Прогнозування попиту з використанням ML & AI  — це кропіткий процес, що передбачає обробку значної кількості даних. Якщо ви маєте сумніви щодо доцільності використання системи на базі artificial intelligence та machine learning, заповніть заявку на детальну консультацію від наших експертів.

Аналітична звітність
Окрім прогнозу, надійна система повинна забезпечувати вас аналітичною звітністю залежно від потреби. Для прикладу, в SMART Demand Forecast інтегрована система Power BI, що дає змогу підлаштувати блок аналітики під ваші запити та створює такі можливості:

• Аналіз історичних продажів, що базується на різних рівнях грануляції
• Аналіз екстремумів продажів та допомога в їхньому дослідженні шляхом різної фільтрації таких звітів
• Можливість порівняти якість прогнозу завдяки історичним даним з минулого періоду, контролюючи таким чином покрашення або погіршення якості прогнозу
• Аналіз компенсованих продажів. Математичні алгоритми системи моделюють рівень продажів, враховуючи out of stock

Наявність пробного (пілотного) проєкту
Наявність пілоту є ключовим під час вибору партнера з впровадження. Змога протестувати систему сформує розуміння про її можливості, а найголовніше – дасть відповідь на питання, чи потрібен вам інструмент для прогнозування попиту взагалі. Якщо відповідь буде негативна, то, як мінімум, ви дізнаєтесь, що саме вам потрібно покращити, щоб побудувати точний прогноз. Наприклад, зацікавившись SMART Demand Forecast, ви спочатку отримаєте експертний аналіз вашої ситуації від наших спеціалістів та детальний план дій. Тільки після цього ми починаємо запуск пілоту, аналіз його ефективності та повноцінне впровадження. Таким чином, завдяки пілотним проєктам ви можете порівняти декілька рішень й обрати найкраще. Головне — не забувати про безпеку ваших даних й страхувати себе підписанням NDA.

Майбутня підтримка
Перед початком впровадження інструментів для прогнозування попиту переконайтесь, що партнер зможе надати вам належну технічну підтримку не лише під час імплементації рішення, а й в подальшому його використанні.

Ключові моменти процедури впровадження, на яких варто закцентуватись

На початковому етапі вибору вендора запитайте, як будуватиметься процес імплементації рішення, як визначатимуться зони відповідальності тощо. Так ви зможете підготувати своїх фахівців та визначитись з власними очікуваннями від проєкту. На прикладі процедури впровадження SMART Demand Forecast, розберемо та з’ясуємо особливості всіх етапів:

1. Мета першого етапу — аналіз та збір необхідних даних. Завдання вендора – сказати, які саме дані потрібні системі для кращого прогнозу. Залежно від вимог спільно з підрядником ви визначаєте, чи можна розпочати впровадження вже зараз, чи потрібна додаткова підготовка у вигляді збору історичних даних.
2. Другий етап передбачає підготовку даних до внесення в систему та запуск пілотної версії.
3. Наступний крок — це тестування системи користувачами. Фахівці на стороні вендора проводять навчання кінцевих користувачів відповідно до ролей.
4. Надалі проєкт передбачає супровід та технічну підтримку.

Більше про етапи імплементації системи ви можете дізнатися на консультації у фахівця SMART Demand Forecast.

3 головні поради

На завершення сформуємо головні моменти, які є особливо важливими:

Аналітика й обробка даних — в основі прогнозу мають бути дані, отримані внаслідок інтеграції, а сам розрахунок має здійснюватися своєчасно.

Автоматизація — задля забезпечення прозорості процесу, роль людини в створенні прогнозу треба мінімізувати.

Гнучкість — обрана система повинна адаптуватись під додаткові запити, що виникають. Чи то поява нових точок продажу, чи потреба в більшому за терміном прогнозі – вам потрібна гарантія, що через зміни чи масштабування компанії вам не доведеться змінювати систему.

Маєте питання щодо SMART Demand Forecast? Напишіть нам: sales@smart-it.com.