Як покращити точність прогнозування попиту та збільшити прибуток? Поради для ритейлерів

Прогноз попиту залежить від багатьох змінних факторів, що потребують аналізу: від історичних даних до чинників зовнішнього впливу. Врахувати всі ці змінні в мінливому середовищі досить складно. А неточне прогнозування тягне за собою збільшення зайвих операційних витрат, на кшталт логістичних, складських чи фінансових, і призводить до втрачених продажів. Про те, як покращити точність прогнозування – розповідаємо в цьому матеріалі.

Специфіка прогнозування попиту в ритейлі

Щоб підвищити точність прогнозування у ритейлі потрібно розуміти основні зовнішні та внутрішні фактори. Ось основні з них:

Вплив промокампаній на асортимент
Запуск промокампаній сприяє канібалізації суміжних товарів. Наприклад, знижки на продукцію вищої цінової категорії завжди призводять до зменшення продажів у сегменті середніх цін. Тож тут важливо зробити кількісну оцінку попиту, щоб забезпечити доступність товарів для промокампаній.

Мінливість поведінки покупців
Продажі тісно пов’язані з вподобаннями покупців. Важко сказати, що стало стимулом для покупки певного товару: його ціна, брендинг або невдалий досвід клієнта з продуктом конкурента. Не меншу роль відіграє й цілісне сприйняття торгової точки у свідомості покупців. Тож, як бачимо, існує чимало чинників, що впливають на кінцеві продажі.

Загальний контекст
Слід також враховувати й загальне оточення конкретного ритейлера. Тут йдеться про наявні поруч бізнеси, враховуючи суміжні сфери. Наприклад, вирушивши за продуктами, людина може помітити магазин товарів для дому і згадати про необхідність покупки засобу для прибирання. Ці фактори також мають вплив на продажі, хоч і оцінити цей вплив дуже складно.

Вплив зовнішніх факторів
Сезонність, політична ситуація та особливості економіки мають вплив на попит та точність прогнозування продажів. На жаль, поки не існує таких інструментів, що могли б точно передбачити, чого чекати бізнесу в майбутньому, проте сучасні можливості прогнозу допомагають компаніям максимально швидко реагувати на зміни.

Бренд та маркетинг
Взаємозв’язок певного SKU з чіткою потребою у свідомості споживача грає важливу роль. Тут на допомогу приходять рекламні кампанії та робота з розвитком бренду, що своєю чергою може збільшити продажі в рази.

Локація торгових точок
Важливим у прогнозуванні попиту ритейлера є місце розташування магазинів. Від цього залежить кількість покупців та актуальність наявного асортименту товарів.

Методи традиційного ручного аналізу вже давно втратили свою ефективність на фоні математичних моделей, що базуються на використанні artificial intelligence та machine learning. Цей підхід не просто передбачає використання певної формули, а покращує точність прогнозування попиту, враховуючи внутрішні та зовнішні фактори.

Як побудувати якісний прогноз?

• Короткостроковий або операційний — щоб швидко приймати рішення на тлі частих коливань попиту
• Середньостроковий — щоб керувати ресурсами та забезпечувати бізнес-ефективність
• Довгостроковий — щоб приймати стратегічні рішення стосовно інвестицій та змін в асортиментних матрицях

Використання ручного методу для всіх описаних вище типів прогнозу робить цей процес неефективним з ряду причин:

1. Ви залежите від конкретних спеціалістів чи проєктних команд.
2. Врахувати всі чинники у форматі електронних таблиць не під силу навіть найдосвідченішим фахівцям.
3. Ручні методи здебільшого передбачають використання обмеженої кількості формул та методів.
4. Висока ймовірність людської помилки в прогнозах.

Тож щоб покращити точність прогнозування, ритейлери делегують складні математичні розрахунки прогнозу розумним системам, що здатні автоматизувати цей процес та зробити його більш ефективним завдяки використанню artificial intelligence та machine learning.

На ефективність та точність прогнозування цих систем впливає те, як часто ви вносите нові, актуальні для розрахунку дані. Що більше якісних аналітичних даних ви надаєте системі, то точніше буде працювати її математична модель. Тож якщо ви тільки замислюєтесь над впровадженням системи, що здатна підвищити точність прогнозування, то почати роботу з історичними даними та чинниками, що корегують попит, радимо вже зараз.

Які ж конкретно дані потрібні для прогнозу? Пропонуємо розглянути це на прикладі рішення SMART Demand Forecast. Це система, що здатна робити прогноз попиту як для постійних, так і для промопродажів.

Рецепт необхідних даних, які потрібно структурувати та накопичувати ритейлерам для вдалого прогнозу:

• Історія продажів
• Детальна інформація щодо промоакцій (вид промо, її часові рамки)
• Ціни
• Маркетингові активності
• Ієрархії товарів та точок продажу
• Відомості про конкурентів (вид, географія тощо)

Відсутність деяких з наведених вище даних може вплинути на точність прогнозу. Але це не обмежує вас у впровадженні системи SMART Demand Forecast. Щоб отримати більше інформації про переваги та можливості рішення, заповнюйте форму.

З компаніями, що вже готові покращити точність прогнозування, ми запускаємо пілотний проєкт, який передбачає:

• Розробку плану, формування цілей
• Опис бізнес-процесів
• Адаптацію всіх даних під єдину структуру
• Запуск моделі на деяких з SKU, що дозволить ритейлеру оцінити точність прогнозу

Далі йде етап повноцінного тестування рішення, на якому відбувається інтеграція та розгортання системи SMART Demand Forecast. Фінальним кроком стає застосування системних алгоритмів на весь асортимент товарів та всі пункти продажів. Залежно від побажань клієнта, надалі проєкт може бути переданий на технічний контроль фахівців SMART business, або ж вестись на стороні замовника.

Вплив прогнозування на основні бізнес-показники

Якісний прогноз потрібний для кращого контролю та управління ланцюгом постачань: планування запасів, покращення логістичної складової та поліпшення клієнтського досвіду. Крім цього існують додаткові переваги точного прогнозування, такі як:

Зменшення overstock
Списання надлишкових товарів – це не лише недоотриманий прибуток, а ще й незаплановані витрати на утилізацію. Щоб уникнути цього, треба працювати над покращенням точності прогнозування попиту.

Покращення обіговості товарів
Точне прогнозування дозволяє зменшити надлишкові резерви. Це покращує обіговість продукції та вивільняє заморожені в запасах фінанси.

Збільшення продажів
Якісний прогноз забезпечить потрібний рівень доступності товарів на полицях, що сприятиме регулярним продажам без загрози out-of-stock.

Стратегічний акцент та зменшення витрат на персонал
Системи для прогнозування попиту беруть майже всю механічну роботу на себе. Це дозволить поточним аналітикам сфокусуватися на більш стратегічних завданнях, а компанії не доведеться витрачати кошти на залучення нових спеціалістів.

Отже, точний прогноз стимулює позитивні зміни в багатьох бізнес-показниках. Прогноз, що базується на artificial intelligence та machine learning, враховує більше складових, що впливають на попит, та пришвидшує процес прийняття управлінських рішень в компанії.

Щоб отримати персональну консультацію щодо SMART Demand Forecast, заповнюйте форму.