Корректная оценка и, соответственно, планирование спроса – это один из ключевых элементов в успешной торговле, причем важность этого процесса возрастает прямо пропорционально растущей конкуренции. Если до момента прочтения этого материала у вас все еще не было идей, откуда почерпнуть новые знания для этой области, то мы предлагаем всего три вопроса, способные сделать процесс более открытым и явным.

Джессика Кертис, SAS Retail & CPG Practice.

Глобальное распространение COVID-19 в корне изменила не только поведение покупателей, но и характер взаимодействия с клиентами. Возможность совершать покупки онлайн, доступный самовывоз, а также опция бесконтактной доставки день в день стали настоящей необходимостью, а не конкурентным преимуществом со стороны бренда, как это было раньше. Клиенты стали воспринимать качественное обслуживание в офлайн и онлайн точках, как разумеющиеся вещи. Если какие-либо ожидания клиента не оправдываются, достаточно нескольких жестов в телефоне, чтобы сменить площадку для покупок на вашего конкурента.

Интенсификация конкурентных процессов действует в качестве движущей силы, которая направлена на совершенствование процессов прогнозирования и спроса. Ключевое значение в этих вещах стала играть точность, играющая определяющую роль в увеличении прибыли и повышении качества обслуживания клиентов.

Если у вас все еще нет идей, как начать совершенствовать свой бизнес с точки зрения описанных процессов, то воспользуйтесь нашими тремя вопросами, которые способны помочь найти верное решение:

1. Возможна ли модернизация и автоматизация системы вплоть до уровня Enterprise?

Постоянное расширение опций планирования и прогнозирования спроса дают дополнительные ключевые точки для каждой компании розничной торговли, благодаря чему могут приниматься более взвешенные решения. Для ритейлеров точные прогнозы необходимы в следующих случаях:

Более точно прогнозировать разнообразие ассортимента (отталкиваясь от доступного набора лотов), корректно указывая количество, глубину и широту выбора;

Корректно принимать решение о расширении запасов товара на складе (к примеру дополнительная закупка определенного лота);

Обеспечивать полное удовлетворение покупательского спроса, ограниченного границами комплексной цепочки поставок;

Более точно работать с доступным ресурсом персонала, квотируя его в правильном соотношении по распределительным центрам и торговым точкам;

Разрабатывать стратегии маркетингового назначения и более корректно управлять рекламными кампаниями;

Для организации работающего кросс-канального метода необходимо организовать полноценную синхронизацию действий, плотно взаимосвязанную с планированием спроса, ориентированного на все бизнес-решение. В это хорошо помогает отдельная платформа для всего бизнеса, которая помогает сохранить согласованность товарных цепочек, организацию поставок и, собственно, операции.

При этом, растущая конкуренция диктует свои правила – для успешного выживания на рынке необходимо организовать процесс с минимальными затратами, наличием автоматизации и хорошей масштабируемостью бизнес-процессов, что играет определяющую роль в решении целей прогнозирования и планирования спроса в увеличивающемся масштабе. При автоматизации планирования статического типа возрастает эффективность и бизнес-планирования, что отражается на снижении издержек в истинном управлении с исключениями. Все это приводит к тому, что высвободившееся время можно будет отдать под полноценное бизнес-планирование с акцентом на расширение в новых областях.

Автоматизация дает расширенный спектр возможностей, которые помогут компаниям розничной торговли построить масштабное планирование в различных сценариях, включая даже наиболее низкий уровень детализации. При таком подходе легко будет организовать планирование до уровня принятия решений, а также прогнозирования.

2. Поможет ли вашей компании применение методики статистического прогнозирования?

Стартовой точкой для организации прогнозирования уровня «Enterprise» - это аналитическая обработка данных. Для ритейла необходима организация возможности расчета любой из переменных – это могут быть объемны продаж или проходимость в торговой точке в конкретный день. Сбалансированные тактические или стратегические решения могут быть приняты только на основании точной методологии оценки, которая включает в себя прогнозы краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного характера спроса.

При использовании статистического прогнозирования углубленного уровня, можно отметить использование безлимитного количества переменных, которые так или иначе оказывают влияние на ключевые факторы спроса. При этом, отмеченный массив переменных включает в себя, как внутренние, так и внешние факторы – стоимость, эффективность маркетинговых кампаний, погодные условия, влияние эпидемиологической обстановки, а также данные из соцсетей. Эффективные решения могут быть приняты после получения количественной оценки каждой из переменной, обработанной при помощи прозрачной прогнозной модели. Чем это может помочь:

Организовать формирование спроса, подчиняющегося нескольким сценариям развития, который задается формулировкой «а что, если», при этом также будет доступно выявление инициатив потенциального характера, а также различные форс-мажоры;

Сделать более качественный канал коммуникации между бизнесом и IT, что поможет более качественно интерпретировать прогнозируемые цифры, соответственно принимать более взвешенные решения.

Инкрементальное прогнозирование несет в своей основе ряд задач, каждая из которых дает расширение вводных данных и пропорционально усложняет расчет модели. Чтобы улучшить точность прогнозирования, необходимо задать достаточно большой массив данных, обработанных при помощи аналитических методик и совершенных алгоритмов. Наибольшее распространение в этом получили машинное обучение, временные ряды и ансамбли.

Для организаций розничной торговли больше нет необходимости в использовании ручного прогноза, который приводился к дезагрегированным низким уровням. Новые технологии сделали доступным создание независимых прогнозов, каждый из которых учитывает не только иерархию продукции (оперируя индивидуальными моделями для временных рядов), но улавливает тонкости спроса, что становится доступным с увеличением детализации. Все рассчитанные прогнозы могут проходить согласование в автоматическом режиме, а также проводится выравнивание вниз и вверх по вектору иерархии планирования.

Если есть потребность в составлении детального прогноза по лоту или торговой точке, то обязательно возникнут значимые различия в переменных спроса по всему ассортименту продукции. К примеру, часть продукции имеет сезонный характер, а часть других продается с определенной цикличностью, отличаясь непостоянством спроса. Для оценки паттернов спроса, рекомендуется характеризация сезонных, периодических и коротких переменных, иными словами рекомендуется применение персонального прогнозного моделирования для каждого сегмента.

Прогнозное моделирование не может быть универсальным. Точные результаты могут быть получены только после выбора наиболее адаптивных моделей, которые будут включать в себя различную методологию и алгоритмы преднамеренного моделирования.

3. Возможно ли формирование единого рабочего процесса, который будет цикличен?

Прогнозирование уровня «Enterprise» с должным уровнем эффективности – это не только применение нужных моделей. Это только одна сторона менеджмента. Еще один важный аспект – это формирование такого процесса, который будет един и абсолютно повторяем с точки зрения аналитиков, бизнес-пользователей и дата-сайентистов.

Прогнозы не дадут нужного эффекта, если их не использовать для принятия бизнес-решений. Именно это и есть основная причина, по которой статистические прогнозы являются легко интерпретируемыми и интегрируемыми с системами исполнения и планирования. Это своеобразная барометрическая система, которая позволяет идентифицировать риски и последствия, касающиеся планирования в продажах, формируя объективную оценку, что в сумме позволяет управляющим бизнес-специалистам принимать корректное решение. Это влияет на производительность таких людей, которые занимаются планированием будущих шагов, соответственно, возрастает эффективность управления запасами, более корректно оцениваются драйверы спроса, а также улучшается потребительская оценка.

Будущее в ритейле

Для розничной торговли в будущем есть определенные перспективы, сочетающиеся с неизвестностью. Определенно ритейлеры должны использовать статический подход для планирования и прогнозирования спроса, что отразится на более качественном принятии enterprise-решений. Такая методология должна отличаться автоматизированностью и гибкостью, что поможет более четко ощущать драйверы бизнеса. В конечном итоге это приведет к легкости в решении сложностей и возрастанию эффективности бизнес-процессов.

Благодаря повторяемым процессам прогнозирования розничные компании смогут быстро реагировать на поступление новых данных. С помощью оптимизированных прогнозных моделей они смогут принимать совместные решения и сразу же понимать последствия для последующих этапов. Это ставит ритейлеров на путь долгосрочной прибыльности и роста.

* * *

Об авторе: Джессика Кертис уже более 13 лет помогает организациям повышать ценность бизнеса с помощью прогнозирования, планирования и оптимизации спроса. В SAS она помогает розничным клиентам и клиентам CPG решать их бизнес-задачи с помощью data-driven аналитики.

Дополнительная информация о продукте для управления модельным риском и жизненным циклом моделей находятся по ссылке sas.com/mrm

Подробнее о максимизации эффективности маркетинга и продукте SAS® Customer Intelligence 360 по ссылке sas.com/ci-360

Читайте нас ВКонтакте и в Одноклассниках