Автоматический выбор метода из вариантов:

• Croston, метод Кростона-для редких продаж
• Simple, простое экспоненциальное сглаживание — мало истории и нестабильная
• Trend, экспоненциальное сглаживание Хольта-средняя длина истории
• Multiplicative Seasonal,сезонный метод Хольта-Винтерса-история от двух лет и более
• Oracle Winters, сезонные методы Oracle – лучший метод, сезонность считается на уровнях иерархии: подкласс, категория, сеть

Автоматический выбор наилучшего метода прогнозирования выполняется исходя из имеющегося периода истории, равномерности продаж, ошибки прогноза в сравнении с фактическими продажами

Подход к прогнозированию на уровнях иерархии:

• Автоматический выбор наилучшего уровня иерархии по которой нужно строить прогноз

• Рассчитывается прогноз на верхних уровнях товарной иерархии и декомпозирует ее на товар

• Для торговых сетей прогноз на уровне подкласса или категории обычно дает более качественный прогноз чем на уровне товара

• Для каждого уровня иерархии строится недельный профиль продаж

• Строится прогноз на недельном уровне

• Недельный прогноз распределяется до дневного по недельному профилю

Это решает проблему разреженных данных на дневном уровне и максимально учитывает специфику розничных продаж, которые имеют закономерность по дням недели

Наиболее критично для Фреша (где средне недельные значения не применимы для отдельно взятых дней недели). Однако данный подход применим и используется для всех товаров.

• Загружается информация по истории событий

• Загружается план будущих событий

• Система автоматически рассчитывает эффект от прежних событий и накладывает его на планируемые события

• Используется сезонность и статистика событий за два и более года

Прогнозирование праздников особенно значимы для скоропортящихся товаров и товаров сезонного спроса. Снижаются списания и неликвиды, уменьшаются упущенные продажи, повышается лояльность покупателей

• Промо прогноз строится по очищенным от ООС промо-продажам

• На период промо строится отдельный прогноз трендовым методом

• Прогноз формируется только по истории промо, не учитывая регулярные продажи

Улучшенное промо прогнозирование на практике показало более высокую точность, по сравнению с классическим, на большинстве товаров и сейчас применяется по всему ассортименту у всех клиентов

• Загружается история Пасхи за 2 года

• Загружается планируемая Пасха

• Базовый прогноз считается на уровне категории товара

• Недельный профиль аплифтарассчитывается по 2 прошлым годам

• Промо лифт накладывается на базовый прогноз

При планировании Пасхи важно указать календарные даты начала и окончания события и правильно спрогнозировать профиль продаж внутри пасхальной недели

• Новинке указывается товар-аналог
• История продаж и промоакций аналога клонируется в новинку
• Базовый прогноз считается склонированой истории
• Аплифт рассчитывается по склонированным промо
• Промо лифт накладывается на базовый прогноз

Прогнозирование новинок один из самых трудоемких процессов пополнения товаров. Его автоматизация позволяет высвободить время закупщика на более важные задачи. При промо прогнозировании новинки важно верно подобрать товар-аналог, имеющий не только правильную историю продаж, но и историю его провокаций

• Указывается товар-аналог с коэффициентом

• Указывается Дата старта продаж новинки

• Система копирует историю продаж с аналога с момента его первых продаж на горизонт прогнозирования новинки

Товары Ин-Аут — товары временного ассортимента, которые продаются в
формате промоакций. По исчерпании запасов, товар выводится из ассортимента. Такие продажи очень выгодны при получении хорошей цены от поставщика и верном распределении объема между магазинами