15 вересня 2021

Прогнозування промо: міф чи реальність

Однією з яскравих тенденцій національного ритейлу є збільшення обсягу продажів за допомогою акцій. Основною проблемою для більшості компаній на ринку під час планування маркетингових акцій є складання точного прогнозу ефектів промо. Адже як виробники, так і роздрібні мережі ризикують втратити вкладені кошти через дефіцит або надлишок закупленого / виробленого товару, який не розкупили. Редакція вирішила дізнатись у бізнес-консультанта IT консалтингової компанії U&Sluno Гаррія Гнатовського про рішення, що дає змогу аналізувати ефективність промо-активності в історії та формувати оцінку ефекту для планових маркетингових активностей.

– Наскільки точно взагалі можливо спрогнозувати ефект від промоакцій і за рахунок чого?

– Про точність прогнозу в промо можна міркувати годинами, додаючи постійно нові умови. Але якщо постаратися абстрагуватися й назвати якесь число, то, я вважаю, 90% – це дуже хороший показник. Основними інструментами, що допомагають досягти цього показника, є правильно розраховані чинники впливу. Такими чинниками можуть бути як прості – глибина знижки, ціна, собівартість товару, кількість позицій в акції, так і складні – механіка акції, канібалізація, гало-ефект, новий товар у певній категорії або сімействі товарів тощо.

– Чи можна автоматизувати підбір товару й механіки промо?

– Так, звичайно. Власне ми і ставили перед собою саме таке завдання. Зрозуміло, що такі розрахунки займають багато часу кваліфікованих працівників. І дуже часто або не вистачає компетенцій і знань, або з метою економії часу використовують багато спрощень і припущень, що негативно впливає на загальний результат. Ми ж, почавши розробку нашого програмного продукту, поставили завдання – досягти високої точності й мінімізувати ресурсні та часові затрати необхідні для супроводу «класичних» автозамовлень і прогнозів. На першому етапі ми навчилися визначати приріст для конкретної акції з конкретною механікою і для визначеного товару. Потім шляхом перебирання та ранжирування почали визначати найкращий товар для акції або найбільш вдалі умови для конкретного товару. Автоматизувавши цей процес, ми відкрили можливість нашим клієнтам проводити успішні та аргументовані переговори з постачальниками товарів перед початком проведення промо-акцій.

– Прогнозування промо-акцій пов’язано з труднощами. Чому зазвичай планування не збігається з фактичними продажами й ми не отримуємо бажаної ефективності від промо?

– Відповідь можна почати з твердження, що ми живемо в реальному динамічному світі, який кожен день підносить нам сюрпризи. Не один, навіть найточніший прогноз, не буде виконаний на 100%, адже завжди буде існувати похибка прогнозу. Саму похибку прогнозу можна розкласти на кілька складових. Перша частина – це неточність самого прогнозу. Причин тут може бути декілька. І вони безпосередньо залежать від того, на якій базі побудований прогноз – на математичній моделі або на машинному навчанні, чи, можливо, на їх симбіозі. Для математичних моделей характерна недосконалість формул, а для машинного навчання – погано навчена або перенавчена моделі. Крім того, проблема неповноти даних та їх якості актуальні для обох підходів. Друга частина – це переміщення товару від виробника на полицю в магазині, де в результаті він може бути проданий покупцеві. На цьому етапі дуже багато залежить від логістичних та операційних процесів компанії. Адже сам факт того, що абсолютно правильно було прогнозовано поведінку ринку та передбачено, як будуть віддавати перевагу товарам покупці, абсолютно не гарантує, що товар у повному обсязі і вчасно буде поставлений у магазини, а також викладений на полицю, де зможе знайти свого покупця. Але давайте сфокусуємось на основній темі, зокрема на отриманні прогнозу промо-продажу з найменшою похибкою порівняно з продажами, очищеними від «недоробок» логістики та інших операційних процесів.

– Який алгоритм роботи FORECAST AI PROMO? Які дані враховуються під час прогнозування і як рішення враховує мінливі умови?

– Основне завдання, яке вирішує FORECAST AI PROMO, – це спрогнозувати приріст продажів на товар порівняно з регулярним потоком. Це реалізується за допомогою машинного навчання. Відбувається так зване «навчання з учителем». У ролі «вчителя» виступають історичні дані про продажі, раніше проведені акції із різним наповненням та механіками. Система аналізує історію, шукає залежності і в підсумку пропонує «модель», що описує поведінку для кожного товару. Ну, а потім надходять запити про розрахунок конкретних акцій і система до отриманої моделі додає класичну математику.

– Наскільки гнучка система для прогнозування промо і які бізнес-процеси вона охоплює?

– Насправді цінність програмного продукту побудованого на машинному навчанні полягає в тому, що він дає змогу швидко адаптуватися до нових умов. Додавання нового чинника займає набагато менше часу, ніж у класичному підході, це з одного боку. А з іншого – використовуючи один інструмент, можна працювати з ним на різних етапах проведення промо. Операційний підхід – це коли в нас уже відомі всі вихідні дані, мережа починає поповнення запасів для промо й необхідно «уточнити» обсяги товару в розрізі кожної торгової точки на кожен день. Другий варіант, це коли в початковій фазі промо лише починаються переговори з постачальниками. Ми зараз знаходимося на різних етапах проектів у компаніях із різних сфер – як пов'язаних із ритейлом, так ні. Зрозуміло, що проведення промо-акції в фуд-ритейлі й у побутовій техніці та електроніці кардинально відрізняється від проведення промо в фешн-ритейлі. Наш продукт може адаптуватися під різні потреби замовника та принести не лише пряму вигоду, а й додану вартість.

Якщо вас зацікавила програма FORECAST AI PROMO або необхідні інші прогресивні ІТ-рішення для ефективного розвитку бізнесу та оптимізації ресурсів, звертайтеся за тел.: +38(044) 541 00 49, +38(050) 919 85 92.

Email: sluno-ua@u-sluno.com.ua

Сайт компанії: www.u-sluno.cz

Читайте також: Ціноутворення в ритейлі: Excel чи нові інструменти, що розширюють потенціал ціноутворення