Разберитесь в настройке метода скользящей средней для управления запасами. Узнайте, как очистить данные от шума и акций, чтобы точнее прогнозировать спрос и избегать дефицита на складе.
Скользящее среднее - это один из самых доступных методов прогнозирования, который помогает сгладить случайные колебания продаж и увидеть реальное направление спроса. Вместо того чтобы реагировать на каждый скачок или падение, вы берете среднее значение за определенный период и постоянно сдвигаете этот период вперед по мере поступления новых данных.
Многие компании совершают ошибку, когда закупают товар просто "как в прошлом месяце". Это приводит к тому, что склад то переполнен, то пуст. Команда БрайтБорд часто отмечает, что использование скользящей средней позволяет убрать лишний шум из данных и сделать заказ более обоснованным. Вы получите инструмент, который превращает хаотичный график продаж в понятную линию тренда.
Точность прогноза зависит не от сложности формулы, а от качества подготовки исходных данных.
Прогноз спроса часто оказывается неточным, а складские запасы несбалансированными. Вот основные причины, почему простые продажи не показывают правду:
Чтобы метод скользящей средней работал на вас, нужно пройти несколько шагов. Это не просто формула в таблице, а логика работы с данными.
Самая грубая ошибка - прогнозировать по "грязным" продажам. Если три дня товара не было на полке, продажи были равны нулю. Если включить эти нули в расчет среднего, прогноз резко упадет. Команда БрайтБорд обычно рекомендует восстанавливать спрос в дни дефицита: либо исключать эти дни из расчета, либо заменять ноль на среднее значение соседних дней.
Если в прошлом месяце вы продали 1000 единиц из-за скидки 50%, а обычно продаете 100, то среднее значение будет 550. Закупив столько товара без акции, вы заморозите деньги. Такие всплески нужно "срезать" и заменять на базовые продажи. То же касается разовых крупных оптовых сделок.
Здесь важно найти баланс.
Суть метода простой скользящей средней проста: сложите продажи за выбранный период и разделите на количество точек. Полученное число - это прогноз на следующий период. Когда проходит время и появляются новые фактические данные, вы сдвигаете окно расчета на один шаг вперед, отбрасывая самые старые данные.
БрайтБорд помогает автоматизировать этот процесс, самостоятельно очищая данные от дефицита и аномалий, чтобы вы не тратили часы на ручную корректировку таблиц.
После внедрения правильного подхода к расчету среднего нужно отслеживать результаты. Не обязательно усложнять, достаточно 5 простых проверок:
Для большинства товаров со стабильным спросом подходит простая скользящая средняя. Если последние данные важнее старых (например, меняется мода), лучше использовать взвешенное скользящее среднее, где последним месяцам придается больший вес.
Универсального числа нет. Попробуйте рассчитать прогноз на прошлых данных с разными периодами (например, 3, 6 и 12 месяцев) и сравните с тем, что реально продалось. Тот вариант, где ошибка меньше, и будет оптимальным для конкретного товара.
С осторожностью. У новинок нет длинной истории, поэтому скользящее среднее будет ненадежным. Для новых товаров лучше использовать экспертные оценки или методы аналогов, пока не накопится статистика хотя бы за 3-4 цикла поставки.
Любой прогноз - это вероятность, а не гарантия. Методы прогнозирования спроса не могут предсказать форс-мажоры, действия конкурентов или резкую смену погоды. Задача метода - минимизировать ошибку, а не убрать её полностью.
Сам метод прогнозирования считает, сколько у вас купят. А вот сколько заказать - это уже другой расчет, где из прогноза нужно вычесть текущие остатки и товары в пути. Не путайте прогноз спроса и расчет заказа.
Если вам нужно готовое решение, которое уже учитывает нюансы сглаживания, сезонности и очистки данных от шума, посмотрите возможности БрайтБорд для управления запасами.
Узнайте, как оценивать точность прогнозирования спроса по MAPE и WAPE. Разберитесь, как находить смещение в планах, чтобы сократить неликвиды и избежать дефицита на полках.
Как сравнить системы прогнозирования спроса по точности, стоимости и удобству. Разбираем ключевые критерии выбора ПО для автоматизации закупок и управления товарными запасами.
Рассказываем, чем полезно машинное обучение для прогнозирования спроса и какие данные нужны для старта. Узнайте, когда стоит уходить из Excel и где алгоритмы бессильны.
