Рассказываем, чем полезно машинное обучение для прогнозирования спроса и какие данные нужны для старта. Узнайте, когда стоит уходить из Excel и где алгоритмы бессильны.
Прогнозирование спроса с помощью машинного обучения - это использование алгоритмов, которые анализируют огромные массивы исторических данных, чтобы найти в них скрытые закономерности и предсказать будущие продажи точнее, чем линейные формулы. Мы в команде БрайтБорд считаем, что для малого и среднего бизнеса это не «волшебная таблетка», а мощный инструмент автоматизации, который избавляет закупщика от рутины, когда номенклатура переваливает за сотни позиций.
Часто бывает так: владелец магазина пытается строить прогноз продаж на основе интуиции или просто копирует заказы прошлого года. В итоге на полках либо пустота в сезон, либо склад забит неликвидом, замораживающим оборотные средства. Ручной расчет прогнозирования спроса отнимает часы, а ошибки человеческого фактора стоят реальных денег.
Хотите забыть о ручном пересчете таблиц и интуитивных закупках? Доверьте рутину алгоритмам. Используйте БрайтБорд для автоматизации управления запасами.
Многие предприниматели слышат про ии для прогнозирования спроса и представляют себе робота, который заменит весь отдел закупок. На практике это работает иначе. Машинное обучение (ML) - это математика на стероидах.
В отличие от классических методов, где вы берете среднее арифметическое за три месяца, ML-модели могут учитывать десятки факторов одновременно. Это становится критически важным, когда у вас:
Однако, если у вас один киоск с кофе и стабильный поток клиентов, сложные системы прогнозирования спроса могут оказаться избыточными - там достаточно карандаша и здравого смысла.
Чтобы мы говорили на одном языке, проясним пару моментов без сложных определений:
Самая частая ошибка, которую мы наблюдаем - попытка внедрить прогнозирование спроса на предприятии без порядка в учете. Алгоритм работает по принципу: «мусор на входе - мусор на выходе».
Чтобы модели прогнозирования спроса выдали адекватный результат, вам нужны:
Аналитика прогноз продаж делает точным только при наличии контекста. Просто цифра «продано 100 штук» ничего не говорит алгоритму.
Сложно собрать данные воедино? Мы помогаем структурировать информацию и строить точные заказы. Попробуйте БрайтБорд для автоматизации.
Важно снять розовые очки. Даже самое продвинутое прогнозирование спроса машинное обучение не превращает в ясновидение. Есть зоны, где алгоритмы пасуют:
Разработка прогноза продаж с использованием ИИ часто буксует из-за человеческого фактора:
Внедрять инструменты прогнозирования спроса на базе ML стоит тогда, когда потери от дефицита и заморозки денег начинают превышать стоимость самого инструмента. Если вы тратите на формирование заказов больше 20% рабочего времени или регулярно списываете просрочку - пора уходить от ручного управления.
Изучение и прогнозирование спроса - это непрерывный процесс. Рынок меняется, и модель должна переобучаться вместе с ним. Начните с наведения порядка в данных, и тогда любой алгоритм станет вашим надежным помощником.
В такой ситуации классическое прогнозирование спроса анализ продаж прошлых периодов не сработает. Используйте метод аналогов: посмотрите на продажи похожих товаров в вашей матрице или используйте данные тестового периода (первые 2-3 недели продаж), экстраполируя их с осторожностью.
Это зависит от срока поставки и оборачиваемости. Для оперативных закупок обычно строят прогноз продаж на месяц или неделю. Для стратегического планирования бюджета и мощностей нужен прогноз продаж на год, но его точность всегда будет ниже.
Эксель прогноз продаж позволяет строить, используя базовые функции (ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ). Это работает для простых моделей. Однако Excel сложно учитывать множество факторов (сезонность + акции + остатки) одновременно и автоматически обновлять данные для тысяч товаров. Специализированный софт выигрывает в скорости и масштабируемости.
Самые популярные методы прогнозирования потребительского спроса с сезонностью - это декомпозиция временного ряда (выделение тренда и сезонного коэффициента) и модели экспоненциального сглаживания (например, Хольта-Винтерса). Машинное обучение справляется с этим еще лучше, так как улавливает «плавающие» праздники.
Это не просто угадывание цифры. Понятие прогнозирования спроса включает сбор данных, их очистку от шума, выбор математической модели, расчет будущей потребности и, что важно, оценку точности прогноза постфактум для корректировки модели.
Обычно нет. Товары группы С (низкий оборот) имеют нестабильный спрос. Сложная модель прогноза продаж может дать большую ошибку. Для таких товаров эффективнее использовать метод поддержания страхового запаса или заказывать «под клиента».
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.
Как рассчитать объем заказа поставщику, зная скорость продаж и текущие остатки. Разбираем прогнозирование закупки товаров с учетом страхового запаса и продукции в пути.
