وحدات MySales

أسئلة وأجوبةالإمكانيات

94%
دقة التنبؤ

دقة المنتجات الراسخة لدى Drogas

15-20%
نمو الإيرادات

زيادة في حجم المبيعات لدى Chudo Market بعد التطبيق

40%
تقليل الخسائر

تخفيض في شطب المنتجات الطازجة لدى Blyzenko

منصة الذكاء الاصطناعي

منصة ذكاء اصطناعي واحدة تربط التنبؤ بالطلب والتجديد والتسعير والعروض الترويجية — تتدفق الإشارات تلقائيًا بين الوحدات، مما يبقي الطلبات والأسعار والحملات متزامنة دائمًا.

رؤية

كيف أفهم سبب تنبؤ النظام بكمية محددة؟

  • للقيام بذلك، انتقل إلى نموذج التحليل وابدأ بحساب التنبؤ للموضع المعني. الفحص الرئيسي والأكثر فعالية للتنبؤ هو الفحص البصري. يُوصى بتقييم ديناميكيات مبيعات العام الحالي والعام السابق بصرياً، ومقارنتها بالتنبؤ الحالي لتحديد استخدام الموسمية في التنبؤ. يمكنك أيضاً إضافة السعر إلى الرسم البياني لتقييم تأثير السعر على التنبؤ وعلى المبيعات. يمكنك أيضاً استخدام التحليل البصري للعوامل الأخرى.
نظرة عامة على الوحدة

لماذا اختلف التنبؤ منذ يوم أمس؟

  • لأن النظام يعيد حساب التنبؤات كل يوم لمراعاة أحدث بيانات المبيعات.
رؤية

كيف أفهم ما كان التنبؤ قبل أسبوع؟

  • في نموذج التحليل، في منطقة تحديد المعاملات، انقر على زر الإعدادات، ثم اختر الأسبوع الأخير المطلوب للمبيعات في حقل الأسبوع، الذي سيراه النظام عند إعداد التنبؤ.
رؤية

كيف يتنبأ النظام بالمواضع الجديدة؟

  • توجد طريقتان: ببديل، أو استناداً إلى مبيعات موضع متوسط في المجموعة. إذا كان النظام يملك بديلاً، يُستخدم تاريخ مبيعات بديل واحد أو عدة بدائل، مضروباً في معامل. إذا استُنِدَ التنبؤ إلى مبيعات موضع متوسط في المجموعة، فتُقسَّم مبيعات المجموعة على عدد المواضع فيها، وبعد ذلك تُعدَّل لمرونة السعر للمجموعة بسعر منتج جديد محدد.
رؤية

إذا بِيع الموضع في بعض المتاجر وكان توزيعه آخذاً في التوسع، كيف سيتنبأ به النظام؟

  • يستند التنبؤ لتوسع التوزيع إلى المبيعات على مستوى المجموعة-المتجر والمبيعات على مستوى المجموعة-المنطقة والمبيعات على مستوى SKU-المنطقة. للتبسيط، تُأخذ النسبة: [تنبؤ SKU-متجر] = [تنبؤ SKU-منطقة] * [مبيعات المجموعة-متجر] / [مبيعات المجموعة-منطقة].
البيانات والتكاملات

كم عدد الأسابيع اللازمة لاستخدام بيانات مبيعات البديل لموضع جديد؟ كم عدد الأسابيع التي يحتاجها النظام حتى يتمكن من بناء تنبؤ استناداً إلى بيانات المبيعات لموضع جديد؟

يُوصى باستخدام بيانات مبيعات البديل من 6 إلى 13 أسبوعاً، تبعاً لإعدادات النظام. لكن هذا لا يعني أنه لن يرى النظام خلال 6-13 أسبوعاً بيانات المبيعات الفعلية للموضع الجديد. بمجرد ظهور أول بيانات عن مبيعات المنتجات الجديدة، سيستخدمها النظام بالفعل في التنبؤ، وستُستخدم بيانات مبيعات البديل فقط لتلك الفترات التي لم تكن فيها مبيعات. يمكن للنظام إعداد تنبؤ لمنتج جديد بدون بديل حتى عندما تتوفر أسابيع قليلة فقط من المبيعات، لكن لتحديد أدق للاعتماديات بين المبيعات والعوامل المختلفة (الموسمية والسعر والعرض الترويجي)، يُوصى بالسماح للنظام باستخدام بيانات مبيعات البديل لفترة أطول.
رؤية

كيف يتنبأ النظام بالمتاجر الجديدة؟

  • يستند التنبؤ للمتاجر الجديدة فقط على بديل واحد أو عدة بدائل (متاجر مماثلة). كما هو الحال مع المواضع الجديدة، يُوصى للمتاجر الجديدة بالسماح للنظام باستخدام بيانات المبيعات للمتاجر المماثلة لمدة 9-13 أسبوعاً، حتى يتمكن النظام من تحديد الاعتمادية بين المبيعات والعوامل المختلفة بشكل أكثر دقة. لكن بعد ظهور أولى أسابيع المبيعات، سيرى النظام بيانات المبيعات للمتجر الجديد ويستخدمها في التنبؤ. سيستخدم النظام بيانات مبيعات المتاجر البديلة فقط لتلك الفترات التي لا توجد فيها مبيعات أو مخزون للمتجر الجديد.
رؤية

ماذا سيحدث إذا لم تضف بديلاً لمتجر جديد؟

  • للأسبوع الأول من المبيعات، لن يبني النظام تنبؤاً على الإطلاق، لكن بعد الأسبوع الأول من المبيعات، سيبني النظام تنبؤاً دون مراعاة الاعتمادية، استناداً فقط إلى مبيعات الأسابيع الأولى. مع تراكم التاريخ للمتجر الجديد، سيصبح التنبؤ أكثر دقة. لكن يُوصى بإضافة بدائل للمتاجر الجديدة.
رؤية

ما صيغة حساب قيمة التنبؤ؟ كيف يمكن التحقق من قيمة التنبؤ؟

  • إجمالي التنبؤ للأسبوع يساوي مجموع جميع مكوناته. يمكن عرض مكونات التنبؤ في نموذج التحليل بتحديدها من قائمة "المكونات - بالقطع". مثال: يُبنى التنبؤ على أساس السعر الفعلي والموسمية والمستوى الأساسي. نختار المتنبئات "أ. السعر" و"الموسمية" و"الأساس" من قائمة "المكونات - بالقطع"، ومجموعها لكل أسبوع سيساوي قيمة التنبؤ. مثال: قيمة "أ. السعر" = 20، "الموسمية" = 25، "الأساس" = 100. ستساوي قيمة التنبؤ 145.
نظرة عامة على الوحدة

كيف أفهم لماذا التنبؤ لا يساوي المبيعات؟

  • الحالة التي يساوي فيها التنبؤ المبيعات - شبه مستحيلة. لكن إذا كانت الاختلافات في التنبؤ والمبيعات غير جوهرية وتغطيها كمية صغيرة من مخزون الأمان المحسوبة من قِبل النظام، فهذه الحالة طبيعية. إذا كانت الاختلافات جوهرية، فمن الضروري محاولة تحديد العامل الذي لم يُراعَ في التنبؤ. خوارزمية الإجراءات هي كالتالي:
  • تحقق من التنبؤ على مستوى SKU-المنطقة للمنطقة 0 (السلسلة بأكملها)، أو على مستوى منطقة محددة أو على مستوى المتجر.
  • في نافذة "النماذج"، حدد العوامل التي لها أعلى معاملات الارتباط.
  • تحقق مما إذا كانت هذه العوامل مُراعاةً في التنبؤ.
  • إذا أُخذت جميع العوامل الجوهرية في الاعتبار، فمن الضروري تحليل وتحديد العامل الذي لا يعلمه النظام.
  • إذا لم تُراعَ جميع العوامل الجوهرية، فمن الضروري إضافة هذه العوامل إلى المخطط وتقييم بصرياً ما إذا كان تأثيرها قد أُخذ في الاعتبار بالكامل.
  • إذا لم تستطع تحديد ما إذا أُخذت جميع العوامل الجوهرية في الاعتبار أم لا، تواصل مع MySales للحصول على دعم تحليلي.
نظرة عامة على الوحدة

لماذا إذا كانت الاختلافات في التنبؤ والمبيعات غير جوهرية، تكون الحالة طبيعية؟ سنخسر مبيعات إذا كان التنبؤ أقل.

  • التصريح الأخير غير صحيح، لأن خسائر المبيعات ستحدث فقط إذا تجاوزت المبيعات التنبؤ ومخزون الأمان معاً. إذا تجاوزت المبيعات التنبؤ لكنها بقيت ضمن مخزون الأمان، فلن تكون هناك خسارة في المبيعات.
رؤية

كيف يُحسب مخزون الأمان؟ ما النسبة المئوية التي يصلها؟

  • يُحسب مخزون الأمان بشكل فردي لكل منتج في كل متجر. مخزون الأمان هو الانحراف المعياري للمبيعات الماضية عن التنبؤ. لكن من الناحية العملية، يحاول النظام دائماً جعله أكثر دقة، بالحساب على نطاقات تنبؤ مختلفة. لذلك يُقسَّم التنبؤ إلى 3 نطاقات:
  • النطاق العالي - فترات العروض الترويجية وفترات المبيعات الموسمية العالية.
  • النطاق المنخفض - فترات التراجع الموسمي أو الفترات بدون عرض ترويجي، إذا كان للموضع موسمية معبّر عنها بشكل طفيف.
  • النطاق العادي - الفترات الأخرى.
  • بعد ذلك، يُحسب الانحراف المعياري بشكل منفصل لكل فترة من هذه الفترات. وهكذا، فإن مخزون الأمان، على سبيل المثال للآيس كريم أو الكفاس في الشتاء والصيف، سيكون مختلفاً. مخزون الأمان للفترات الترويجية وغير الترويجية سيكون مختلفاً أيضاً. ستختلف نسبة مخزون الأمان بالنسبة للتنبؤ أيضاً لمواضع مختلفة، لكن القاعدة العامة هي كالتالي:
  • كلما ارتفعت سرعة المبيعات وزادت كتلة الطلب عليها، كان التنبؤ أكثر دقة، وبالتالي انخفضت نسبة مخزون الأمان.
  • كلما كان الموضع أبطأ في البيع، زاد مخزون الأمان بالنسبة المئوية، لكن مع ذلك أقل بالقطع. لفهم هذا، تخيل حالة بسيطة حيث يساوي التنبؤ متوسط المبيعات. إذا بِيع موضع ما في المتوسط بمقدار 0.5 وحدة أسبوعياً (كل أسبوعين)، فسيكون مخزون الأمان أقل بقليل من 0.5 وحدة، لكن في نفس الوقت سيكون ما يقارب 100% من التنبؤ.
رؤية

هل يمكن ألا يغطي مخزون الأمان كل 100% من ذروات المبيعات؟ ماذا تفعل في هذه الحالة؟

  • يمكن ذلك. لكن هذا لا يمكن أن يكون مشكلة إلا لأعلى المنتجات مبيعاً. لمثل هذه المواضع، نوصي بزيادة مخزون الأمان باستخدام معاملات SS. في هذه الحالة، سيُضرب مخزون الأمان في هذه المعاملات. للمواضع غير الأعلى مبيعاً، يُوصى بترك معامل SS بشكل افتراضي. عادةً يساوي واحداً، وهذا إعداد نظام يمكن تغييره.
رؤية

ماذا لو كان مخزون الأمان كبيراً جداً وقد يؤدي إلى شطب السلع القابلة للتلف؟

  • نظراً لأن مبيعات مواضع معينة غالباً ما تكون متقلبة، وكلما انخفض معدل المبيعات ارتفع تقلب الطلب، كقاعدة عامة، من المهم إيجاد التوازن الصحيح بين توفر البضاعة لتغطية الحالات القصوى ومستوى الشطب. التوصية العامة هي تقليل معامل SS لمثل هذه المواضع وضبطه لأقل من واحد. وبالنسبة للمواضع الأعلى مبيعاً، حيث لا يتجاوز وقت التسليم بشكل كبير فترة مبيعات الموضع، ضبط هذا المعامل بالقرب من الصفر.
رؤية

هل تحتاج هذه المعاملات إلى مراجعة منتظمة؟

  • لا توجد حاجة لذلك. من خلال ضبط المعاملات، تراكم الخبرة، ولا ينبغي تغييرها باستمرار. لمزيد من المعلومات حول تطبيق معاملات SS، راجع قسم "تعديلات مخزون الأمان".
رؤية

في أي حالات تحتاج إلى إدخال تنبؤ رئيسي وكيف يعمل؟

  • إذا لم تُستخدم وحدة العروض الترويجية، يُوصى بإدخال تنبؤ رئيسي للفترات الترويجية. يمكنك أيضاً استخدام التنبؤ الرئيسي لتعديل التنبؤ للمنتجات الجديدة، إذا لم تُعيِّن بديلاً. يُدخَل التنبؤ الرئيسي على المستوى العام (SKU-جميع المتاجر) ويُوزَّع بشكل متناسب على تنبؤ النظام على مستوى متاجر محددة، مما يرفع أو يخفض إجمالي تنبؤ جميع المتاجر إلى مستوى التنبؤ الرئيسي.
رؤية

ما المنطقة 0؟

  • تُقدّم المنطقة 0 بيانات المبيعات المجمّعة لجميع المتاجر في السلسلة. للمنطقة 0، يُبنى تنبؤ منفصل قد يختلف عن مجموع التنبؤات لجميع المتاجر. يُستخدم مستوى "المنطقة 0" باعتباره أعلى مستوى في التسلسل الهرمي الجغرافي عند بناء تنبؤات المستويات الأدنى.
رؤية

ما الفرق بين مستوَيَي "مجموع المتاجر - SKU" و"جميع المتاجر - SKU" في نموذج "التنبؤات - عرض"؟

  • مستوى "مجموع المتاجر - SKU" هو تنبؤ مبني على مستوى كل متجر ومجمّع. أما مستوى "جميع المتاجر - SKU" فهو تنبؤ مبني على مستوى المنطقة 0، التي تمثل بيانات مجمّعة للسلسلة بأكملها.
نظرة عامة على الوحدة

لماذا تختلف التنبؤات المبنية لكل متجر والمجمّعة عن التنبؤ على مستوى المنطقة 0؟

  • الاختلاف هو أنه عند بناء تنبؤ على مستوى المتجر، يحلل النظام اعتمادية المبيعات على العوامل المؤثرة في مستويات مفصّلة، مما قد يعطي في حالات معينة، عندما تتوفر بيانات كافية، نتيجة أكثر دقة، وفي بعض الحالات قد لا تُحدَّد الاعتمادية.
رؤية

أي التنبؤين أكثر دقة، على مستوى المنطقة 0، أم إجمالي التنبؤ لجميع المتاجر؟

  • يختلف ذلك لمواضع مختلفة، ويعتمد على ما إذا كان تاريخ المبيعات كافياً في المستويات المفصّلة لإعداد التنبؤ. مع تاريخ غير كافٍ، قد يكون التنبؤ على مستوى المنطقة 0 أكثر دقة. ميزة أخرى لاستخدام التنبؤ على مستوى المنطقة 0 هي أنه يتيح تحديد الاعتمادية على مستوى السلسلة للمبيعات على العوامل المؤثرة (السعر والموسمية وما إلى ذلك) واستخدامها في مستويات أكثر تفصيلاً.
رؤية

هل تحتاج الشركة إلى تنظيم عمل منهجي مع وظيفة "الشذوذات والمستبعدات"؟

  • هذا ليس ضرورياً. تُستخدم وظيفة الشذوذات والمستبعدات في حالات استثنائية إذا اكتُشفت مبيعات شاذة في عملية تحليل التنبؤ. كما إذا كان نظام العميل يحتوي على مبيعات مخصصة بالتحفظ، يُوصى بتنزيلها حتى تأخذها المحرك بعين الاعتبار كشذوذات. في بعض الحالات، إذا لم تُستخدم وحدة العروض الترويجية وكانت هناك متطلبات للمحرك للتنبؤ بالمبيعات العادية والموسمية، فإن الأسابيع التي يُحدَّد لها التنبؤ الرئيسي بنوع العرض الترويجي تُسحب تلقائياً إلى استثناءات التنبؤ.
رؤية

لأي مواضع يستحق استخدام التنبؤات المبنية باستخدام الشبكة العصبية؟

  • قائمة هذه العناصر مُهيَّأة في النظام. قبل استخدام الشبكة العصبية للتنبؤ بموضع ما، تحتاج إلى التحقق من التنبؤ، أي التحقق بصرياً. يمكن القيام بذلك باستخدام ملف تعريف التنبؤ "Brain".
رؤية

في متاجرنا، تتغير أحجام المبيعات، على سبيل المثال فيما يتعلق بافتتاح أو إغلاق متجر منافس. كم من الوقت سيستغرق MySales للاستجابة لمثل هذه التغييرات؟

  • على الأرجح، لن تكون استجابة النظام فورية. يتم ذلك لتمهيد الحالات القصوى المحلية في المبيعات. لكن بعد 1-3 أسابيع، سيرى النظام هذه التغييرات ويبدأ في مراعاتها في التنبؤ المستقبلي. يمكن التحقق من ذلك على أمثلة حقيقية حدثت بالفعل، بالتراجع في التنبؤ 1-3 أسابيع. يمكنك القيام بذلك في نموذج "التحليل" بالنقر على رابط "الإعدادات" واختيار آخر أسبوع للمبيعات الذي يمكن للنظام رؤيته عند بناء التنبؤ. كما أنه، مباشرة بعد الأسبوع الأول من المبيعات المرتفعة، سيبدأ النظام في رفع مخزون الأمان، فاعلاً ذلك بحذر ودون إنشاء مخزون متزايد حيث يوجد فقط أسبوع واحد كهذا في التاريخ.
رؤية

ماذا لو، بعد تحليل التنبؤ، لم أوافق عليه؟

  • في هذه الحالة، توجد عدة خيارات:
  • تحقق من نماذج التنبؤ الأخرى التي بناها النظام واختر الأنسب. يمكنك التحقق من النماذج في نموذج "التحليل" بتحديدها من قائمة "المكونات - التحليل" والتحقق بصرياً على الرسم البياني. يُوصى بالبدء من الأكثر دقة إلى الأقل دقة. بعد ذلك، يمكن تثبيت النموذج المطلوب للمحرك بالنقر على زر "النماذج" واختياره هناك، لكن يُوصى بالقيام بذلك في مستويات محددة (SKU-المنطقة، SKU-المتجر، المجموعة-المنطقة، المجموعة-المتجر).
  • صحح تنبؤ النظام باستخدام وظيفة "الرئيسي" على مستوى SKU-جميع المتاجر.
  • في الحالات الاستثنائية، يمكنك تحميل تنبؤ مفصّل على مستوى SKU-متجر.
  • يمكنك أيضاً طلب دعم تحليلي من MySales.
رؤية

كيف يمكن أن يكون التنبؤ التلقائي لـ MySales مفيداً لطلب عناصر مجموعة الأزياء (الملابس والأحذية)؟

وحدة العروض الترويجية

  • يمكن طلب الملابس والأحذية التي يتم طلبها بجدول منتظم استناداً إلى تنبؤ النظام. إذا كان شراء الملابس والأحذية يتم لكل موسم، فينبغي بناء تنظيم هذه العملية بشكل مختلف قليلاً. في البداية، يستحق استخدام التنبؤ لمجموعات النماذج (على سبيل المثال، أحذية رياضية رجالية)، من أجل تحديد الطلب المحتمل عليها. بعد ذلك، تحتاج إلى اختيار النماذج خبرةً للطلب المحتمل وإجراء تحليل خبرة للتنبؤ على مستوى مجموعات النماذج إلى نماذج محددة، ثم إلى الشبكة الأبعادية للحصول على أعداد محددة من المواضع للطلب.
رؤية

ما الارتفاع الترويجي في المبيعات؟

  • الارتفاع الترويجي في المبيعات هو زيادة إضافية في المبيعات خلال الفترة الترويجية، تحدث بسبب الاتصالات، عندما يعلم المزيد من المشترين أن موضعاً معيناً لديه عرض ترويجي لفترة محدودة.
نظرة عامة على الوحدة

لماذا لا تكفي مرونة السعر للتنبؤ بعرض ترويجي؟

  • هناك سببان. أولاً، إذا خفّضت السعر فقط ولم تُخبر أحداً بذلك، فلن يعطي ذلك مثل هذا التأثير في نمو المبيعات كما يعطيه خفض السعر المؤقت مع دعم تواصل إضافي. ثانياً، غالباً ما يُعقد العرض الترويجي دون أي استبدال لبطاقات الأسعار، عندما يكون الخصم متاحاً عند الصندوق ويعلم المشتري به من مواد إضافية: منشور وكتالوج إلكتروني ولافتة وما إلى ذلك.
رؤية

كيف يتنبأ النظام بتأثير الاتصالات في عرض ترويجي؟

  • الزيادة في المبيعات بسبب تأثير الاتصالات هي أصعب مكوّن في التنبؤ. أولاً، هذا التأثير مختلف جداً لمواضع مختلفة. ثانياً، لمواضع محددة، غالباً ما يكون هناك نقص في تاريخ العروض الترويجية، نظراً للتناوب الكبير في التشكيلة في تجارة التجزئة. يمكن تقسيم التنبؤ بالنمو الترويجي في النظام إلى عدة مراحل رئيسية:
  • تحليل وتخصيص العروض الترويجية التاريخية لجميع الـ SKUs
  • تدريب النظام لمطابقة العروض الترويجية المقارنة
  • تدريب الشبكة العصبية للتنبؤ بالارتفاع الترويجي، إذا لم يكن من الممكن انتقاء عروض ترويجية مقارنة
  • اختيار العروض الترويجية المقارنة للتنبؤ بالارتفاع في المبيعات للعروض الترويجية المستقبلية على مستوى SKU - جميع المتاجر
  • التنبؤ بمعامل الارتفاع الترويجي على مستوى SKU - جميع المتاجر باستخدام الشبكة العصبية، إذا لم يمكن العثور على عروض ترويجية مقارنة
  • تكيّف الارتفاع الترويجي على مستوى متاجر محددة، استناداً إلى تاريخ العرض الترويجي لكل موضع على مستوى SKU-متجر
رؤية

لدينا شعور بأننا نمنح خصماً فوق المستوى النفسي عندما يكون المستهلك مستعداً للشراء. كيف نفهم هذا؟

  • لفهم ذلك، يجب محاكاة عدة سيناريوهات ترويجية بمستوى خصم مختلف واتصالات متنوعة. من أجل محاكاة عرض ترويجي، يمكنك إما إنشاء عرض ترويجي جديد بالشروط التي تريد محاكاتها، أو نسخة جديدة من عرض ترويجي موجود. يجب مراعاة أنه عند إنشاء نسخة جديدة في عرض ترويجي موجود، يكون الخصم المحدد بشكل فردي للعناصر في العرض الترويجي له الأولوية على الخصم المحدد على مستوى العرض الترويجي بأكمله، لذلك، إذا كانت خصومات مختلفة لكل منتج محددة في العرض الترويجي، فمن الأفضل لنمذجة سيناريو جديد إنشاء عرض ترويجي منفصل دون الموافقة عليه.
رؤية

في النموذج الذي تُعرض فيه تنبؤات العروض الترويجية، يوجد تنبؤ يسمى "أساسي" و"ترويجي". ما معناهما وكيف يختلفان؟

  • الأساسي - تنبؤ أساسي دون مراعاة تأثير الاتصالات، لكن مع مراعاة مرونة السعر. يُظهر مقدار ما ستبيعه إذا خفضت السعر ببساطة ودعمته بتواصل أساسي في شكل إشارة على بطاقة السعر. الترويجي - تنبؤ ترويجي مع مراعاة الارتفاع الترويجي بسبب جميع الاتصالات الإضافية في العرض الترويجي، مما يسمح لمزيد من العملاء بمعرفة العرض المربح.
رؤية

كيف يمكن التحقق من التنبؤ الترويجي لـ SKU للتأكد من صحة التنبؤ؟

  • أولاً، تحتاج إلى التحقق من العروض الترويجية المقارنة التي انتقاها النظام. للقيام بذلك، اضغط زر "C" بجانب SKU لرؤية SKUs العروض الترويجية المقارنة ومبيعاتها ومعدلات ارتفاعها. قد يختلف التنبؤ عن مبيعات العروض الترويجية المقارنة، نظراً لتغير الشروط: السعر والخصم والموسم والأكل على الحصص. من أجل تحليل العوامل المؤثرة على التنبؤ بمزيد من التفصيل، تحتاج إلى النقر المزدوج على SKU في عرض ترويجي للانتقال إلى نموذج "التحليل" ورؤية جميع مكونات التنبؤ بمزيد من التفصيل.
رؤية

في النموذج الذي تُعرض فيه العروض الترويجية المقارنة، توجد الحقول: "قبل،%" و"بعد،%". ما معناهما وكيف يختلفان؟

  • "قبل، %" هو معامل الارتفاع الترويجي بالنسبة للتنبؤ، الذي لا يأخذ في الاعتبار مرونة السعر. "بعد، %" هو معامل الارتفاع الترويجي بالنسبة للتنبؤ، مع الأخذ في الاعتبار مرونة السعر. عادةً، "بعد،%" أقل من "قبل،%". يستخدم النظام هذه المعاملات الأساسية من العروض الترويجية المقارنة، مطبّقاً إياها للعروض الترويجية المتنبأ بها على مستوى SKU - جميع المتاجر ومتكيّفاً معها على مستوى كل متجر.
رؤية

ماذا لو لم يتمكن النظام من العثور على عرض ترويجي مقارن؟

  • في هذه الحالة، يُتنبأ بمعامل الارتفاع الترويجي من قِبل الشبكة العصبية. تتدرب الشبكة العصبية على جميع مواضع العروض الترويجية في التاريخ، محددةً الاعتمادية بين الارتفاع وكل عامل منفرد في العرض الترويجي وكذلك تآزرها، ولكل مجموعة منتجات بشكل منفصل، إذا كانت هناك بيانات كافية لمراعاة الخصائص الفردية لارتفاع العناصر في كل مجموعة.
نظرة عامة على الوحدة

كيف أفهم لماذا تنبأت الشبكة العصبية بارتفاع محدد؟

  • يحتوي النظام على تصور لنتائج تعلم الشبكة العصبية، يشبه التصوير المقطعي. يمكنك مشاهدته في القائمة "المزيد - العروض الترويجية - ارتباط الشبكة العصبية." هناك، ستجد العوامل التي تأخذها الشبكة العصبية في الاعتبار عند التنبؤ بالارتفاع الترويجي عمودياً، وستجد أيضاً الارتباط بالنسبة المئوية لتغير قيم العامل مع تغير قيم معامل الارتفاع الترويجي المتنبأ به من قِبل الشبكة العصبية بالنسبة للتنبؤ الذي يأخذ في الاعتبار أو لا يأخذ في الاعتبار مرونة السعر.
نظرة عامة على الوحدة

كيف تنظّم عملية التحقق من تنبؤات العروض الترويجية ولماذا هي مطلوبة؟

  • المبيعات الترويجية هي أصعب مجال في التنبؤ، نظراً لتأثر كثير من العوامل بها، بعضها غير معروف للنظام. على سبيل المثال، في حالة وجود أو غياب استجابة من المنافسين، يمكن أن تُحقق العروض الترويجية للمنتجات الأعلى مبيعاً، التي تُعدّ محركات حركة العملاء، ارتفاعات مختلفة (بشكل عام أو في ظروف سوق مختلفة). لذلك من المهم التحقق من تنبؤات العروض الترويجية. باستخدام MySales، عادةً ما يتولى التنبؤ بالعروض الترويجية شخص واحد أو مجموعة منفصلة تُنشئ العروض الترويجية في النظام وتبني تنبؤاً ترويجياً تلقائياً لـ MySales وتتحقق منه بمقارنته بالعروض الترويجية المقارنة. وكذلك إجراء تحليل أكثر تفصيلاً باستخدام نموذج "التحليل". بعد مثل هذا التحقق من تنبؤات العروض الترويجية، يُوصى بتحميلها إلى Excel لإرسالها إلى مديري الفئات للتحقق من ظروف السوق. إذا كانت هناك اعتراضات مبررة من مديري الفئات، يُوصى بإنشاء تنبؤ رئيسي في النظام.
رؤية

كيف تأخذ في الاعتبار مبيعات العروض الترويجية في الأيام الأولى من حملة ترويجية للتأثير على الطلبات أثناء الحملة الترويجية؟

  • تتبع الأيام الأولى من المبيعات الترويجية مهم جداً للعروض الترويجية الصالحة لفترة أطول من دورة التسليم، بحيث يمكن خلال العرض الترويجي الاستجابة للمبيعات وطلب مزيد أو أقل من البضائع في أقرب تسليم. لكن إذا نظرت إلى مستوى مواضع محددة في متاجر محددة، فقد تكون هناك حالات قصوى محلية أو أحداث محلية من غير المرجح تكرارها في الأيام التالية، إذا لم نتحدث عن المواضع الأعلى مبيعاً. لذلك، في الأيام الأولى من العرض الترويجي، يستحق تحليل المبيعات على مستويات أكثر تكاملاً (SKU-جميع المتاجر) وتعديل التنبؤ بالرئيسي لعكس ديناميكيات العرض الترويجي للطلبات أثناء تنفيذه.
رؤية

توجد مواضع ترتفع بشكل كبير في الأيام الأولى من العرض الترويجي، وبعد ذلك يُلاحَظ تأثير التشبع وتنخفض مبيعات الأيام التالية. كيف تتعامل مع هذا في النظام؟

  • إذا امتد العرض الترويجي لعدة أسابيع ولُوحظ نمو مبيعات مرتفع فقط في الأسبوع الأول، يُوصى باستخدام إما وظيفة "التحميل الإضافي" أو وظيفة الطلب التلقائي لتقديم طلب متزايد للأسبوع الأول من العرض الترويجي.
رؤية

كيف يُشار إلى نسبة الخصومات للعروض الترويجية بنوع MMK؟

  • يجب الإشارة إلى الخصم لمثل هذه العروض الترويجية كمتوسط نسبة الفوائد للمشتري المُقدَّمة لموضع معين. وهذا ضروري لكي تعمل مرونة السعر بشكل صحيح في التنبؤ بالعروض الترويجية.
  • إذا كانت آلية العرض الترويجي، على سبيل المثال، 1 + 1 = 3، فيجب الإشارة إلى الخصم بنسبة 33% (1 من كل 3 وحدات مجانية).
  • لآلية "اشترِ 1 واحصل على خصم على المنتج الثاني"، يجب الإشارة إلى الخصم كمتوسط لكلا المنتجين. على سبيل المثال، إذا كان المقترح شراء منتج بـ 100 والحصول على خصم 50% على منتج بـ 60، فسيكون إجمالي فائدة المشتري 30 من أصل 160، أي 30/160 * 100% = 19%.
  • للآليات التدريجية، عندما كلما اشترى المشتري وحدات أكثر، زاد الخصم، من الأفضل الإشارة إلى متوسط نسبة الخصم بتحليله في تاريخ مثل هذه العروض الترويجية. بشكل عام، يجب أن تكون هذه النسبة أقرب إلى أدنى خصم مُقدَّم ضمن العرض الترويجي.
رؤية

ماذا لو لم يكن هناك خصم على المنتج للمشتري، وبدلاً من ذلك تُمنح مكافآت؟

  • في هذه الحالة، يكون من الأفضل أيضاً الإشارة إلى الخصم بتحليل التاريخ، لكن بشكل عام، يجب أن يكون بين 1% ونسبة محسوبة على أنها المعادل النقدي للمكافآت مقسوماً على سعر البضائع التي تُمنح عليها.
رؤية

كيف تقيس تأثير إدخال وحدة ترويجية على شبكتنا؟

  • يوجد مؤشر لدقة التنبؤ بالعروض الترويجية، يُقاس كنسبة مواضع العروض الترويجية التي تقع ضمن نطاق الخطأ المقبول. يتيح هذا المؤشر إيجاد أفضل توازن بين مستوى التوافر ضمن العرض الترويجي والمخزون عند الخروج من العرض الترويجي. من أجل تقييم هذا المؤشر بموضوعية، من المهم مقارنة التنبؤ المحسوب من قِبل النظام بالتنبؤ المُعَدّ يدوياً من قِبل المديرين، لا مجرد مقارنة التنبؤ بالمبيعات. إذا كان النظام يتنبأ بشكل أفضل لمعظم المواضع مقارنةً بالمديرين أنفسهم، فسيكون هناك تأثير إما في زيادة توافر البضائع في الفترات الترويجية، أو في تحسين المخزون عند الخروج من العرض الترويجي. تجدر الإشارة إلى أن تنفيذ عملية التحقق من تنبؤات النظام يتيح الحصول على تآزر من استخدام خوارزميات التنبؤ الترويجي وخبرة المديرين.
رؤية

لأي فترة تحتاج إلى تجهيز وتحميل تاريخ العروض الترويجية لتدريب النظام على التنبؤ بعرض ترويجي؟

  • يتطلب التنبؤ عالي الجودة بعرض ترويجي ما لا يقل عن سنة في تاريخ العروض الترويجية، لكن في بعض الحالات قد يكون سنتان أو أكثر ضروريتان. كلما كان تاريخ العروض الترويجية أكبر، كلما أمكن الحصول على تنبؤ ترويجي أعلى جودة.
رؤية

ماذا لو حصلت لأول مرة على نوع جديد من العرض الترويجي وليس له تاريخ؟ كيف سيبني النظام تنبؤاً؟

  • على الأرجح، في هذه الحالة، سيتنبأ النظام بهذا النوع من العرض الترويجي استناداً إلى متوسط تنبؤ أنواع العروض الترويجية الأخرى. سيأخذ النظام أيضاً في الاعتبار خصائص المنتجات وسلوكها في العرض الترويجي، متكيّفاً مع الارتفاع الترويجي على مستوى المتجر بناءً على الحساسية الفردية. لكن مع تراكم التاريخ، سيبدأ نظام العروض الترويجية في مراعاته.
رؤية

كيف يفصل MySales مرونة السعر والارتفاع الترويجي في التنبؤ؟

  • مرونة السعر والارتفاع الترويجي هما مكوّنان منفصلان لكنهما مترابطان في التنبؤ. منفصلان لأن، أولاً، تُحسب مرونة السعر في التنبؤ الأساسي للمواضع التي يتوفر فيها تاريخ كافٍ. ثم يُضاف معامل ترويجي إلى التنبؤ الأساسي يتكيف على مستوى المتجر. لكن يمكن إضافة معامل الارتفاع الترويجي إلى التنبؤ، الذي لا يحتوي على مرونة السعر للمواضع التي لا يكفي تاريخها لحسابها. لذلك، يستخدم النظام معاملَي ارتفاع ترويجي منفصلين، يُضافان إلى التنبؤ بما في ذلك مرونة السعر (كقاعدة عامة، هذا المعامل أقل) وبدون مرونة السعر (كقاعدة عامة، هذا المعامل أعلى). بعد حساب الارتفاع الترويجي بالقطع، يُعيد المحرك موازنة هذين المكوّنين مع مكونات التنبؤ الأخرى بحيث يصفان أفضل ما يصفان المبيعات الماضية.