Módulos de MySales

Preguntas/RespuestasCapacidades

true

94%
Precisión de Previsión

Precisión establecida en productos en Drogas

15-20%
Crecimiento de Ingresos

Aumento de facturación en Chudo Market tras la implantación

40%
Reducción de Desperdicios

Reducción de mermas de frescos en Blyzenko

Plataforma de IA

Una plataforma de IA conecta la previsión, el reabastecimiento, los precios y las promociones — las señales fluyen automáticamente entre módulos, manteniendo pedidos, precios y campañas siempre sincronizados.

Perspectiva

Módulo base

El pronóstico total para la semana es igual a la suma de todos sus componentes.

Los componentes de predicción pueden verse en el formulario de Análisis seleccionándolos en el menú "Componentes - En piezas".

Ejemplo: el pronóstico se construye sobre la base del precio real, la estacionalidad y el nivel base. Elegimos los predictores "A.

Precio", "Estacionalidad", "Base" del menú "Componentes - En piezas" y los sumamos; su suma para cada semana será igual al valor del pronóstico.

Ejemplo: el valor "A. Precio" = 20, "Estacionalidad" = 25, "Base" = 100. El valor del pronóstico será igual a 145.

La situación en que el pronóstico sea igual a las ventas es casi imposible.

Sin embargo, si las diferencias entre el pronóstico y las ventas no son significativas y están cubiertas por un pequeño stock de seguridad calculado por el sistema, esta situación es normal.

Si las diferencias son significativas, es necesario tratar de determinar qué factor no se tiene en cuenta en el pronóstico.

El algoritmo de acciones es el siguiente: La última afirmación no es correcta, ya que solo habrá pérdidas de ventas si las ventas superan el pronóstico y el stock de seguridad en total.

Si las ventas superan el pronóstico pero se mantienen dentro del stock de seguridad, no habrá pérdidas de ventas.

El stock de seguridad se calcula individualmente para cada artículo en cada tienda.

El stock de seguridad es la desviación estándar de las ventas pasadas respecto al pronóstico.

Sin embargo, en la práctica, el sistema siempre intenta hacerlo más preciso, calculando para diferentes rangos de pronóstico.

Para esto, el pronóstico se divide en 3 rangos: Posteriormente, la desviación estándar se calcula por separado para cada uno de estos períodos.

De esta manera, el stock de seguridad, por ejemplo, para el helado o el kvas en invierno y verano será diferente.

El stock de seguridad para períodos promocionales y no promocionales también será diferente.

El porcentaje de stock de seguridad en relación con el pronóstico también será diferente para distintas posiciones, pero la regla general es la siguiente: Podría ocurrir.

Sin embargo, esto solo puede ser un problema para los artículos más vendidos.

Para dichas posiciones, recomendamos aumentar el stock de seguridad usando coeficientes SS.

En este caso, el stock de seguridad se multiplicará por estos coeficientes.

Para las posiciones no top, se recomienda dejar el coeficiente SS por defecto.

Generalmente es igual a uno; es una configuración del sistema y puede cambiarse.

Dado que las ventas de posiciones específicas son frecuentemente volátiles, y cuanto menor es la tasa de ventas, mayor es la volatilidad de la demanda, en general es importante encontrar el equilibrio correcto entre la disponibilidad de bienes para cubrir los extremos y el nivel de bajas.

La recomendación general es reducir el coeficiente SS para dichas posiciones y establecerlo en menos de uno.

Y para las posiciones top, donde el tiempo de entrega no supera significativamente el período de ventas de la posición, establecer este coeficiente cercano a cero.

Esto no necesita hacerse. Al ajustar los coeficientes, acumula experiencia y no debe cambiarlos constantemente.

Para más información sobre la aplicación de los coeficientes SS, consulte la sección "Ajustes de Stock de Seguridad".

Si no se utiliza el módulo Promo, se recomienda ingresar un pronóstico maestro para los períodos promocionales.

También puede usar el pronóstico maestro para ajustar el pronóstico de nuevos productos si no ha establecido un análogo.

El pronóstico maestro se introduce a nivel general (SKU-todas las tiendas) y se distribuye proporcionalmente al pronóstico del sistema a nivel de tiendas específicas, elevando o reduciendo el pronóstico total de todas las tiendas al nivel del pronóstico maestro.

La región 0 presenta datos de ventas agregados de todas las tiendas de la cadena.

Para la región 0 se construye un pronóstico separado, que puede diferir de la suma de los pronósticos de todas las tiendas.

El nivel "región 0" se utiliza como el nivel más alto de la jerarquía geográfica al construir pronósticos de niveles inferiores.

El nivel "Suma de tiendas - SKU" es un pronóstico construido a nivel de cada tienda y luego sumado.

El nivel "Todas las tiendas - SKU" es un pronóstico construido a nivel de la región 0, que representa datos agregados de toda la cadena.

La diferencia radica en que al construir un pronóstico a nivel de tienda, el sistema analiza las dependencias de ventas en factores influyentes a niveles detallados, lo cual en ciertos casos, cuando hay suficientes datos, puede dar un resultado más preciso; y en algunos casos las dependencias pueden no determinarse.

Para diferentes posiciones es diferente; depende de si hay suficiente historial de ventas a niveles detallados para elaborar un pronóstico.

Con historial insuficiente, un pronóstico a nivel de región 0 puede ser más preciso.

Otra ventaja de usar el pronóstico a nivel de región 0 es que permite determinar la dependencia de ventas de toda la cadena en factores influyentes (precio, estacionalidad, etc.) y utilizarlos en niveles más detallados.

Esto no es necesario.

La funcionalidad de Anomalías y Excluidos se usa en casos excepcionales si se identifican ventas anómalas en el proceso de análisis de pronósticos.

Además, si el sistema del cliente tiene ventas dedicadas por reserva, se recomienda descargarlas para que el motor las tome en cuenta como anomalías.

En algunos casos, si no se utiliza el módulo de promos y hay requisitos de que el motor prediga ventas regulares y estacionales, las semanas para las cuales se establece el pronóstico maestro con tipo Promo se incluyen automáticamente en las excepciones de pronóstico.

La lista de dichos artículos se configura en el sistema.

Antes de usar una red neuronal para pronosticar una posición, es necesario verificar el pronóstico, es decir, revisarlo visualmente.

Esto puede hacerse usando el perfil de pronóstico "Brain". Lo más probable es que la reacción del sistema no sea instantánea.

Esto se hace para suavizar los extremos locales en las ventas.

Pero después de 1 a 3 semanas, el sistema verá estos cambios y comenzará a tenerlos en cuenta en el pronóstico futuro.

Esto puede verificarse en ejemplos reales ya ocurridos, retrocediendo 1 a 3 semanas en el pronóstico.

Puede hacer esto en el formulario "Análisis" haciendo clic en el enlace "Configuración" y eligiendo la última semana de ventas que el sistema puede ver al construir el pronóstico.

Además, inmediatamente después de la primera semana de aumento de ventas, el sistema comenzará a elevar el stock de seguridad, haciéndolo con cuidado y sin crear un stock aumentado donde solo hay una semana así en el historial.

En este caso, hay varias opciones: La ropa y el calzado que se ordenan en un calendario regular pueden pedirse basándose en el pronóstico del sistema.

Si la compra de ropa y calzado se realiza para cada temporada, la organización de este proceso debe estructurarse de manera algo diferente.

Inicialmente, vale la pena usar el pronóstico para grupos de modelos (por ejemplo, calzado deportivo masculino), con el fin de determinar la demanda potencial de los mismos.

A continuación, es necesario seleccionar expertos modelos para la demanda potencial y también hacer expertos una descomposición del pronóstico a nivel de grupos de modelos hacia modelos específicos y luego a la cuadrícula de tallas para obtener números específicos de posiciones para el pedido.

  • Para ello, vaya al formulario de Análisis e inicie el cálculo del pronóstico para la posición de interés. La verificación del pronóstico principal y más efectiva es visual. Se recomienda evaluar visualmente la dinámica de ventas del año actual y del anterior, comparándola con el pronóstico actual para determinar el uso de la estacionalidad en el pronóstico. También puede agregar el precio al gráfico para evaluar el efecto del precio en el pronóstico y en las ventas. Además puede utilizar el análisis visual de otros factores.
  • Porque el sistema recalcula los pronósticos todos los días para tener en cuenta los últimos datos de ventas.
  • En el formulario de Análisis, en el área de selección de parámetros, haga clic en el botón de configuración y luego seleccione la última semana de ventas requerida en el campo de semana, que el sistema verá al elaborar un pronóstico.
  • Existen dos métodos: con un análogo, o basándose en las ventas de una posición promedio del grupo. Si el sistema tiene un análogo, se utiliza el historial de ventas de uno o varios análogos, multiplicado por un coeficiente. Si el pronóstico se basa en las ventas de una posición promedio del grupo, las ventas del grupo se dividen entre el número de posiciones en él y luego se ajustan por la elasticidad de precio del grupo con el precio de un nuevo artículo específico.
  • El pronóstico para la expansión de la distribución se basa en las ventas a nivel de grupo-tienda, ventas a nivel de grupo-región y ventas a nivel de SKU-región. Para simplificar, se toma la proporción: [pronóstico SKU-tienda] = [pronóstico SKU-región] * [ventas grupo-tienda] / [ventas grupo-región]
  • Se recomienda usar datos de ventas de análogos entre 6 y 13 semanas, según la configuración del sistema. Sin embargo, esto no significa que durante 6 a 13 semanas el sistema no verá datos sobre las ventas reales de la nueva posición. Tan pronto como aparezcan los primeros datos sobre las ventas de nuevos artículos, el sistema ya los utilizará en el pronóstico, y los datos de ventas del análogo solo se usarán para aquellos períodos donde no hubo ventas. El sistema puede hacer un pronóstico para un nuevo producto sin análogo incluso cuando hay solo unas pocas semanas de ventas; sin embargo, para determinar con mayor precisión las dependencias de las ventas en varios factores (estacionalidad, precio, promo), se recomienda permitir que el sistema use datos de ventas del análogo durante un período más largo.
  • El pronóstico para las nuevas tiendas se basa únicamente en uno o varios análogos (tiendas similares). Al igual que con las nuevas posiciones, se recomienda para las nuevas tiendas permitir que el sistema use datos de ventas de tiendas similares durante 9 a 13 semanas, para que el sistema pueda determinar con mayor precisión la dependencia de las ventas en varios factores. Sin embargo, después de que aparezcan las primeras semanas de ventas, el sistema verá los datos de ventas de la nueva tienda y los usará en el pronóstico. El sistema usará datos de ventas de tiendas análogas solo para aquellos períodos donde no hay ventas/stocks de una nueva tienda.
  • Durante la primera semana de ventas, el sistema no construirá ningún pronóstico, pero después de la primera semana de ventas, el sistema construirá un pronóstico sin tener en cuenta las dependencias, basándose únicamente en las ventas de las primeras semanas. Con la acumulación de historial para la nueva tienda, el pronóstico se volverá más preciso. Sin embargo, se recomienda agregar análogos para las nuevas tiendas.
  • Verificar el pronóstico a nivel de SKU-región para la región 0 (toda la cadena), ya sea a nivel de una región específica o a nivel de tienda

  • En la ventana "Modelos", determinar los factores que tienen los coeficientes de correlación más altos

  • Verificar si estos factores se tienen en cuenta en el pronóstico

  • Si todos los factores significativos se tienen en cuenta, es necesario analizar y descubrir qué factor desconoce el sistema

  • Si no todos los factores significativos se tienen en cuenta, es necesario agregar estos factores al esquema y evaluar visualmente si su influencia se tiene en cuenta plenamente

  • Si no puede determinar por sí mismo si todos los factores significativos se han tenido en cuenta o no, comuníquese con MySales para obtener soporte analítico.

  • Rango alto: períodos promocionales y períodos de ventas estacionales altas

  • Rango bajo: períodos de caída estacional o períodos sin promoción, si la posición tiene una estacionalidad levemente expresada

  • Rango normal: otros períodos

  • Cuanto mayor sea la velocidad de ventas, mayor es la masa de demanda, más preciso es el pronóstico y, en consecuencia, menor el porcentaje de stock de seguridad.

  • Cuanto más lentamente se venda la posición, mayor será su stock de seguridad en porcentaje, pero al mismo tiempo menor en piezas. Para entenderlo, imagine un caso simple donde el pronóstico es igual a las ventas promedio. Si en promedio una posición se vende 0.5 unidades por semana (cada 2 semanas), su stock de seguridad será ligeramente menor a 0.5 unidades, pero al mismo tiempo será casi el 100% del pronóstico.

  • Verificar otros modelos de pronóstico que el sistema ha construido y seleccionar el más adecuado. Puede verificar los modelos en el formulario "Análisis" seleccionándolos del menú "Componentes - Análisis" y verificándolos visualmente en el gráfico. Se recomienda comenzar desde el más preciso al menos preciso. Además, el modelo deseado puede fijarse para el motor haciendo clic en el botón "Modelos" y seleccionándolo allí; sin embargo, se recomienda hacerlo a niveles específicos (SKU-región, SKU-tienda, grupo-región, grupo-tienda).

  • Corregir el pronóstico del sistema usando la funcionalidad "Maestro" a nivel de SKU-todas las tiendas

  • En casos excepcionales, puede descargar un pronóstico detallado a nivel de SKU-tienda

  • También puede solicitar soporte analítico a MySales.

Perspectiva

Módulo promo

El incremento de ventas promocional es un aumento adicional en las ventas durante el período promocional, que se produce gracias a las comunicaciones, cuando más compradores saben que una determinada posición tiene una oferta promo por un tiempo limitado.

Hay dos razones.

En primer lugar, si simplemente reduce el precio sin informar a nadie sobre ello, no tendrá el mismo efecto en el crecimiento de ventas que reducir el precio temporal con el apoyo de comunicación adicional.

En segundo lugar, a menudo una promoción se lleva a cabo sin ningún cambio de etiquetas de precio, cuando el descuento está disponible en la caja y el comprador se entera por materiales adicionales: un folleto, un catálogo electrónico, un banner, etc.

El aumento en las ventas debido al efecto de comunicación es el componente más difícil en el pronóstico.

En primer lugar, este efecto es muy diferente para diferentes posiciones.

En segundo lugar, para posiciones específicas, a menudo falta historial de promos, ya que en el comercio minorista hay una rotación significativa del surtido.

La predicción del crecimiento promocional en el sistema puede dividirse en varias etapas principales: Para entenderlo, debe simular varios escenarios de promo, con un nivel de descuento diferente y diversas comunicaciones.

Para simular una promo, puede crear una nueva promo con las condiciones que desea simular, o una nueva variante de una promo existente.

Debe tener en cuenta que al crear una nueva variante en una promoción existente, un descuento determinado individualmente para los artículos en la promoción tiene prioridad sobre un descuento determinado a nivel de toda la promoción; por lo tanto, si se definen diferentes descuentos para cada producto en la promoción, es mejor para modelar un nuevo escenario crear una promo separada sin aprobarla.

Base: un pronóstico básico sin tener en cuenta el efecto de las comunicaciones, pero teniendo en cuenta la elasticidad de precio.

Muestra cuánto vendería si simplemente redujera el precio y lo apoyara con comunicación básica en forma de indicación en la etiqueta de precio.

Promo: un pronóstico promocional que tiene en cuenta el incremento promocional debido a todas las comunicaciones adicionales en la promo, permitiendo que más clientes se enteren de una oferta rentable.

Primero, debe verificar las promos comparables que el sistema encontró.

Para hacerlo, presione el botón "C" junto al SKU para ver los SKUs de promos comparables, las ventas en ellos, así como sus tasas de incremento.

El pronóstico puede diferir de las ventas de promos comparables, ya que las condiciones cambian: precio, descuento, temporada, canibalización.

Para analizar los factores que afectan el pronóstico con más detalle, debe hacer doble clic en un SKU en una promo para ir al formulario "Análisis" y ver con más detalle todos los componentes del pronóstico.

"Antes, %" es el coeficiente de incremento promocional respecto al pronóstico, que no tiene en cuenta la elasticidad de precio.

"Después, %" es el coeficiente de incremento promocional respecto al pronóstico, teniendo en cuenta la elasticidad de precio.

Normalmente, "Después, %" es menor que "Antes, %".

El sistema utiliza estos coeficientes básicos de promos comparables, aplicándolos para promos pronosticadas a nivel de SKU - todas las tiendas y adaptándolos al nivel de cada tienda.

En este caso, el coeficiente de incremento promocional es predicho por la red neuronal.

La red neuronal se entrena con todas las posiciones de promo en el historial, determinando la dependencia del incremento en cada factor individual de la promo, así como en su sinergia, y para cada grupo de productos por separado, si hay suficientes datos para tener en cuenta las características individuales del incremento de los artículos en cada grupo.

El sistema tiene una visualización de los resultados del aprendizaje de la red neuronal, algo similar a una tomografía.

Puede verla en el menú "Más - Promo - Correlación de la red neuronal".

Allí verá verticalmente los factores que la red neuronal tiene en cuenta al predecir el incremento promocional, y también verá la correlación en porcentaje del cambio en los valores de los factores con el cambio en los valores del coeficiente de incremento promocional predicho por la red neuronal respecto al pronóstico que tiene en cuenta o no tiene en cuenta la elasticidad de precio.

Las ventas promocionales son el área más difícil en el pronóstico, ya que están influenciadas por muchos factores, algunos de los cuales el sistema no conoce.

Por ejemplo, en el caso de presencia o ausencia de respuesta de los competidores, las promociones de productos top que son generadores de tráfico pueden dar diferentes incrementos (en general o en diferentes condiciones de mercado).

Por lo tanto, es importante verificar los pronósticos de promos.

Usando MySales, el pronóstico de promos generalmente lo realiza una persona o un grupo separado que crea promos en el sistema, construye un pronóstico automático de promo de MySales y lo verifica comparándolo con promos comparables.

Así como realizando un análisis más detallado usando el formulario "Análisis".

Después de dicha verificación de pronósticos promocionales, se recomienda exportarlos a Excel para enviarlos a los gerentes de categoría y verificar las condiciones del mercado.

Si hay objeciones fundamentadas de los gerentes de categoría, se recomienda crear un pronóstico maestro en el sistema.

Monitorear los primeros días de ventas promocionales es muy importante para las promociones que son válidas por un período de tiempo mayor al ciclo de entrega, de modo que durante la promoción pueda responder a las ventas y pedir más o menos bienes en la próxima entrega.

Sin embargo, si observa el nivel de posiciones específicas en tiendas específicas, puede haber extremos locales o eventos locales que probablemente no se repitan en los días siguientes, si no hablamos de posiciones top.

Por lo tanto, en los primeros días de la promo, vale la pena analizar las ventas a niveles más integrados (SKU-todas las tiendas) y ajustar el pronóstico con un Maestro para reflejar la dinámica de la promo para los pedidos durante su implementación.

Si la promoción dura varias semanas y el crecimiento aumentado de ventas se observa solo en la primera semana, se recomienda usar la funcionalidad "Carga adicional" o la funcionalidad de pedido automático para hacer un pedido aumentado para la primera semana de la promoción.

El descuento para dichas promociones debe indicarse como el porcentaje promedio de beneficios para el comprador, que se otorga para una posición particular.

Es necesario para que la elasticidad de precio funcione correctamente al predecir promos.

En este caso, el descuento también es mejor indicarlo analizando el historial, pero en general debe estar entre el 1% y el porcentaje calculado como el equivalente en efectivo de los bonos dividido entre el precio de los bienes por los que se otorgan.

Existe un indicador de precisión del pronóstico de promos, que se mide como el porcentaje de posiciones de promo que caen dentro del rango de error permitido.

Este indicador permite encontrar el mejor equilibrio entre el nivel de disponibilidad dentro de la promo y los stocks al salir de la promo.

Para evaluar objetivamente este indicador, es importante comparar no solo el pronóstico con las ventas, sino también el pronóstico calculado por el sistema con el pronóstico preparado manualmente por los gerentes.

Si el sistema predice mejor que los gerentes para la mayoría de las posiciones, habrá un efecto ya sea en aumentar la disponibilidad de bienes en los períodos promocionales o en optimizar los stocks al salir de la promo.

Vale la pena señalar que la implementación del proceso de verificación de los pronósticos del sistema le permite obtener sinergia del uso de algoritmos de pronóstico promocional y la experiencia de los gerentes.

Un pronóstico de alta calidad de una promo requiere al menos un año en el historial de promos, pero en algunos casos pueden ser necesarios dos o más años.

Cuanto mayor sea el historial de promos, más pronóstico de promo de alta calidad se puede obtener.

Lo más probable es que en este caso, el sistema pronostique este tipo de promo basándose en el promedio del pronóstico de otros tipos de promo.

El sistema también tendrá en cuenta las características de los productos y cómo se comportan en la promo, adaptando el incremento promo a nivel de tienda basándose en la sensibilidad individual.

Sin embargo, con la acumulación de historial, el sistema de promos ya comenzará a tenerlo en cuenta.

La elasticidad de precio y el incremento promocional son dos componentes separados pero interconectados en el pronóstico.

Separados porque, primero, la elasticidad de precio se considera en el pronóstico básico para aquellas posiciones donde hay suficiente historial.

Luego, se agrega al pronóstico básico un coeficiente de promoción, que se adapta a nivel de tienda.

Sin embargo, el coeficiente de incremento promocional puede agregarse al pronóstico en el que no hay elasticidad de precio para aquellas posiciones donde el historial no es suficiente para calcularlo.

Por lo tanto, el sistema usa dos coeficientes de incremento promo separados, que se agregan al pronóstico incluyendo la elasticidad de precio (como regla, este coeficiente es menor) y sin incluirla (como regla, este coeficiente es mayor).

Después de calcular el incremento de promoción en piezas, el motor reequilibra estos 2 componentes junto con los otros componentes del pronóstico para que describan mejor las ventas pasadas.

  • Análisis y asignación de promociones históricas para todos los SKUs

  • Entrenamiento del sistema para encontrar promos comparables

  • Entrenamiento de la red neuronal para predecir el incremento promocional, si no fue posible encontrar promos comparables

  • La selección de promos comparables para predecir el incremento para promos futuras a nivel de SKU - todas las tiendas

  • Predicción del coeficiente de incremento promo a nivel de SKU - todas las tiendas mediante una red neuronal, si no se pudieron encontrar promos comparables

  • Adaptación del incremento de promoción al nivel de tiendas específicas, basándose en el historial de la promoción para cada posición a nivel de SKU-tienda

  • Si, por ejemplo, una mecánica de promo tiene 1 + 1 = 3, el descuento debe indicarse como el 33% (1 de cada 3 unidades es gratis)

  • Para la mecánica "compra 1 y obtén descuento en el segundo producto", el descuento debe indicarse como promedio para ambos productos. Por ejemplo, si se propone comprar un producto por 100 y obtener un 50% de descuento en un producto por 60, el beneficio total para el comprador será 30 de 160, 30/160 * 100% = 19%

  • Para mecánicas progresivas, cuando a más unidades compre mayor es el descuento, es mejor indicar el porcentaje promedio del descuento analizándolo en el historial de dichas promos. En general, este porcentaje debe estar más cerca del descuento más bajo ofrecido como parte de la promoción.