Модулі MySales

Питання/ВідповідіМожливості

94%
Точність прогнозу

Точність для постійного асортименту в Drogas

15-20%
Зростання доходів

Зростання обороту в Chudo Market після впровадження

40%
Зменшення втрат

Скорочення списань свіжих продуктів у Blyzenko

Платформа ШІ

Єдина платформа ШІ поєднує прогнозування, поповнення, ціноутворення та промо — сигнали передаються автоматично між модулями, тому замовлення, ціни та кампанії завжди синхронізовані.

Огляд модуля

Як зрозуміти, чому система спрогнозувала конкретну кількість?

  • Для цього перейдіть у форму "Аналіз" та запустіть розрахунок прогнозу для позиції, що цікавить. Основна та найефективніша перевірка прогнозу — візуальна. Рекомендується візуально оцінювати динаміку продажів поточного та попереднього року, порівнюючи з поточним прогнозом, щоб визначити використання сезонності в прогнозі. Також можна додати ціну до графіку, щоб оцінити вплив ціни на прогноз та продажі. Можна також використовувати візуальний аналіз інших факторів.
Огляд модуля

Чому прогноз відрізнявся день тому?

  • Тому що система перераховує прогнози щодня, щоб враховувати найактуальніші дані про продажі.
Аналітика

Як дізнатися, яким був прогноз тиждень тому?

  • У формі "Аналіз" в області вибору параметрів натисніть кнопку налаштувань, а потім виберіть потрібний останній тиждень продажів у полі тижня, який система бачитиме при побудові прогнозу.
Аналітика

Як система прогнозує нові позиції?

  • Існує два методи: з аналогом або на основі продажів середньої позиції в групі. Якщо система має аналог, то використовується історія продажів одного або кількох аналогів, помножена на коефіцієнт. Якщо прогноз базується на продажах середньої позиції в групі, то продажі групи діляться на кількість позицій у ній, після чого коригуються на цінову еластичність групи з урахуванням ціни конкретного нового товару.
Аналітика

Якщо позиція продавалася в деяких магазинах і її дистрибуція розширюється, як система її прогнозуватиме?

  • Прогноз розширення дистрибуції базується на продажах на рівні група–магазин, продажах на рівні група–регіон та продажах на рівні SKU–регіон. Спрощено, береться пропорція: [прогноз SKU–магазин] = [прогноз SKU–регіон] * [продажі група–магазин] / [продажі група–регіон]
Дані та інтеграції

Скільки тижнів потрібно використовувати дані продажів аналогу для нової позиції? Скільки тижнів потрібно системі, щоб побудувати прогноз на основі даних про продажі нової позиції?

Рекомендується використовувати дані продажів аналогу від 6 до 13 тижнів залежно від налаштувань системи. Однак це не означає, що протягом 6–13 тижнів система не бачитиме дані про фактичні продажі нової позиції. Щойно з'являться перші дані про продажі нових товарів, система вже використовуватиме їх у прогнозі, а дані про продажі аналогу використовуватимуться лише для тих періодів, де не було продажів. Система може будувати прогноз для нового товару без аналогу навіть коли є лише кілька тижнів продажів; однак для точнішого визначення залежностей продажів від різних факторів (сезонність, ціна, промо) рекомендується дозволити системі використовувати дані продажів аналогу протягом більш тривалого часу.
Аналітика

Як система прогнозує нові магазини?

  • Прогноз для нових магазинів базується лише на одному або кількох аналогах (схожих магазинах). Як і у випадку з новими позиціями, для нових магазинів рекомендується дозволити системі використовувати дані продажів схожих магазинів протягом 9–13 тижнів, щоб система могла точніше визначити залежність продажів від різних факторів. Однак після появи перших тижнів продажів система побачить дані про продажі нового магазину та використовуватиме їх у прогнозі. Система використовуватиме дані про продажі аналогів лише для тих періодів, де немає продажів/залишків нового магазину.
Аналітика

Що станеться, якщо не додати аналог для нового магазину?

  • Протягом першого тижня продажів система взагалі не будуватиме прогноз, але після першого тижня продажів система побудує прогноз без урахування залежностей, лише на основі продажів перших тижнів. З накопиченням історії для нового магазину прогноз ставатиме точнішим. Проте рекомендується додавати аналоги для нових магазинів.
Аналітика

Яка формула розрахунку значення прогнозу? Як перевірити значення прогнозу?

  • Загальний прогноз за тиждень дорівнює сумі всіх його компонентів. Компоненти прогнозу можна переглянути у формі "Аналіз", вибравши їх у меню "Компоненти — В штуках". Приклад: прогноз будується на основі фактичної ціни, сезонності та базового рівня. Вибираємо предиктори "А. Ціна", "Сезонність", "База" з меню "Компоненти — В штуках", підсумовуємо — їхня сума за кожен тиждень дорівнюватиме значенню прогнозу. Приклад: значення "А. Ціна" = 20, "Сезонність" = 25, "База" = 100. Значення прогнозу дорівнюватиме 145.
Огляд модуля

Як зрозуміти, чому прогноз не дорівнює продажам?

  • Ситуація, коли прогноз дорівнює продажам — майже неможлива. Однак якщо відмінності між прогнозом і продажами незначні та перекриваються невеликим страховим запасом, який розраховує система, то ця ситуація є нормальною. Якщо відмінності суттєві, необхідно спробувати визначити, який фактор не враховується в прогнозі. Алгоритм дій такий:
  • Перевірте прогноз на рівні SKU–регіон для регіону 0 (вся мережа), або на рівні конкретного регіону чи магазину
  • У вікні "Моделі" визначте фактори з найвищими коефіцієнтами кореляції
  • Перевірте, чи враховуються ці фактори в прогнозі
  • Якщо всі значущі фактори враховані, необхідно проаналізувати та з'ясувати, про який фактор система не знає
  • Якщо не всі значущі фактори враховані, необхідно додати ці фактори на схему та візуально оцінити, чи повністю враховується їхній вплив
  • Якщо не вдається самостійно зрозуміти, чи всі значущі фактори враховані, зверніться до MySales за аналітичною підтримкою.
Огляд модуля

Чому, якщо відмінності між прогнозом і продажами незначні, ситуація є нормальною? Адже ми втратимо продажі, якщо прогноз буде нижчим.

  • Останнє твердження невірне, оскільки втрати продажів відбудуться лише тоді, коли продажі перевищують прогноз і страховий запас у сумі. Якщо продажі перевищують прогноз, але залишаються в межах страхового запасу, втрат продажів не буде.
Аналітика

Як розраховується страховий запас? Якого відсотка він досягає?

  • Страховий запас розраховується індивідуально для кожного товару в кожному магазині. Страховий запас — це стандартне відхилення минулих продажів від прогнозу. Однак на практиці система завжди намагається зробити його точнішим, розраховуючи для різних діапазонів прогнозу. Для цього прогноз ділиться на 3 діапазони:
  • Високий діапазон — промо-періоди та періоди високих сезонних продажів
  • Низький діапазон — періоди сезонного спаду або періоди без промо, якщо позиція має слабко виражену сезонність
  • Нормальний діапазон — інші періоди
  • Далі стандартне відхилення розраховується окремо для кожного з цих періодів. Таким чином, страховий запас, наприклад, для морозива або квасу взимку та влітку буде різним. Страховий запас для промо-періодів та непромо-періодів також буде різним. Відсоток страхового запасу відносно прогнозу також буде різним для різних позицій, але загальне правило таке:
  • Чим вища швидкість продажів, тим більший масовий попит на неї, тим точнішим є прогноз, відповідно нижчим є відсоток страхового запасу
  • Чим повільніше продається позиція, тим більший страховий запас у відсотках, але водночас менший у штуках. Щоб зрозуміти це, уявіть простий випадок, коли прогноз дорівнює середнім продажам. Якщо в середньому позиція продається 0,5 одиниці на тиждень (кожні 2 тижні), то її страховий запас буде трохи менше 0,5 у штуках, але водночас майже 100% від прогнозу.
Аналітика

Чи може страховий запас не покривати 100% пікових продажів? Що робити в такому випадку?

  • Таке може бути. Однак це може бути проблемою лише для топ-позицій, що продаються найкраще. Для таких позицій рекомендується збільшувати страховий запас за допомогою коефіцієнтів SS. У такому разі страховий запас множитиметься на ці коефіцієнти. Для позицій, що не є топовими, рекомендується залишати коефіцієнт SS за замовчуванням. Зазвичай він дорівнює одиниці; це системне налаштування, яке можна змінити.
Аналітика

Що якщо страховий запас занадто великий і потенційно може призвести до списання товарів, що швидко псуються?

  • Оскільки продажі конкретних позицій часто мають волатильний характер, і чим нижча швидкість продажів, тим вища волатильність попиту, як правило, важливо знайти правильний баланс між наявністю товарів для покриття екстремумів та рівнем списань. Загальна рекомендація — знижувати коефіцієнт SS для таких позицій і встановлювати його меншим за одиницю. А для топ-позицій, де час доставки суттєво не перевищує період продажів позиції, встановлювати цей коефіцієнт близьким до нуля.
Аналітика

Чи потрібно регулярно переглядати ці коефіцієнти?

  • Цього робити не потрібно. Коригуючи коефіцієнти, ви накопичуєте досвід, і не слід постійно їх змінювати. Докладніше про застосування коефіцієнтів SS дивіться в розділі "Коригування страхового запасу".
Аналітика

У яких випадках потрібно вводити мастер-прогноз і як він працює?

  • Якщо модуль Промо не використовується, рекомендується вводити мастер-прогноз для промо-періодів. Також можна використовувати мастер-прогноз для коригування прогнозу для нових товарів, якщо аналог не встановлено. Мастер-прогноз вводиться на загальному рівні (SKU–всі магазини) та розподіляється пропорційно до системного прогнозу на рівні конкретних магазинів, підвищуючи або знижуючи загальний прогноз усіх магазинів до рівня мастер-прогнозу.
Аналітика

Що таке регіон 0?

  • Регіон 0 представляє агреговані дані про продажі по всіх магазинах мережі. Для регіону 0 будується окремий прогноз, який може відрізнятися від суми прогнозів для всіх магазинів. Рівень "регіон 0" використовується як найвищий рівень географічної ієрархії при побудові прогнозів нижчих рівнів.
Огляд модуля

У чому різниця між рівнями "Сума магазинів — SKU" та "Всі магазини — SKU" у формі "Прогнози — Перегляд"?

  • Рівень "Сума магазинів — SKU" — це прогноз, побудований на рівні кожного магазину та підсумований. Рівень "Всі магазини — SKU" — це прогноз, побудований на рівні регіону 0, який представляє агреговані дані для всієї мережі.
Огляд модуля

Чому прогнози, побудовані для кожного магазину та підсумовані, відрізняються від прогнозу на рівні регіону 0?

  • Різниця полягає в тому, що при побудові прогнозу на рівні магазину система аналізує залежності продажів від впливових факторів на детальних рівнях, що в певних випадках, за наявності достатньої кількості даних, може давати точніший результат, а в деяких випадках залежності можуть не визначатися.
Аналітика

Який прогноз точніший — на регіональному рівні 0 або загальний прогноз для всіх магазинів?

  • Для різних позицій — по-різному; це залежить від того, чи достатньо на детальних рівнях історії продажів для побудови прогнозу. За недостатньої кількості даних прогноз на рівні регіону 0 може бути точнішим. Ще одна перевага використання прогнозу на рівні регіону 0 полягає в тому, що він дозволяє визначити залежність продажів по всій мережі від впливових факторів (ціна, сезонність тощо) та використовувати їх на більш детальних рівнях.
Аналітика

Чи потрібно компанії організовувати систематичну роботу з функціональністю "Аномалії та Виключення"?

  • Це не є обов'язковим. Функціональність "Аномалії та Виключення" використовується у виняткових випадках, якщо в процесі аналізу прогнозів виявляються аномальні продажі. Також, якщо в системі клієнта є виділені продажі за бронюванням, рекомендується їх завантажити, щоб рушій враховував їх як аномалії. У деяких випадках, якщо модуль промо не використовується та є вимоги до рушія щодо прогнозування регулярних і сезонних продажів, ті тижні, для яких встановлено мастер-прогноз типу Промо, автоматично потрапляють до виключень прогнозу.
Аналітика

Для яких позицій варто використовувати прогнози, побудовані за допомогою нейронної мережі?

  • Перелік таких позицій налаштовується в системі. Перш ніж використовувати нейронну мережу для прогнозування позиції, необхідно перевірити прогноз, тобто перевірити його візуально. Це можна зробити за допомогою профілю прогнозу "Brain".
Аналітика

У наших магазинах змінюються обсяги продажів, наприклад, у зв'язку з відкриттям або закриттям конкуруючого магазину. Як швидко MySales відреагує на такі зміни?

  • Швидше за все, реакція системи не буде миттєвою. Це робиться для згладжування локальних екстремумів у продажах. Але через 1–3 тижні система побачить ці зміни та почне враховувати їх у майбутньому прогнозі. Це можна перевірити на реальних прикладах, що вже відбулися, відкотившись у прогнозі на 1–3 тижні тому. Це можна зробити у формі "Аналіз", натиснувши посилання "Налаштування" та вибравши останній тиждень продажів, який система може бачити при побудові прогнозу. Також відразу після першого тижня зростання продажів система почне підвищувати страховий запас, роблячи це поступово та не створюючи підвищеного запасу там, де такий тиждень є лише одним в усій історії.
Аналітика

Що якщо після аналізу прогнозу я з ним не згоден?

  • У такому разі є кілька варіантів:
  • Перевірте інші моделі прогнозу, які система побудувала, та виберіть найбільш підходящу. Перевірити моделі можна у формі "Аналіз", вибравши їх у меню "Компоненти — Аналіз" та перевіривши візуально на графіку. Рекомендується починати від більш точних до менш точних. Далі бажану модель можна зафіксувати для рушія, натиснувши кнопку "Моделі" та вибравши її там; однак рекомендується робити це на конкретних рівнях (SKU–регіон, SKU–магазин, група–регіон, група–магазин).
  • Скоригуйте прогноз системи за допомогою функціональності "Мастер" на рівні SKU–всі магазини
  • У виняткових випадках можна завантажити детальний прогноз на рівні SKU–магазин
  • Також можна звернутися до MySales за аналітичною підтримкою.
Аналітика

Чим може бути корисний автоматичний прогноз MySales для замовлення позицій fashion-групи (одяг, взуття)?

Модуль Промо

  • Одяг і взуття, що замовляються за регулярним розкладом, можна замовляти на основі прогнозу системи. Якщо закупівля одягу та взуття здійснюється для кожного сезону, то організацію цього процесу слід будувати трохи інакше. Спочатку варто використовувати прогноз для груп моделей (наприклад, чоловіче спортивне взуття), щоб визначити потенційний попит на них. Далі необхідно експертно вибрати моделі для потенційного попиту та також експертно зробити декомпозицію прогнозу з рівня груп моделей до конкретних моделей, а потім до розмірної сітки, щоб отримати конкретні кількості позицій для замовлення.
Аналітика

Що таке промо-зростання?

  • Промо-зростання — це додаткове збільшення продажів у промо-період, яке відбувається завдяки комунікаціям, коли більша кількість покупців дізнається про те, що певна позиція має промо-пропозицію на обмежений час.
Огляд модуля

Чому цінової еластичності недостатньо для прогнозування промо?

  • Є дві причини. По-перше, якщо просто знизити ціну і нікому про це не розповісти, це не дасть такого ефекту зростання продажів, як тимчасове зниження ціни з підтримкою додаткової комунікації. По-друге, часто акція проводиться без заміни цінників, коли знижка доступна на касі, а покупець дізнається про неї з додаткових матеріалів: листівки, електронного каталогу, банера тощо.
Аналітика

Як система прогнозує ефект комунікації в промо?

  • Зростання продажів завдяки комунікаційному ефекту — найскладніший компонент у прогнозуванні. По-перше, цей ефект дуже різний для різних позицій. По-друге, для конкретних позицій часто бракує промо-історії, оскільки в ритейлі відбувається значна ротація асортименту. Прогнозування промо-зростання в системі можна розділити на кілька основних етапів:
  • Аналіз та виділення історичних промо для всіх SKU
  • Навчання системи для підбору порівнянних промо
  • Навчання нейронної мережі для прогнозування промо-зростання, якщо порівнянні промо не вдалося підібрати
  • Підбір порівнянних промо для прогнозування зростання майбутніх промо на рівні SKU — всі магазини
  • Прогнозування коефіцієнта промо-зростання на рівні SKU — всі магазини за допомогою нейронної мережі, якщо порівнянні промо не вдалося знайти
  • Адаптація промо-зростання на рівні конкретних магазинів на основі промо-історії для кожної позиції на рівні SKU–магазин
Аналітика

Є відчуття, що ми даємо знижку вище психологічного порогу, при якому споживач готовий купити. Як це зрозуміти?

  • Щоб зрозуміти це, слід змоделювати кілька промо-сценаріїв з різним рівнем знижки та різними комунікаціями. Щоб змоделювати промо, можна або створити нове промо з умовами, які ви хочете змоделювати, або новий варіант існуючого промо. Слід враховувати, що при створенні нового варіанту в існуючому промо знижка, визначена індивідуально для позицій промо, має пріоритет над знижкою, визначеною на рівні всього промо; тому, якщо в промо визначені різні знижки для кожного товару, для моделювання нового сценарію краще створити окреме промо без його затвердження.
Аналітика

У формі, де відображаються промо-прогнози, є прогнози "Базовий" і "Промо". Що вони означають і чим відрізняються?

  • Базовий — базовий прогноз без урахування ефекту комунікацій, але з урахуванням цінової еластичності. Він показує, скільки ви продали б, якби просто знизили ціну та підтримали базовою комунікацією у вигляді вказівки на цінниках. Промо — промо-прогноз з урахуванням промо-зростання завдяки всім додатковим комунікаціям у промо, що дозволяють більшій кількості клієнтів дізнатися про вигідну пропозицію.
Аналітика

Як перевірити промо-прогноз для SKU, щоб переконатися, що прогноз правильний?

  • Спочатку необхідно перевірити порівнянні промо, які підібрала система. Для цього натисніть кнопку "С" поруч із SKU, щоб побачити порівнянні промо-SKU, продажі по них, а також їхні коефіцієнти зростання. Прогноз може відрізнятися від продажів порівнянних промо, оскільки умови змінюються: ціна, знижка, сезон, канібалізація. Щоб детальніше проаналізувати фактори, що впливають на прогноз, потрібно двічі натиснути на SKU в промо, щоб перейти до форми "Аналіз" та детальніше переглянути всі компоненти прогнозу.
Аналітика

У формі, де відображаються порівнянні промо, є поля: "До, %" і "Після, %". Що вони означають і чим відрізняються?

  • "До, %" — коефіцієнт промо-зростання до прогнозу, який не враховує цінову еластичність. "Після, %" — коефіцієнт промо-зростання до прогнозу з урахуванням цінової еластичності. Як правило, "Після, %" нижчий за "До, %". Система використовує ці базові коефіцієнти з порівнянних промо, застосовуючи їх для прогнозованих промо на рівні SKU — всі магазини та адаптуючи їх на рівні кожного магазину.
Аналітика

Що якщо система не змогла знайти порівнянне промо?

  • У такому разі коефіцієнт промо-зростання прогнозується нейронною мережею. Нейронна мережа навчається на всіх промо-позиціях в історії, визначаючи залежність зростання від кожного окремого фактора в промо, а також від їхньої синергії, та для кожної товарної групи окремо, якщо даних достатньо, щоб врахувати індивідуальні характеристики зростання позицій у кожній групі.
Огляд модуля

Як зрозуміти, чому нейронна мережа спрогнозувала конкретне зростання?

  • У системі є візуалізація результатів навчання нейронної мережі, схожа на томографію. Її можна переглянути в меню "Більше — Промо — Кореляція нейронної мережі". Там вертикально відображаються фактори, які NN враховує при прогнозуванні промо-зростання, а також кореляція у відсотках між зміною значень факторів та зміною значень коефіцієнта промо-зростання, спрогнозованого NN, відносно прогнозу з урахуванням або без урахування цінової еластичності.
Операційна модель

Як організувати процес перевірки промо-прогнозів і навіщо це потрібно?

  • Промо-продажі — найскладніша область у прогнозуванні, оскільки на них впливає безліч факторів, деякі з яких невідомі системі. Наприклад, у разі наявності або відсутності реакції конкурентів промо для топ-товарів, що є генераторами трафіку, можуть давати різне зростання (загалом або в різних ринкових умовах). Тому важливо перевіряти промо-прогнози. При використанні MySales прогнозування промо зазвичай здійснюється однією особою або окремою групою, яка створює промо в системі, будує автоматичний промо-прогноз MySales та перевіряє його, порівнюючи з порівнянними промо. А також проводить детальніший аналіз за допомогою форми "Аналіз". Після такої перевірки промо-прогнозів рекомендується вивантажувати їх до Excel для відправки категорійним менеджерам на перевірку ринкових умов. Якщо є обґрунтовані заперечення від категорійних менеджерів, рекомендується створити мастер-прогноз у системі.
Бізнес-результати

Як враховувати промо-продажі в перші дні акції, щоб впливати на замовлення під час промо-кампанії?

  • Моніторинг перших днів промо-продажів дуже важливий для акцій, що діють довше, ніж цикл доставки, щоб під час промо можна було відреагувати на продажі та замовити більше або менше товарів у найближчій поставці. Однак якщо дивитися на рівень конкретних позицій у конкретних магазинах, можуть бути локальні екстремуми або локальні події, що навряд чи повторяться наступними днями, якщо ми не говоримо про топ-позиції. Тому в перші дні промо варто аналізувати продажі на більш інтегрованих рівнях (SKU–всі магазини) та коригувати прогноз Мастером, щоб відобразити динаміку промо для замовлень під час його проведення.
Аналітика

Є позиції, що значно зростають у перші дні промо, після чого спостерігається ефект насичення та продажі наступних днів падають. Як працювати з цим у системі?

  • Якщо промо триває кілька тижнів і підвищене зростання продажів спостерігається лише в перший тиждень, рекомендується використовувати або функціональність "Додаткове завантаження", або функціональність авто-замовлення для оформлення підвищеного замовлення на перший тиждень промо.
Аналітика

Як вказати відсоток знижок для промо типу MMK?

  • Знижка для таких акцій повинна вказуватися як середній відсоток вигоди для покупця, що надається для конкретної позиції. Це необхідно для коректної роботи цінової еластичності при прогнозуванні промо.
  • Якщо, наприклад, механіка промо — 1 + 1 = 3, то знижка повинна вказуватися як 33% (1 із 3 одиниць є безкоштовною)
  • Для механіки "купи 1 і отримай знижку на другий товар" знижка повинна вказуватися як середня для обох товарів. Наприклад, якщо пропонується купити товар за 100 і отримати знижку 50% на товар за 60, то загальна вигода для покупця складе 30 із 160, 30/160 * 100% = 19%
  • Для прогресивної механіки, коли чим більше одиниць куплено, тим більша знижка, краще вказувати середній відсоток знижки, аналізуючи його в історії таких промо. Загалом цей відсоток повинен бути ближчим до найнижчої знижки, що пропонується в рамках акції.
Аналітика

Що якщо покупцю не надається знижка на товар, а натомість нараховуються бонуси?

  • У такому разі знижку також краще вказувати, аналізуючи історію, але загалом вона повинна бути між 1% та відсотком, розрахованим як грошовий еквівалент бонусів, поділений на ціну товарів, за які вони нараховуються.
Впровадження та дані

Як виміряти, яким буде ефект від впровадження модуля промо для нашої мережі?

  • Існує показник точності прогнозування промо, що вимірюється як відсоток промо-позицій, що потрапляють у допустимий діапазон помилки. Цей показник дозволяє знайти найкращий баланс між рівнем доступності в рамках промо та залишками на виході з промо. Щоб об'єктивно оцінити цей показник, важливо порівнювати не просто прогноз з продажами, а також прогноз, розрахований системою, з прогнозом, підготовленим менеджерами вручну. Якщо система прогнозує краще для більшості позицій, ніж самі менеджери, то буде ефект або в підвищенні доступності товарів у промо-періоди, або в оптимізації залишків на виході з промо. Варто зазначити, що впровадження процесу перевірки системних прогнозів дозволяє отримати синергію від використання алгоритмів промо-прогнозування та експертизи менеджерів.
Аналітика

За який період потрібно підготувати та завантажити промо-історію для навчання системи прогнозуванню промо?

  • Для якісного прогнозу промо необхідна промо-історія щонайменше за один рік, але в деяких випадках може знадобитися два або більше років. Що більша промо-історія, то якісніший промо-прогноз можна отримати.
Аналітика

Що якщо вперше з'являється новий тип промо, і для нього немає історії? Як система побудує прогноз?

  • Швидше за все, у такому разі система прогнозуватиме цей тип промо на основі усереднення прогнозу інших типів промо. Система також враховуватиме характеристики товарів та те, як вони поводяться в промо, адаптуючи промо-зростання на рівні магазину на основі індивідуальної чутливості. Однак з накопиченням історії промо-система вже почне її враховувати.
Аналітика

Як MySales розмежовує цінову еластичність і промо-зростання в прогнозі?

  • Цінова еластичність і промо-зростання — два окремих, але взаємопов'язаних компоненти прогнозу. Окремих тому, що спочатку цінова еластичність розраховується в базовому прогнозі для тих позицій, де достатньо історії. Далі до базового прогнозу додається коефіцієнт промо, який адаптується на рівні магазину. Однак коефіцієнт промо-зростання може бути доданий до прогнозу, в якому немає цінової еластичності, для тих позицій, де недостатньо даних для її розрахунку. Тому система використовує два окремих коефіцієнти промо-зростання, що додаються до прогнозу з урахуванням цінової еластичності (як правило, цей коефіцієнт нижчий) та без неї (як правило, цей коефіцієнт вищий). Після розрахунку промо-зростання в штуках рушій ребалансує ці 2 компоненти разом з іншими компонентами прогнозу, щоб вони найкраще описували минулі продажі.