ПРОГНОЗ ОСТАТКОВ

#1 Создание прототипа и утверждение точности

• Начальный этап проекта посвящен валидации математической модели и бизнес-логики. Мы разработали и протестировали прототип, который позволяет анализировать результаты расчетов.

• Мы использовали механизмы машинного обучения для детального анализа исторических и текущих данных о продажах.

• Цель этого анализа - выделить ключевые триггеры, сезонность и аномальные всплески продаж, чтобы на них формировать прогнозы спроса/продаж и высчитывать необходимое количество SKU для поставки на склады маркетплейсов. Данные мы брали из базы клиента (остатки, продажи, заказы).

• Прототип позволил провести эксперименты и выбрать оптимальные ML-модели для промышленного внедрения, обеспечивающие максимально точный прогноз спроса и продаж.

• Это гарантировало, что система готова к промышленному внедрению и способна сформировать надежные прогнозы на срок до 1 года, который, в свою очередь, строится на основании прогноза продаж и спроса.

#2 Промышленный запуск и обязательный функционал

• Этот этап был ключевым, поскольку обеспечивал достижение основной бизнес-цели — максимально эффективного управления складскими запасами. Мы довели модель и модули расчёта и рекомендаций до готовности к промышленной интеграции.

• Техническая команда обеспечила сопоставление полей из разных отчетов маркетплейсов для приведения данных к единому виду. При расчете прогноза система учитывала аномальные всплески по заказам, не завершившимся выкупом, чтобы «вычистить» их из общего прогноза продаж и корректно рассчитать потребность.

• Кроме того, мы внедрили двухфакторный АВС-анализ (по выручке и количеству заказов), чтобы присвоить каждому товару категорию. Это необходимо для правильной интерпретации точности прогноза, поскольку позволяет придать больший вес товарам, которые максимально влияют на общий результат.

• Мы настроили регулярное обогащение данных новыми отчетами о реализациях, заказах и историями остатков, а также учитывали исторические остатки по каждому SKU на протяжении всего анализируемого периода.

• Пример: Клиент вводит ручные корректировки (период прогноза, маркетплейс, кластер/регион поставки и количество товаров в пути). После нажатия кнопки «СДЕЛАТЬ ПРОГНОЗ» система рассчитывает прогноз поставок.

• Экспорт результатов уже доступен и на этом этапе: реализована первичная выгрузка в Word и Excel.

#3 Выстроили прогнозирование OOS и пополнение запасов

• Настроили единую систему алертов и детекции аномалий: сервис автоматически выявляет угрозу OOS (если запас < X дней), перетаривание и «зависшие» остатки (если запас > Y дней), а также возможные ошибки в заказах и нетипичные всплески/провалы.

• Пороги алертов автоматизированы, уведомления отправляются в рабочие каналы. Это снижает риск OOS, сокращает недополученную выручку и экономит время категорийных менеджеров.

• Для категорийных менеджеров и логистов формируются объяснимые рекомендации — сколько и когда пополнить, с возможностью принять решение в один клик.

• Результат — интеллектуальный сервис, который не просто предсказывает спрос, но и помогает менеджерам принимать решения по управлению запасами.

#4 Спланировали масштабирование

• Эти необязательные, но полезные дополнения повысят уровень автоматизации и аналитической глубины.

• На первом этапе расширения мы добавим дополнительные ручные поля для корректировки прогноза, такие как «Страховой запас на случай форс-мажоров».

• Также мы реализуем функцию «Скачать Excel», которая выгружает прогноз в формате, совместимом с шаблоном поставки маркетплейса, что позволяет сразу подгрузить файл в личный кабинет для создания поставки.

• Кроме того, улучшим систему фильтрации результатов, включая фильтрацию по оборачиваемости и угрозам. На следующем этапе расширения мы углубим интеграцию и аналитику.

• Добавим:
  — интеграцию с календарем маркетплейсов для подсветки периодов акций;
  — дополнительные поля данных о продажах, такие как средние уровни заказов, текущий остаток, сток в пути и процент выкупа SKU, с корректировкой поставки на этот показатель;
  — график фактических и прогнозируемых продаж с доверительным интервалом и визуальное отображение текущего остатка на складе клиента;
  — отдельный интерфейс с интеграцией в CRM/ERP заказчика.

• В результате получим ещё более прозрачные и прогнозируемые бизнес-процессы, практически полное исключение ручных операций по формированию поставочных файлов и глубокую аналитику, учитывающую внешние факторы и эффективность выкупа товара.