Назад к списку

Использование нейросетей при прогнозировании продаж

  Прогнозирование объемов продаж – вынужденная мера для торговых организаций, которые столкнулись с проблемой увеличения количества позиций в списке наименований реализуемых товаров. Когда их количество превышает отметку в тысячу, детальный анализ продаж компании и прогноз становятся невозможными. Однако компании, которые стремятся к собственному развитию и укреплению рыночных позиций, заинтересованы в прогнозе продаж товаров по каждой позиции в каталоге продукции, в крайнем случае, по наиболее распространенным. Если этого не делать, предприятие потерпит убытки. 


 Как увеличить продажу товара? 

  При решении таких проблем на предприятии формируется база данных о реализации больших объемов товарных единиц. Количество товаров в базе может легко начинаться от сотни и заканчиваться несколькими тысячами. Данный факт свидетельствует о наличии большого количества временных рядов продаж. Эти ряды нуждаются в удлинении с последующим планированием расхода средств, чтобы принимаемые управленческие решения были эффективными. 

 Кто занимается исследованиями продаж? 

  Некоторые современные аналитики предпочитают доверять решение проблем прогнозирования пакетам MS Excel. Это удобно, когда все необходимые сведения извлекаются из таблицы Excel. По привычке аналитики используют экспертные оценки, модули СУБД и ERP-систему. Но ранее востребованные методы сегодня могут считаться в среде профессионалов пережитками прошлого, так как они не безупречны и имеют недостатки. Excel включает в себя исключительно простые наборы инструментов для составления прогнозов. Они не работают для внушительного количества реальных временных рядов продаж. Такие прогнозы получаются тривиальными. И это касается не только Excel, но и продуктов, схожих с ним по функционалу. Чтобы достичь наиболее точного прогнозирования, необходимо использовать специальные аналитические программные пакеты или модели, которые аналитики разрабатывают самостоятельно, возможно, используя тот же Excel. Но такие модели также подойдут не для всех компаний, а только для тех, с которыми аналитик работает в данный отрезок времени. Продвинутые методы тоже не совершенны. Если вы хотите достичь результата, вам придется задуматься о возможности индивидуальной проработки каждого ряда. Производители с внушительным списком продукции предпочитают использовать специальные модули ERP- или SCM-систем, позволяющие им планировать складские запасы и прогнозировать потребительский спрос. Но показатели, которые получаются на выходе, могут оказаться примитивными и сомнительными. Как следствие, перенасыщенные склады требуют дополнительных затрат на хранение товаров. Или встречаются случаи, когда на складе и магазинных полках ощущается дефицит востребованной продукции, и клиент, расстроившись, переключается на альтернативу от конкурентов, что влечет за собой снижение прибыли. 

   Ужесточившиеся конкурентные условия на современных рынках требуют качественного и быстрого прогнозирования спроса. Для оптимизации подходов к решению накопившихся проблем прогнозирование большого количества временных рядов будет зависеть от взаимодействия оптимизационных алгоритмов автоматического прогнозирования с классикой аналитики – методами, прошедшими усовершенствование и адаптацию под специфические конечные задачи, и связанными с ними массивами исходных данных. Точность прогнозов оказывает прямое воздействие на расширение возможностей производителям маневрировать, корректируя объемы поставок и составляя план планируемых продаж. Как следствие, экономический эффект от внедряемых мероприятий становится более выраженным. Прогнозирование сбыта с помощью нейросетей позволяет находить важные зависимости в параметрах, которые, на первый взгляд, плохо связаны между собой. Технологии, применяемые КаримКо при составлении прогнозов сбыта, делают то, в чем нуждается каждый производитель. Они позволяют спрогнозировать продажи товара и рассчитать прирост продаж, учитывая объемы данных о поставках, сезонности, погоде, валютных курсах, стоимости недвижимости в районах месторасположения точек сбыта, возрастного ценза целевой аудитории, их среднего дохода, а также стоимости аналогичных товаров у конкурентов и многое другое, то есть, это то, от чего зависит объем продаж. Решение подобной задачи требует описания возможных вариантов в цифровом отображении с обязательным указанием того, насколько важен каждый параметр в данной системе взаимозависимостей. Люди не способны строить подобные сложные зависимости –это задача нейросети, которая оперативно проанализирует, как показатели влияют друг на друга и отобразит их связь. 

  Компаниям, в буквальном смысле, «прописано» применение инструментов прогнозирования, базирующихся на нейросети: анализ спроса используется для оптимизации поставок и определения необходимого количества магазинов или точек сбыта в выбранных территориальных единицах. Прогнозы дают понять – осуществляется ли развитие бизнеса, растут продажи или нет, чтобы понять, как его повышать, сокращая расходы. Перед внедрением изменений целесообразно просчитывать возможные последствия. К примеру, у ритейлов, практикующих реализацию именных программ лояльности, применяемая модель прогнозирует продажу той или иной продукции, создаваемой для конкретных потребителей. Для обучения модели в КаримКо берутся данные производителя и рынка. В итоге партнер получает готовый продукт в виде коробочного решения без необходимости адаптации модели, с четкой детализацией для повышенной точности прогноза в диапазоне от 95 до 97 %. В любом бизнесе используются цифры и применяются логические последовательности, а значит применение нейросети актуально для любых бизнес направлений, требующих адекватных управленческих решений, опираясь на полученный прогноз.  

© 2021 KarimCo - Исследования и аналитика на основе технологии искусственного интеллекта https://karimco.ru info@karimco.ru