Об использовании результатов математического прогнозирования в ритейле

1. Прогнозирование и феномен
спроса
Знаете ли Вы почему растут (или падают) Ваши
продажи?
Ивасюк Алексей, De Novo© 2012

2. Из диалога с топ-менеджером
розничной сети
- В этом году у Вас продажи в сравнимых магазинах растут
на +2-3% к прошлому году, Вы знаете почему?
- Да, растет средний чек…
- А Вы знаете почему?
- Категорийный микс, переформатирование некоторых
категорий, плюс более благоприятная внешняя
обстановка…
- А Вы можете сказать по каким категориям и на сколько
рост выражен категорийным миксом и
переформатированием, и где рост, вызванный
повышением avail-а, а также внешней благоприятной
обстановкой?
- Настолько детально сейчас затрудняюсь ответить…
Рост продаж – это достижение, скорее ассоциирующееся с2
искусством (чутьем) менеджера чем с формализацией процесса

3. Что влияет на спрос?
• 8-е марта
Продажи
• Промо-акция
• Неизвестно • Неизвестно
• Реклама в журнале
• Снижение цены
• Неизвестно
• Снижение
• Кросс- цены у Сезонность и
эластичность конкурента цикличность
Воздействующие Календарь
факторы событий
Продажи Время
• Out-of-stock
Очищенные продажи 3
Базовый спрос Исключения

4. Пример анализа продаж – хорошая
позиция
Промо- Аномалии
период + промо
4

5. Пример анализа продаж – чуть хуже
Упущенный
спрос
5

6. Пример анализа продаж – чуть хуже
Упущенный
спрос +
Упущенный аномалии
спрос
6

7. Пример анализа продаж – плохая
позиция
Упущенный спрос
7

8. Использование методов
математического прогнозирования
Мнение экспертов Массачусетского
технологического института (США)
Временной Горизонт Метод
период прогнозирования Прогнозирования
Короткий До 18-ти месяцев Анализ временных рядов (time-
series analysis) – метод, основанный
на анализе прошлых периодов
Средний 6-36 месяцев Причинно-следственный анализ
(casual-analysis) – метод, учитывающий
влияние внешних факторов на прогноз,
использует прогноз на основе временных
рядов по нескольким независимым
измерениям, для того, что бы предсказать
зависимое
Длительный 19 месяцев – 5 лет Экспертный прогноз
Точность прогноза повышается при укрупнении результатов 8

9. Что такое прогноз по методу анализа
временных рядов
Продажи
Прогноз
9

10. Промо-активность – влияние на спрос
Промо-продажи
Сезонный спрос
Базовый спрос
Промо-период
Вопрос:
• Как оценить влияние промо-акции на продажи?
• Как выделить промо-продажи и сезонный спрос?
• Как сделать все это, если промо-активность проходила по 500
SKU в 100 магазинах?
• Как использовать накопленный опыт в дальнейшем?
Анализ прогноза, сезонных коэффициентов и фактических
10
продаж поможет сделать это системно

11. Прогноз и управление ассортиментом
Прогноз по товарной группе
Суммарный прогноз по SKU
Типичная ситуация:
• Прогноз на уровне товарной группы показывает тренд роста
• При этом, суммарный прогноз на уровне SKU по этой товарной
группы имеет тренд спада спроса
Какие выводы можно сделать из этого?
Нужно пересматривать ассортимент! Прогнозирование
11
спроса – основа категорийного менеджмента

12. Прогноз и управление ассортиментом:
Нереализованный потенциал роста
Прогноз на уровне товарной группы
Прогноз на уровне SKU
12

13. Ценовая эластичность спроса - пример
Нормальная ситуация Кросс-эластичность
• Все товары, за исключением драгоценностей, акций и ценных
бумаг имеют отрицательную ценовую эластичность
• Обычная история продаж не всегда говорит об этом
13

14. Ценовая эластичность спроса
Продажи по SKU
Прогноз по SKU
Конкурент Мы Мы
повысил повысили повысили
цены цену на часть цену остальные
товаров товары
Оптимальная цена
• Сравнение прогноза и факта –
Что если повысить?
основа расчета ценовой
Спрос
$4.99 эластичности
855 шт.
• Ценовую эластичность можно
$5.59
550 шт. считать как по товарным группам,
так и по конкретным SKU
14
Цена

15. Эластичность спроса при отсутствии
товаров, ассортиментная эластичность
80% покупателей возьмут аналогичный
гель, если тот, которым они пользуются –
отсутствует
80% покупателей не купят ничего, если
не найдут лезвия для бритья для станка,
которым они пользуются
Некоторые товары покупают только тогда,
Когда на полке представлен их широкий 15
выбор

16. Эластичность спроса при отсутствии
товаров, ассортиментная эластичность
Прогноз
Фактические продажи
Упущенный спрос
Очищенные продажи
Ассортиментная элластичность
Падение из-за отсутствия товаров
16

17. Золотые правила прогнозирования
Стабильные данные дают стабильный прогноз
Различные методы применимы для различных прогнозов, в зависимости от
того, как далеко в будущее вы прогнозируете
Сезонность и тренд – важные факторы при прогнозировании
Не бывает на 100% точных прогнозов
Чем точнее прогноз, тем больше он склонен к ошибке
Чем дальше в будущее строиться прогноз, тем более укрупненными должны
быть уровни прогнозирования
Укрупнение уровней прогнозирование не всегда дает повышение точности
прогноза
Ошибка прогноза может быть оценена и использована для создания
страхового запаса или резервов
17

18. Спасибо за внимание!
Алексей Ивасюк
+38 (044) 200-93-39
alexey.ivasyuk@de-novo.biz
Если бы мы знали что будет завтра – то могли бы извлечь из этого
колоссальные выгоды! Но мы не знаем!
Поэтому мы прогнозируем.
18