| Table of Contents |
|---|
Анализ
Описание и применение
...
Окно "Параметры" предназначено для выбора и настройки основных параметров для построения прогноза;
Окно "Результаты" предназначено для отображения результатов прогноза, влияющих на прогноз факторов, а также изучения их природы.
Как MySales строит прогноз
| Include Page | ||
|---|---|---|
|
...
|
MySales имеет наиболее технологически и математически совершенное, проверенное на сотнях миллионов различных позиций и магазинов, ядро системы (движок), отвечающее за построение прогноза стабильного качества по каждой позиции в каждом магазине.
Прогноз строится на разных уровнях, начиная с наиболее укрупненных уровней, заканчивая самыми детальными:
Товарная группа - вся сеть
Товарная группа - регион
Товарная группа - магазин
SKU - вся сеть
SKU - регион
SKU - магазин
Построение прогноза - автоматический, многоэтапный, итерационный процесс, имеющий иерархию и работающий с огромным массивом данных. При построении прогноза анализируется вся доступная история по указанным выше уровням, вплоть до последних 3-4 лет продаж. Это - огромный объем данных. Только представьте. Если у вас есть, например 100 магазинов и 10 000 SKU, то это уже один миллион комбинаций умноженный на 3-4 года истории продаж. При каждом пересчете всех прогнозов MySales анализирует гигабайты информации для небольших розничных сетей и терабайты информации для сетей у которых сотни магазинов.
Описывая алгоритм расчета прогноза MySales, нам хотелось бы предостеречь вас от попыток реализовать такой алгоритм самостоятельно. Даже если у вас получится в разумные сроки такой алгоритм реализовать, понадобятся годы, чтобы протестировать его на миллионах различных позиций, вылавливая ошибки, а также потратить огромные усилия на оптимизацию производительности расчета, чтобы довести ее до приемлемого уровня, прежде чем вы сможете получать экономическую выгоду от его использования.
Можно выделить следующие основные этапы построения прогноза MySales, которые система выполняет для каждой комбинации на каждом уровне:
Загрузка и подготовка данных из СУБД, а также файлового хранилища MySales, которое используется чтобы оптимизировать скорость расчета прогноза, а также снизить нагрузку на СУБД при обработке огромных объемов данных. Загружаются не только исторические продажи, цены, скидки, остатки, приходы, а и товарная иерархия и справочник товаров, географическая иерархия и справочник магазинов, внешние данные (погода, макроэкономика, цены конкурентов)
Подстановка данных для аналогов по магазинам или по позициям. При этом, система всегда видит свежие данные по продажам нового магазина или новой позиции и использует данные аналогов только для тех периодов, где нет информации о новинке.
Формирование пакетов данных для расчета прогноза в мультипроцессорной среде с использованием множества (обычно от 3-х до 9-ти) потоков
Первичная очистка данных продаж от ключевых воздействующих факторов, для расчета тренда и сезонности. Этот этап важен, чтобы отделить влияние цены, скидки и промо на продажи и корректно рассчитать сезонные приросты. Учитывая, что в ритейле количество исторических данных по многим SKU редко настолько большое, чтобы исключать периоды, где имело место влияние скидки или цены, что связано с постоянной ротацией ассортимента, MySales вместо исключения, выделяет влияние этих факторов, чтобы не уменьшать и так ограниченную историю продаж, исключая только самые экстремальные периоды. Также на всех этапах, при анализе продаж исключаются периоды, где были существенные потери продаж из-за того, что товар отсутствовал, либо его было недостаточно на остатке для обеспечения продаж. Такой подход дает преимущество в том, что фактически, тренд и сезонность рассчитываются корректно даже если история продаж ограничена и насчитывает всего лишь год. Недостающие периоды при этом могут заполняться с более высоких уровней прогнозирования.
Расчет сезонности. MySales считает как мультипликативные (сезонный коэффициент), так и аддитивную сезонность. Это необходимо для того, чтобы при применении сезонности, проанализировав увеличивается ли волатильность сезонных периодов вместе с трендом (общим ростом или спадом продаж), выбирать наиболее оптимальный метод ее применения. При этом, для уровня товарных групп также рассчитывается сезонность средней цены группы, что необходимо для прогнозирования средней цены группы на длительный горизонт, так как сезонные пики обычно имеют и более высокую среднюю цену в группе.
Расчет тренда общего роста или спада продаж. Выполняется также после очистки продаж от основных воздействующих факторов (цена, скидка, промо), а также после очистки от сезонности. Также система рассчитывает средние продажи и медиану, используя очищенные продажи.
Заполнение исходной матрицы исторических значений предикторов (воздействующих факторов). Ряд предикторов являются расчетными значениями, например, соотношение цены на текущий период к средней цене за предыдущие периоды.
Анализ зависимостей продаж от воздействующих факторов (цена, скидка, погода, макроэкономический фактор, которым чаще всего выступает курс валют, каннибализация и др.) При расчете каждого воздействующего фактора, система выборочно очищает его от других, наиболее существенных воздействующих факторов, например, от промо и от сезонности. При анализе зависимости от цены, система также анализирует тренд по инфляции или дефляции, чтобы очистить исторические цены от такого воздействия. Ряд факторов анализируется отдельно для низкого, высокого и среднего сезонов, для того, чтобы ценовая эластичность, например, по мороженному отличалась зимой и летом.
Если зависимости воздействующих факторов на детальных уровнях определить не удается, то ключевые из них (например, влияние цены, сезонность) система берет с более верхних уровней. Например, для уровня SKU-магазин, такие зависимости могут быть взяты с уровня SKU-регион или SKU-вся сеть, с уровня группа-магазин, группа-регион, либо группа-вся сеть.
Заполнение целевой матрицы будущих значений предикторов. Здесь используется дифференцированный подход, который по некторым факторам может быть простым средним значением или медианой, по некоторым - прогнозными значениями, а по некоторым - информацией, которая была введена пользователем в системе заказчика и загружена в хранилище данных MySales. Рекомендуется всегда загружать в MySales ассортиментную матрицу, будущие цены, как только они становятся известны, вводить данные о промо-активностях.
Расчет коэффициентов корреляции и формирование на основании этих коэффициентов автоматической модели прогнозирования с использованием тех факторов, которые оказывают влияние на продажи.
Тестирование автоматической, а также преднастроенных моделей прогноза. Под прогнозной моделью в данном случае понимается набор воздействующих факторов.
Выбор модели, которая дает наилучшую точность на прошлых продажах. При оценке каждой модели исключаются периоды, где товара было недостаточно для обеспечения продаж, а также промо-периоды, оказывающие наибольшее воздействие на продажи.
После того, как наилучшая модель выбрана, формируется прогноз на будущие периоды
Также с прогнозом проводится ряд действий, направленных на обеспечение его стабильности и надежности, например, расчет минимальных значений продаж, расчет автокорреляции ошибки модели, для того, чтобы скорректировать прогноз на ближайшие недели и сделать его более точным
Следующий этап - это расчет промо приростов к прогнозу. На этом этапе система использует промо-коэффициенты прироста к прогнозу, сгенерированные набором найронных сетей (Дуся), либо данные из сопоставимых промо, если такие удалось подобрать. Промо приросты адаптируются к индивидуальным особенностям каждой прогнозируемой позиции в каждом магазине, чтобы учесть индивидуальные особенности разных комбинаций и их чуствительность к промо-факторам. Также рассчитываются минимальные и максимальные ограничители промо-прироста, чтобы обеспечить стабильный результат по новым позцииям, где недостаточно истории промо.
После расчета промо приростов, система выполняет перебалансировку модели с учетом всех воздействующих факторов. Это необходимо чтобы сбалансировать влияние в промо-прогнозе цены и промо-эффекта, которые зачастую имеют высокую корреляцию.
На этом этапе прогноз уже готов, теперь можно посчитать страховой запас. Стоит отметить, что СЗ рассчитывается как среднеквадратичное отклонение прогноза от продаж на прошлых периодах, однако, чтобы как в примере выше с мороженным, СЗ отличался в летний и зимний период, прогноз разбивается на 3 диапазона: высокий, низкий и средний. Страховой запас считается отдельно по каждому диапазону.
Далее, прогноз используется для расчета ценовых рекомендаций, чтобы можно было определить наиболее оптимальную цену для продаж в деньгах или маржи
Заключительным этапом, выполняется расчет возможного экономического эффекта в прошлом, в виде повышения продаж, либо потерь продаж там, где были воздействующие факторы, не известные системе, а также в виде снижения товарных запасов.
Стоит также отметить, что в системе есть отдельный алгоритм и последовательность расчета для новых позиций, по которым не проставлен аналог: для таких позиций система использует продажи средней позиции в товарной группе, корректируя их на ценовую эластичность группы c использованием конкретной цены новинки, а также применяя ряд других ограничений и расчетов, чтобы сделать результат более стабильным и точным.
Есть также отдельный алгоритм прогнозирования позиций при расширении дистрибуции. Пример: позиция продавалась в 10 из 30 магазинов в регионе, учитывая хорошую динамику и потенциал, категорийный менеджер принял решение листинговать ее во всех 30 магазинах в регионе. В данном случае, система использует динамику продаж на уровне SKU-регион, товарная группа-регион и товарная группа-магазин, чтобы построить прогноз по этой позиции в магазине, где нет истории продаж и эта позиция листингуется впервые.
Набор всех факторов, которые учитывает система задается пользователем и может быть адаптирован индивидуально. Стандартный набор описан в разделе Стандартные предикторы".
Параметры
Окно Параметры предназначено для выбора и настройки основных параметров построения модели прогноза. Оно состоит из следующих категорий:
...
Магазины
Группы
SKU
Выбор данных происходит следующим образом:
...
кнопка со стрелочкой вниз открывает выпадающий список для выбора необходимых данных. В нем представлены ранее используемые данные, а также есть возможность выбрать новые данные при нажатии на "выбрать...";
галочка “Все” позволяет выбрать все данные по соответствующей категории;
галочка “Не учитывать” позволяет не строить прогноз для отдельных SKU, а строить только на уровне Группы.
...
Кнопка "Настройки" открывает дополнительные параметры настройки прогноза (чтобы спрятать дополнительные параметры, нужно нажать кнопку еще раз):
...
параметр "Последняя неделя" – отвечает за выбор последней недели, для которой система будет видеть исторические данные, даже если они имеются после нее (последняя неделя обучающей выборки). Используется для проверки построенного прогноза;
параметр "Профиль" – отвечает за выбор типа прогноза:
"52-weeks" – построение прогноза на 52 недели;
"52-weeks log" – построение прогноза на 52 недели с детальным отчетом по процессу построения прогнозной модели (отчет можно увидеть у вкладке "Модели");
"26-weeks" – построение прогноза на 26 недель;
"Brain 1000" – построение прогноза с использованием нейронной сети в 1000 итераций;
"Brain 3000" – построение прогноза с использованием нейронной сети в 3000 итераций.
параметр "Поставщик" – отвечает за выбор поставщика, выбор поставщика происходит аналогично выбору магазина/группы.
При нажатии кнопки "Рассчитать" начинается построение прогноза. Детальная информация о ходе построения прогноза отображается под индикатором прогресса. По окончанию построения прогноза произойдет звуковое оповещение.
...
Результаты
Окно "Результаты" автоматически отображается после завершения процесса построения прогноза и предназначено для отображения результатов прогноза и влияющих на него факторов, а также для изучения их природы.
...
Окно "Результаты" состоит из двух областей:
область анализа – предназначена для глубокого изучения прогнозной модели, предикторов и их влияния на прогноз;область отображения результатов – предназначена для отображения результатов прогноза и значений параметров.
...
Кнопка "Развернуть" открывает дополнительные параметры отображения результатов прогноза (чтобы спрятать дополнительные параметры, нужно нажать кнопку "Свернуть").
...
Есть возможность настраивать отображения результатов следующим образом:
изменяет отображение даты прогноза понедельно и помесячно;позволяет выбрать диапазон отображения прогноза (с начальной даты и по последнюю);изменяет отображение прогноза продаж по количеству и по объему продаж в деньгах;
...
Для применения изменений вышеперечисленных параметров необходимо нажать "Применить".
В дополнительных параметрах есть панель для работы с файлами:
...
Для загрузки ранее построенной модели прогноза для анализа нужно выбрать файл в поле "Выбрать файл…", а после нажать кнопку загрузки ;
Для сохранения построенной модель прогноза в формате json (для возможности ее загрузки в будущем) нужно нажать кнопку ;
Для сохранения и скачивания построенного прогноза и матрицы конфигурации (параметров прогноза) в csv-формате .
Область анализа
Область анализа – это одна из компонент окна "Результаты", которая предназначена для глубокого изучения прогнозной модели, компонентов модели и их влияния на прогноз. Она используется для ручного анализа прогноза по SKU, для понимания значений прогноза, для анализа факторов, которые на него влияют. Это очень важная часть программного обеспечения, так как она позволяет пользователю получить полные сведения о влиянии разных факторов на прогноз, понять как изменяются продажи с изменением цены, а также увидить в числовом выражении как разные факторы изменят продажи.
Область анализа представлена заголовком и панелью элементов.
В заголовке отображается:
...
Название Группы / SKU;
Количество магазинов / название магазина;
– кнопка загрузки данных с области "Отображения результатов" в файл сsv формата.
...
Панель элементов позволяет получить детализированную информацию по позициях и состоит из следующих элементов:
– выпадающий список, элементы которого позволяют анализировать продажи и прогнозную модель в разрезе SKU и cостоит из:
...
График по SKU – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде графика по всем SKU (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать). Детально о все компонентах описано в разделе Справочник компонентов анализа;Таблица по SKU – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде таблицы по всем SKU (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать);Список SKU – позволяет выбрать для анализа прогнозную модель по конкретному SKU. Прогнозная модель по выбранному SKU отображается отдельной областью под родительской областью (SKU исчезает со списка);
...
– выпадающий список, элементы которого позволяют анализировать продажи и прогнозную модель в разрезе магазина, состоит из :
...
График по магазинам – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде графика по всем магазинам (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать). Детально о все компонентах описано в разделе Справочник компонентов анализа;Таблица по магазинам – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде таблицы по всем магазинам (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать);Список магазинов – позволяет выбрать для анализа прогнозную модель по конкретному магазину. Прогнозная модель по выбранному магазину отображается отдельной областью под родительской областью (магазин исчезает со списка);
...
– позволяет добавить новый компонент, параметр, результат или характеристику построенной прогнозной модели в область отображения результатов. Разные компоненты отображают либо их влияние на прогноз в деньгах, либо в штуках, также отображают исторические значения факторов, которые влияют на прогноз. Использование компонент позволяет более детально изучить влияние факторов на прогноз, а также понять почему прогноз имеет те, или другие значения. Также с помощью компонент добавляются аномальные продажи и исключаются недели из прогнозу (детально описано в разделе Аномалии и исключения). После добавления компонент исчезает из списка; компонент возвращается в список после его удаления из области отображения. Для более детальной информации по элементу "Компоненты" см. раздел Справочник компонентов анализа;
...
– предназначен для визуального анализа результатов прогноза в виде графика. График позволяет визуально оценить построенный прогноз, а также с помощью компонент понять поведение прогноза (например с помощью компоненты остаток можно увидеть изменения остатка и понять, что например продажи упали именно по причине недостачи товаров);
...
На графике по умолчанию отображается график исторических продаж, график построенного прогноза, и график исторических продаж, сдвинутый на 52 недели вправо (для визуальной оценки прогноза). Также на графике будут отображаться выбранные компоненты. Пользователь может отключить отображения любого элемента нажав на его название под графиком.
...
– предназначен для визуализации и оценки влияния предикторов на прогнозную модель (отображаются те предикторы, которые были включены в модель). Позволяет проанализировать, из-за каких параметров прогноз имеет то или иное значение. Детально о предикторах описано в разделе Предикторы. Этот элемент очень важный для понимания самого прогноза. Он отображает численные значения влияние разных факторов на прогноз и понимать от чего именно зависят продажи в разные периоды. Пользователь может отключить отображения любого элемента нажав на его название под графиком.
...
– предназначен для визуализации графика ценовой эластичности спроса. Этот график позволяет пользователю увидеть как меняется спрос при изменении цены на товар с использованием ценовой эластичности. Система рассчитывает средние продажи в штуках, деньгах и марже относительно разных цен. Также система рассчитывает теоретически оптимальные значение цены для максимизации продаж в деньгах и марже. Область вокруг линии графика обозначает возможный диапазон продаж для конкретного значения цены. Она построена основываясь на погрешности прогноза, логично, что чем больше погрешность, тем больше будет область и больше будет дипапазон спрогнозированных значений продаж.
...
Существует 3 интерпретации ценовой эластичности (в зависимости относительно чего она считается) (для выбора нужно нажать на необходимое поле; текущее значение цены обозначено точкой на графике):
В штуках – влияние на количество продаж в штуках, цена закупки – предполагаемая закупочная цена;В деньгах – влияние на продажи в деньгах, цена закупки – предполагаемая закупочная цена, лучшая цена продаж – цена, которая, теоретически, дает наиболее высокие продажи;Маржа – влияние на прибыль от продаж, цена закупки – предполагаемая закупочная цена, лучшая цена продаж – цена, которая, теоретически, дает наиболее высокую маржу.
...
– предназначен для визуализации в виде графика с диапазоном погрешности влияния предикторов цены, скидки и погоды на продажи. Позволяет пользователю увидеть как изменение этих факторов будет изменять продажи.
...
Необходимый фактор выбирается из элементов выпадающего окна "Предикторы"; если нужного фактора нет в списке, то влияние этого фактора не наблюдается.
...
Существует 2 интерпретации влияния (текущее значение обозначено точкой на графике):
В штуках – влияние на количество продаж;В деньгах – влияние на продажи в деньгах.
...
– предназначен для исследования и анализа примененной прогнозной модели, изучения влияния различных предикторов, анализа отчетности по построению модели, а также выбора другой прогнозной модели в случае несогласия с выбранной ранее моделью.
...
Элемент имеет 3 вида отображения:
...
обобщенное – для агрегированного прогноза по магазинам и SKU, отображаются при выборе вкладки модели на уровне группы и SKU до выбора отдельных магазинов. Отображает модели для всех выбранных магазинов, а также для регионов. (чтобы изменить модель нужно убрать или добавить галочки возле нужных компонент и нажать "Обновить модель");обычное – отображается после выбора конкретного магазина. Может отображаться как для всех SKU, так и для выбранных. (для выбора этого параметра нужно сначала выбрать определенный магазин), отображает:Оценка прогноза - значения для разных оценок прогноза;Протестированные модели - построенные модели, их оценка, влияние ранее заданных в файле опций предикторов для каждой модели. Зеленым подсвечивается модель, которую система выбрала как наилучшую на основании среднеквадратической ошибки. Пользователь может изменить модель вручную нажав возле выбранной модели в столбце "Фикс."Коэффициенты корреляции - коэффициенты зависимостей разных компонент друг от друга и на продажи;Тренды - формулы восстановления значений элементов прогноза;подробное – для более детального изучения процесса построения прогнозной модели, отображается в виде отчетности по процессу построения и работает только в режиме "52-weeks log" (лог автоматически появляется в разделе "Модели").
Область отображения результатов
Область отображения результатов – это компонент окна "Результаты", который предназначен для отображения результатов прогноза и значений исторических данных, восстановленных данных, и других результирующих компонент.
...
По умолчанию отображаются такие компоненты, как:
неделя в формате ISO;
исторические объемы продажи за соответствующую неделю;
прогноз объемов продаж за соответствующую неделю;
исторические объемы продаж, сдвинутые на 52 недели вперед во времени, за соответствующую неделю.
Также есть возможность добавить другие компоненты при помощи элемента области анализа "Компоненты"; для более детальной информации по компонентам см. раздел "Справочник компонентов анализа прогноза".
Справочник компонентов анализа прогноза
| Include Page | ||
|---|---|---|
|
Дневная корректировка прогноза
По завершению всех этапов расчета прогноза, система выполняет его корректировку на ближайшие недели (обычно - две, это - параметр), на основании последних дней. Для этого система загружает продажи в разрезе SKU-магазин-день за последние 28 дней (параметр) и ищет среди них наиболее подходящие 7 (параметр) или менее дней продаж:
Отделяя промо и не промо продажи. Т.е. прошлые промо-продажи корректируют только промо-прогноз на будущую неделю-две, регулярные - соответственно
Отсекая те дни, где было недостаточно остатка. Т.е. остаток должен быть больше нуля, но при этом больше 30% среднедневных продаж (параметр). В определенных случаях параметром может быть задано нижнее абсолютное значение остатка.
Если продажи все-же были, но остатка было недостаточно, то при определенных условиях система все-же может взять их в расчет, например, если продажи конкретного дня превысили 75% от прогноза на этот день, но при этом к продажам будет применен повышающие коэффициент, т.е. будет сделано предположение, что если остатка все-таки хватило бы то можно было бы продать немного больше прогноза на день (на 50% - считаем что товар закончился во второй половине дня, или на 25% - если считаем что товар закончился в конце дня)
Отсекаются также те дни, где различие в цене превышало 15% (параметр)
Далее, дневные продажи корректируются на влияющие на прогноз факторы в сопоставлении с неделями, где они были найдены к будущим неделям прогноза, на которые они будут влиять:
- коэф-ты дней недели
- ценовая эластичность и скидка
- сезонность, погода и другиеПосле этого, для каждой будущей недели, отдельно для промо и регулярных продаж, рассчитываются адаптированные среднедневные продажи и выполняется корректировка прогноза в допустимых пределах, которые зависят от количества найденных дней и могут определяться в параметрах.
Расчет потерь продаж
Для тех дней, где позиция была в ассортиментной матрице за последние 1-2 недели (параметр) выполняется расчет потерь продаж или упущенного спроса для тех дней, где остатка не было, или его было недостаточно.
По аналогии с расчетом Дневной корректировки прогноза, недостаточно остатка означает, что либо он был равен нулю на конец дня, либо был меньше 30% (параметр) от значения прогноза на день.
При разбивке недельного прогноза на дни система также использует коэффициенты дней недели и ценовую эластичность, если цена меняется в течении недели.
Далее, если в течении последних 28 дней (параметр), найдены соответствующие критериям дневных продажи (было достаточно остатка, промо и регулярные отдельно, цена отличалась в допустимых пределах), рассчитываются среднедневные продажи, предварительно скорректировав продажи за найденные 7 (параметр) или менее дней продаж в соответствии с теми же факторами, что используются в дневной корректировке прогноза:
- коэф-ты дней недели
- ценовая эластичность и скидка
- сезонность, погода и другие
При корректировка среднедневных продаж учитывается сезонность и погода недели, на которой обнаружен день с недостаточным остатком для расчета потерь продаж, а также коэф-т дня недели, цена и скидка по конкретной дате, на которую выполняется расчет.
Далее получается скорректированный прогноз на конкретную дату. Потери продаж рассчитываются по формуле:
Потери = max(Прогноз - Продажи, 0), в случае, если остатка было недостаточно по критериям, описанным выше.
Потери продаж, рассчитанные во время расчета прогноза сохраняются в таблицу FCST_SKU_LOST в привязке к идентификатору прогноза за последние 2 недели (параметр). Далее, на основании этой таблицы обновляется таблица SALES_SKU_LOST, где хранится история потерь продаж в разрезе SKU-магазин-день за длительный период. Также может заполняться таблица SALES_SKU_LOST_WEEK, где хранятся агрегированные данные по неделям.
Параметры
Окно Параметры предназначено для выбора и настройки основных параметров построения модели прогноза. Оно состоит из следующих категорий:
...
Магазины
Группы
SKU
Выбор данных происходит следующим образом:
...
кнопка со стрелочкой вниз открывает выпадающий список для выбора необходимых данных. В нем представлены ранее используемые данные, а также есть возможность выбрать новые данные при нажатии на "выбрать...";
галочка “Все” позволяет выбрать все данные по соответствующей категории;
галочка “Не учитывать” позволяет не строить прогноз для отдельных SKU, а строить только на уровне Группы.
...
Кнопка "Настройки" открывает дополнительные параметры настройки прогноза (чтобы спрятать дополнительные параметры, нужно нажать кнопку еще раз):
...
параметр "Последняя неделя" – отвечает за выбор последней недели, для которой система будет видеть исторические данные, даже если они имеются после нее (последняя неделя обучающей выборки). Используется для проверки построенного прогноза;
параметр "Профиль" – отвечает за выбор типа прогноза:
"52-weeks" – построение прогноза на 52 недели;
"52-weeks log" – построение прогноза на 52 недели с детальным отчетом по процессу построения прогнозной модели (отчет можно увидеть у вкладке "Модели");
"26-weeks" – построение прогноза на 26 недель;
"Brain 1000" – построение прогноза с использованием нейронной сети в 1000 итераций;
"Brain 3000" – построение прогноза с использованием нейронной сети в 3000 итераций.
параметр "Поставщик" – отвечает за выбор поставщика, выбор поставщика происходит аналогично выбору магазина/группы.
При нажатии кнопки "Рассчитать" начинается построение прогноза. Детальная информация о ходе построения прогноза отображается под индикатором прогресса. По окончанию построения прогноза произойдет звуковое оповещение.
...
Результаты
Окно "Результаты" автоматически отображается после завершения процесса построения прогноза и предназначено для отображения результатов прогноза и влияющих на него факторов, а также для изучения их природы.
...
Окно "Результаты" состоит из двух областей:
область анализа – предназначена для глубокого изучения прогнозной модели, предикторов и их влияния на прогноз;
область отображения результатов – предназначена для отображения результатов прогноза и значений параметров.
...
Кнопка "Развернуть" открывает дополнительные параметры отображения результатов прогноза (чтобы спрятать дополнительные параметры, нужно нажать кнопку "Свернуть").
Есть возможность настраивать отображения результатов следующим образом:
изменяет отображение даты прогноза понедельно и помесячно;
позволяет выбрать диапазон отображения прогноза (с начальной даты и по последнюю);
изменяет отображение прогноза продаж по количеству и по объему продаж в деньгах;
...
Для применения изменений вышеперечисленных параметров необходимо нажать "Применить".
В дополнительных параметрах есть панель для работы с файлами:
Для загрузки ранее построенной модели прогноза для анализа нужно выбрать файл в поле "Выбрать файл…", а после нажать кнопку загрузки ;
Для сохранения построенной модель прогноза в формате json (для возможности ее загрузки в будущем) нужно нажать кнопку ;
Для сохранения и скачивания построенного прогноза и матрицы конфигурации (параметров прогноза) в csv-формате .
Область анализа
Область анализа – это одна из компонент окна "Результаты", которая предназначена для глубокого изучения прогнозной модели, компонентов модели и их влияния на прогноз. Она используется для ручного анализа прогноза по SKU, для понимания значений прогноза, для анализа факторов, которые на него влияют. Это очень важная часть программного обеспечения, так как она позволяет пользователю получить полные сведения о влиянии разных факторов на прогноз, понять как изменяются продажи с изменением цены, а также увидеть в числовом выражении как разные факторы изменят продажи.
Область анализа представлена заголовком и панелью элементов.
В заголовке отображается:
Название Группы / SKU;
Количество магазинов / название магазина;
💾- кнопка загрузки данных с области "Отображения результатов" в файл сsv формата.
Панель элементов позволяет получить детализированную информацию по позициях и состоит из следующих элементов:
– выпадающий список, элементы которого позволяют анализировать продажи и прогнозную модель в разрезе SKU и cостоит из:
...
График по SKU – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде графика по всем SKU (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать). Детально о все компонентах описано в разделе Справочник компонентов анализа:
Таблица по SKU – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде таблицы по всем SKU (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать);Список SKU – позволяет выбрать для анализа прогнозную модель по конкретному SKU. Прогнозная модель по выбранному SKU отображается отдельной областью под родительской областью (SKU исчезает со списка);
Список SKU – позволяет выбрать для анализа прогнозную модель по конкретному SKU. Прогнозная модель по выбранному SKU отображается отдельной областью под родительской областью (SKU исчезает со списка);
– выпадающий список, элементы которого позволяют анализировать продажи и прогнозную модель в разрезе магазина, состоит из :
...
График по магазинам – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде графика по всем магазинам (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать). Детально о все компонентах описано в разделе Справочник компонентов анализа;
...
Таблица по магазинам – визуализирует значения элемента "Компоненты" в виде таблицы по всем магазинам (пользователь сам выбирает на графике какую компоненту отображать);
...
Список магазинов – позволяет выбрать для анализа прогнозную модель по конкретному магазину. Прогнозная модель по выбранному магазину отображается отдельной областью под родительской областью (магазин исчезает со списка);
...
Компоненты– позволяет добавить новый компонент, параметр, результат или характеристику построенной прогнозной модели в область отображения результатов. Разные компоненты отображают либо их влияние на прогноз в деньгах, либо в штуках, также отображают исторические значения факторов, которые влияют на прогноз. Использование компонент позволяет более детально изучить влияние факторов на прогноз, а также понять почему прогноз имеет те, или другие значения. Также с помощью компонент добавляются аномальные продажи и исключаются недели из прогнозу (детально описано в разделе Аномалии и исключения). После добавления компонент исчезает из списка; компонент возвращается в список после его удаления из области отображения. Для более детальной информации по элементу "Компоненты" см. раздел Справочник компонентов анализа;
...
Прогноз– предназначен для визуального анализа результатов прогноза в виде графика. График позволяет визуально оценить построенный прогноз, а также с помощью компонент понять поведение прогноза (например с помощью компоненты остаток можно увидеть изменения остатка и понять, что например продажи упали именно по причине недостачи товаров);
...
На графике по умолчанию отображается график исторических продаж, график построенного прогноза, и график исторических продаж, сдвинутый на 52 недели вправо (для визуальной оценки прогноза). Также на графике будут отображаться выбранные компоненты. Пользователь может отключить отображения любого элемента нажав на его название под графиком.
...
Предикторы– предназначен для визуализации и оценки влияния предикторов на прогнозную модель (отображаются те предикторы, которые были включены в модель). Позволяет проанализировать, из-за каких параметров прогноз имеет то или иное значение. Детально о предикторах описано в разделе Предикторы. Этот элемент очень важный для понимания самого прогноза. Он отображает численные значения влияние разных факторов на прогноз и понимать от чего именно зависят продажи в разные периоды. Пользователь может отключить отображения любого элемента нажав на его название под графиком.
...
Цена– предназначен для визуализации графика ценовой эластичности спроса. Этот график позволяет пользователю увидеть как меняется спрос при изменении цены на товар с использованием ценовой эластичности. Система рассчитывает средние продажи в штуках, деньгах и марже относительно разных цен. Также система рассчитывает теоретически оптимальные значение цены для максимизации продаж в деньгах и марже. Область вокруг линии графика обозначает возможный диапазон продаж для конкретного значения цены. Она построена основываясь на погрешности прогноза, логично, что чем больше погрешность, тем больше будет область и больше будет диапазон спрогнозированных значений продаж.
...
Существует 3 интерпретации ценовой эластичности (в зависимости относительно чего она считается) (для выбора нужно нажать на необходимое поле; текущее значение цены обозначено точкой на графике):
В штуках – влияние на количество продаж в штуках, цена закупки – предполагаемая закупочная цена;
...
В деньгах – влияние на продажи в деньгах, цена закупки – предполагаемая закупочная цена, лучшая цена продаж – цена, которая, теоретически, дает наиболее высокие продажи;
...
Маржа – влияние на прибыль от продаж, цена закупки – предполагаемая закупочная цена, лучшая цена продаж – цена, которая, теоретически, дает наиболее высокую маржу.
...
Тренды– предназначен для визуализации в виде графика с диапазоном погрешности влияния предикторов цены, скидки и погоды на продажи. Позволяет пользователю увидеть как изменение этих факторов будет изменять продажи.
...
Необходимый фактор выбирается из элементов выпадающего окна "Предикторы"; если нужного фактора нет в списке, то влияние этого фактора не наблюдается.
...
Существует 2 интерпретации влияния (текущее значение обозначено точкой на графике):
В штуках – влияние на количество продаж;
...
В деньгах – влияние на продажи в деньгах.
...
Модели– предназначен для исследования и анализа примененной прогнозной модели, изучения влияния различных предикторов, анализа отчетности по построению модели, а также выбора другой прогнозной модели в случае несогласия с выбранной ранее моделью.
...
Элемент имеет 3 вида отображения:
обобщенное – для агрегированного прогноза по магазинам и SKU, отображаются при выборе вкладки модели на уровне группы и SKU до выбора отдельных магазинов. Отображает модели для всех выбранных магазинов, а также для регионов. (чтобы изменить модель нужно убрать или добавить галочки возле нужных компонент и нажать "Обновить модель");
...
обычное – отображается после выбора конкретного магазина. Может отображаться как для всех SKU, так и для выбранных. (для выбора этого параметра нужно сначала выбрать определенный магазин), отображает:
Оценка прогноза - значения для разных оценок прогноза;
Протестированные модели- построенные модели, их оценка, влияние ранее заданных в файле опций предикторов для каждой модели. Зеленым подсвечивается модель, которую система выбрала как наилучшую на основании среднеквадратической ошибки. Пользователь может изменить модель вручную нажав возле выбранной модели в столбце "Фикс.
"Коэффициенты корреляции”- коэффициенты зависимостей разных компонент друг от друга и на продажи;
Тренды - формулы восстановления значений элементов прогноза;
...
подробное – для более детального изучения процесса построения прогнозной модели, отображается в виде отчетности по процессу построения и работает только в режиме "52-weeks log" (лог автоматически появляется в разделе "Модели").
...
Область отображения результатов
Область отображения результатов – это компонент окна "Результаты", который предназначен для отображения результатов прогноза и значений исторических данных, восстановленных данных, и других результирующих компонент.
...
По умолчанию отображаются такие компоненты, как:
неделя в формате ISO;
исторические объемы продажи за соответствующую неделю;
прогноз объемов продаж за соответствующую неделю;
исторические объемы продаж, сдвинутые на 52 недели вперед во времени, за соответствующую неделю.
Также есть возможность добавить другие компоненты при помощи элемента области анализа "Компоненты"; для более детальной информации по компонентам см. раздел "Справочник компонентов анализа прогноза".
Справочник компонентов анализа прогноза
в штуках – компоненты, которые отображают результаты прогноза в виде объемов продаж;
в деньгах – компоненты, которые отображают исторические данные и результаты прогноза в деньгах;
исторические – компоненты, которые отображают исторические данные и промежуточные результаты прогноза (предикторы, которые использовались на любом из этапов прогноза), подсчитанные на основе исторических данных;
конкуренты - компоненты, которые отображают значения цены на выбранную позицию у конкурентов;
регресоры – компоненты, которые отображают влияние ценовых факторов, факторов погоды и ширины ассортимента по группе;
эконом. эффект – компоненты, которые отображают экономический эффект при правильном использовании MySales;
модели – компоненты, которые отображают результаты прогноза при использовании альтернативных моделей прогноза (не отображается для агрегированных моделей).
Категория В штуках
Категория в штуках состоит из следующих компонентов:
заказ – отображает объем прогноза продаж в штуках с учетом страхового запаса (рекомендуемые результаты для заказа);
сезонность – отображает сезонный прирост продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
тренд – отображает влияние тренда на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
регион – отображает влияние перераспределение продаж по региону (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
группа – отображает влияние перераспределение продаж по группе (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
авто ошибка – отображает восстановленное влияние других факторов (с учетом коэффициента влияния на прогноз). Считается на основании компонента cред. ошибка, и продолжительность действия компоненты может быть 2, 4, или 6 недель в зависимости от того, какая продолжительность дает лучший результат (меньшую ошибку);
мин – отображает влияние преобразования объема продаж, в случае прогноза ниже исторически граничного допустимого объема в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз). Граничным допустимым объемом продаж по умолчанию считается нижний квартиль объема продаж;
цена % – отображает влияние изменения цены на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка – отображает влияние скидки в деньгах на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка % – отображает влияние скидки в процентах на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
курс – отображает влияние курса доллара на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
ф. цена – отображает влияние реальной цены (цена с учетом скидки) на объемы продаж в штуках (без учета коэффициента влияния на прогноз);
цена – отображает влияние цены на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
ширина ассорт. – отображает влияние ширины доступного ассортимента (ширины ассортимента на остатке) на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка группы – отображает влияние средней скидки для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
цена группы– отображает влияние средней цены для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
база – отображает влияние базового уровня продаж (средних продаж) на прогнозируемые объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
темп. – отображает влияние средней температуры воздуха на протяжении недели на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
дождь – отображает влияние доли дней недели когда был дождь на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
снег – отображает влияние доли дней недели когда был снег на объемы продаж в штуках (с учетом коэффициента влияния на прогноз).
аномалии - отображает значение аномальных продаж в штуках, а также позволяет ввести значение аномальных продаж в открывшиеся поле. Аномалии детально описаны в разделе 'Аномалии и Исключения';
исключения - отображает исключенные недели, а также позволяет исключить недели в открывшемся поле. Исключения детально описаны в разделе 'Аномалии и Исключения'.
Если какие-то компоненты из списка не отображаются, то это означает, что они не были включены в прогнозную модель в качестве предикторов.
Знак ® или приставка "рег" перед компонентой означает, что данная компонента присутствует в восстановленном значении (регрессоры).
Категория В деньгах
Категория в деньгах состоит из следующих компонентов:
продажи – исторические объемы продажи в деньгах;
прогноз – прогноз объемов продаж в деньгах;
прошл. продажи – исторические объемы продажи в деньгах, сдвинутые на 52 недели вперед во времени;
заказ – отображает объем прогноза продаж в деньгах с учетом страхового запаса (рекомендуемые результаты для заказа);
сезонность – отображает сезонный прирост продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
тренд – отображает влияние тренда на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
регион – отображает влияние перераспределение продаж в деньгах по региону (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
группа – отображает влияние перераспределение продаж в штуках по группе (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
авто ошибка – отображает восстановленное влияние других факторов в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз). Считается на основании компонента cред. ошибка, и продолжительность действия компоненты может быть 2, 4, и 6 недель в зависимости от того, какая продолжительность дает лучший результат (меньшую ошибку);
мин – отображает влияние преобразования объема продаж в деньгах, в случае прогноза ниже исторически граничного допустимого объема (с учетом коэффициента влияния на прогноз). Граничным допустимым объемом продаж по умолчанию считается нижний квартиль объема продаж;
цена % – отображает влияние изменения цены на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка – отображает влияние скидки в деньгах на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка % – отображает влияние скидки в процентах на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
курс – отображает влияние курса доллара на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
ф. цена – отображает влияние реальной цены (цена с учетом скидки) на объемы продаж в деньгах (без учета коэффициента влияния на прогноз);
цена – отображает влияние цены на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
ширина ассорт. – отображает влияние ширины доступного ассортимента (ширину ассортимента на остатке) на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
скидка группы – отображает влияние средней скидки для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
цена группы– отображает влияние средней цены для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
база – отображает базового уровня продаж на прогнозируемые объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
темп. – отображает влияние средней температуры воздуха на протяжении недели на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
дождь – отображает влияние доли дней недели когда был дождь на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
снег – отображает влияние доли дней недели когда был снег на объемы продаж в деньгах (с учетом коэффициента влияния на прогноз);
аномалии - отображает значение аномальных продаж в деньгах, а также позволяет ввести значение аномальных продаж в открывшиеся поле. Аномалии детально описаны в разделе 'Аномалии и Исключения'.
Если какие-то компоненты из списка не отображаются, то это означает, что они не были включены в прогнозную модель в качестве предикторов.
Знак ® или приставка "рег" перед компонентой означает, что данная компонента присутствует в восстановленном значении (регрессоры).
Категория Исторические
Категория исторические состоит из следующих компонентов:
сезонность – отображает сезонный прирост продаж;
тренд – отображает влияние тренда на объемы продаж;
ф. цена – отображает реальную цену (цена с учетом скидки);
цена – отображает цену;
цена % – отображает во сколько раз изменилась цена;
скидка – отображает скидку в деньгах;
скидка % – отображает скидку в процентах;
остаток – отображает остаток товара на складе;
цена группы – отображает среднюю цену для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция;
скидка группы – отображает среднюю скидку для всех SKU группы, которой принадлежит эта позиция;
ширина ассорт. – отображает ширину доступного ассортимента (ширину ассортимента на остатке);
регион – отображает влияние перераспределения продаж по региону;
группа – отображает влияние перераспределения продаж по группе;
курс – отображает курс доллара;
курс % – отображает изменение курса доллара (во сколько раз он изменился);
сезон. прирост – отображает сезонный прирост продаж в виде коэффициента (во сколько раз продажи увеличатся);
доступность – отображает доступность товара (достаточно ли было товара на складе для его максимальной продажи). При отображении по магазину "0" или пустого места товар был недоступен, "1" товара было достаточно. При отображении по многим магазинам компонента отображает количество магазинов, где товаров было достаточно;
температура – отображает среднюю температуру воздуха на протяжении недели;
температура, Δ – отображает разницу между средней температурой за определенную неделю и средней температурой за последние 13 недель;
дождь – отображает долю дней недели когда был дождь;
снег – отображает долю дней недели когда был снег;
сезон. тип – отображает тип сезона (значение 0 для обычного сезона, -1 для низкого сезона и 1 для высокого)
коэф. промо – отображает долю промо дней из недели в процентах;
сред. ошибка – отображает среднюю ошибку прогноза;
авто ошибка – отображает восстановленное влияние других факторов. Считается на основании компонента cред. ошибка, и продолжительность действия компоненты может быть 2, 4, или 6 недель в зависимости от того, какая продолжительность дает лучший результат (меньшую ошибку);
медиана – отображает медиану продаж (такое число, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него);
база – отображает базовый уровень продаж;
мин – отображает преобразование объема продаж, в случае прогноза ниже исторически граничного допустимого объема. Граничным допустимым объемом продаж по умолчанию считается нижний квартиль объема продаж;
приходы – отображает суму всех приходов товара в магазины (от поставщика или со склада), за минусом списаний и недостач, и включая оприходования излишков;
# магазинов – отображает количество магазинов, в которых представлена группа или SKU (доступно на уровне региона).
Категория Регрессоры
Категория регрессоры состоит из следующих компонентов:
рег. ф. цена – отображает влияние реальной цены (цена с учетом скидки) на объемы продаж;
рег. цена – отображает влияние цены на объемы продаж;
рег. цена % – отображает влияние изменения цены на объемы продаж;
рег. скидка – отображает влияние скидки в деньгах на объемы продаж;
рег. скидка % – отображает влияние скидки в процентах на объемы продаж;
рег. курс – отображает влияние курса доллара на объемы продаж;
рег. курс % – отображает влияние изменения курса доллара (во сколько раз он изменился) на объемы продаж;
рег. ширина ассорт. – отображает влияние ширины доступного ассортимента (ширины ассортимента на остатке) на объемы продаж;
рег. темп. – отображает влияние средней температуры воздуха на протяжении недели на объемы продаж;
рег. дождя – отображает влияние доли дней недели когда был дождь на объемы продаж;
рег. снега – отображает влияние доли дней недели когда был снег на объемы продаж.
Категория Экономический эффект
Категория эконом. эффект состоит из следующих компонентов:
уменьш. остатка – отображает, на сколько использование прогноза может снизить остатки на складе;
потери продаж – отображает потери продаж из-за заниженного прогноза;
увел. продаж – отображает, на сколько использование прогноза может увеличить продажи;
Сценарии использования
Эта форма предназначена для анализа продаж и прогноза и имеет очень широкое применение. У наиболее успешных и крупных ритейлеров мира есть английское выражение "Retail is detail", которое дословно переводится как "розница - это детали".
Форма "Анализ" может использоваться как для верификации прогнозов в процессе настройки и внедрения системы, так и для анализа различных факторов в процессе использования системы. Она позволяет понять и проанализировать факторы воздействующие на продажи. Использование этой формы поможет пользователю получить ответы на большой спектр запросов при использовании системисистемы, включающий, но не исчерпывающий:
Какой прогноз продаж по конкретному товару, товарной группе, магазину, по региону или по всей сети в штуках, денгах деньгах или марже
Визуальная оценка прогноза и продаж, сопоставление с продажами прошлого года
Оценка компонентов прогноза и факторов в него включенных:
Оценка влияния различных факторов на прогноз и продажи, включая цены, скидки, промо-акции, погоду (температуру, дождь, снег), макроэкономические факторы (например, курс валют), сезонность и тренд, каннибализацию (взаимное влияние товаров в группе на продажи друг друга) и даже цены и промо-акции у конкурентов!
Анализ влияния на продажи вышеперечисленных факторов, как на уровне всей сети, так и на уровне регионов и конкретных магазинов
Моделирование влияния воздействующих факторов на прогноз в будущем. Например, как изменятся продажи, если снизить цену на 10% или увеличить скидку на 10%
Просмотр коэффициентов корреляции продаж и факторов, которые влияют на прогноз
Просмотр всех протестированных системою прогнозирования моделей, их точности, оценненой оцененной по коэффициенту вариации (среднеквадратичное отклонение, деленное на средние продажи) а также абсолютной ошибке
Просмотр ошибки прогноза на недельных или 4х недельных диапазонах, оцененной как абсолютная ошибка в процентах (MAPE), так и в штуках (MAD), как среднеквадратичное отклонение в штуках (RMSE), так и в процентах (RMSPE)
Просмотр математических формул зависимостей продаж от воздействующих факторов, определенных с помощью автоматического регрессионного анализа
Анализ остатков товара и приходов, презентационного запаса, страхового запаса
Проверка прогнозов с использованием различных профилей прогнозирования, определящих определяющих те или иные параметры работы системы прогнозирования
Просмотр детального журнала расчета прогноза (лога построения прогноза в системе)
...
Конкретные вопросы, которые возникают в пользователей при использовании системы и на которые дает ответ форма "Анализ" вы можете найти в Вопросы/Ответы.
Просмотр
Описание и применение
...
После нажатия кнопки открывается модальное окно для добавления нового шаблона. Пользователь выбирает по какой группе, магазине, позиции будут отображаться данные, а также период отображения, поля и точность. Окно состоит из следующих элементов:
...
Наименование – имя шаблона;
Уровень – уровень по которому будут отображаться данные (в зависимости от выбора уровня возможно появление разных полей для заполнения);
Группы – номера групп;
Магазины – номера магазинов;
SKUs – номера SKU;
Регионы – номера регионов;
Фильтр по названию – фильтр для фильтрации позиций по названию;
Неделя с – номер недели с которой начнётся отображение;
Неделя по – номер недели до которой будет отображаться результат;
Прогноз в ден. – отображать прогноз в деньгах;
Продажи шт. – отображать продажи в штуках;
Цена продаж – отображать цену продаж;
Прогноз в ден. (закуп) – отображать прогноз в деньгах по закупочной цене;
Продажи ден. – отображать продажи в деньгах;
Закупочная цена – отображать закупочную цену;
Прогноз (мастер) – отображать прогноз с мастера;
Продажи ден. (закуп) – отображать продажи в деньгах по закупочной цене;
Страховой запас – отображать страховой запас;
Ассорт. маг. -
Остаток -
Средний страх. запас -
Точность – количество знаков после запятой.
...
Для открытия шаблона нужно нажать "Запустить". Откроется таблица с названиями и данными по раньше заданных позициях.
...
Редактирование и удаление
...
После нажатия кнопки открывается модальное окно для редактирования шаблона. В нем пользователь может изменить те же поля, которые были доступны при создании, сохранить изменения, нажав кнопку “Редактировать”, а также удалить шаблон нажав кнопку "Удалить".
...
Фильтр
Для более удобного отображения и поиска позиций в разделе присутствует строка поиска. Поиск происходит по следующим полям:
...
Данный функционал рекомендуется использовать, если необходимо выгрузить прогноз и другие данные (например страховой запас) по одному или нескольким SKU, нескольким магазинам, либо по группам, при этом недели прогноза развернуть по горизонтали. Если разворот недель по горизонтали не нужен, можно также пользоваться функционалом "Отчеты".
Ниже приведены примеры ситуцийситуаций, в которых можно использовать выгрузку прогнозов:
...
Для более удобного отображения и поиска прогнозов на странице "Мастер" присутствуют следующие фильтры:
...
Строка поиска. Поиск происходит по полям:
№ Sku;
Наименование;
Прогноз;
Изменено.
Фильтр по неделям. Отображаются только те прогнозы, неделя которых равна выбранной. По умолчанию неделя равна текущей. Если строка поиска не пустая, то появляется возможность выбрать все недели для отображения прогнозов по всем неделям.
Фильтр по версиям. Позволяет отобразить все версии прогнозов (более детально о версиях в п. "О версиях"). По умолчанию фильтр выключен и недоступен. Фильтр становится доступным если строка поиска не пустая. В случае использования фильтра в таблице отображаются версии прогноза (редактировать можно только текущую) и становится недоступным удаление прогноза.
...
После нажатия кнопки открывается модальное окно добавления прогноза, которое состоит из следующих полей:
...
Группа – поле для выбора товарной группы. Если пользователь хочет пропустить выбор группы и иметь возможность выбирать со всех SKU в системе необходимо поставить галочку возле "Не ограничено группой" (в этом случае загрузка списка SKU для выбора будет происходить дольше);
SKU – поле для выбора Sku, которое принадлежит выбранной товарной группе;
Тип - выбор типа SKU для которого вводится мастер прогноз. В системе есть три типа позиций:
...
Другое - тип по умолчанию - подходит для всех SKU;
Новая позиция - тип при задании ручного прогноза для новой позиции;
Промо - тип для задания ручного прогноза по позиции которая в промо. При выборе этого типа появляются в форме добавления мастер прогноза два новых поля:
...
Эти поля предназачены предназначены для выбора даты начала и конца промоакции. Дату необходимо вводить в формате ГГГГ-ММ-ДД;
Неделя – поле выбора недели, на которую устанавливается прогноз;
Прогноз – поле установки количества прогнозируемого объема продаж;
Примечания – поле для записи примечания для нового прогноза.
...
После заполнения полей необходимо нажать кнопку "Добавить". В случае отмены решения добавления нового прогноза необходимо нажать кнопку "Назад".
В случае если произойдет ошибка при добавлении прогноза появится модальное окно с сообщением об ошибке.
...
Редактирование прогноза
Редактирование прогноза происходит в таблице. Поля "Прогноз", "Примечания", "Дата с", "Дата по" (даты редактируемые только для записей типа "Промо") являются редактируемыми.
...
Удаление прогноза происходит при нажатии кнопки .
...
кнопки 🗑
Пользователю открывается окно с данными прогноза и возможностью его удалить.
...
Для загрузки прогноза с файла необходимо выбрать файл нажатием на кнопку "Выбрать файл". После выбора файла нажать на кнопку кнопку ⏏︎ .
...
Описания полей файла загрузки мастер прогноза на конкретную неделю:
...
Пример файла загрузки мастер прогноза на конкретную неделю: Файл загрузки мастер прогноза на конкретную неделю.
Описания полей файла загрузки мастер прогноза на период:
...
Пример файла загрузки мастер прогноза на период: Файл загрузки мастер прогноза на период.
Для выгрузки прогноза в файл необходимо нажать кнопку .
...
кнопку 💾
...
О версиях
Для отслеживания изменений и сохранения истории "Мастер" не перезаписывает прогноз (при обновлении или загрузке с файла), а создает новую версию прогноза. Версии прогноза отображаются при применении фильтра по версиям. При применении фильтра в таблице отображения прогнозов добавляется новое поле "№ Версии". Актуальная версия имеет значение 0, актуальность остальных проранжирована по возростанию возрастанию (чем меньше номер тем актуальней).
Во время просмотра версий прогноза возможность удаления становиться не доступной. Редактировать можно только актуальную версию (номер версии которой равен 0).
...
Сценарии использования
Мастер прогноз используется для корректировки прогноза с учетом факторов, которые прогноз не может учесть. Это обычно либо промо продажи (если не используется промо модуль, про промо продажи описано детальнее ниже), либо новые позиции, по которые нету истории, и мастер прогноз заводится на основании експертной экспертной оценки, либо же другие нестадндартные нестандартные события.
Рекомендуется всегда верифицировать промо-прогноз по топовым позициям а также по новинкам, где нет достаточной истории проведения промо с использованием корректировок с помощью мастер прогноза. Это актуально, так как существует ряд факторов, которые система не может учесть в прогнозе, например:
...
Список записей отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
SKU – номер SKU;
Группа – наименование группы;
Аналоги – наименование аналогов;
Соотношение – коэффициенты влияния аналогов;
Неделя – неделя отсечения;
Обновление – дата последнего изменения.
...
После нажатия кнопки открывается модальное окно добавления новой позиции, которое состоит из следующих полей:
...
Группа – название группы Если пользователь хочет пропустить выбор группы и иметь возможность выбирать со всех SKU в системе необходимо поставить галочку возле "Не ограничено группой" (в этом случае загрузка списка SKU для выбора будет происходить дольше);
Новая позиция – название новой позиции;
Аналоги – названия аналогов новой позиции.
После нажатия кнопки "Продолжить" открывается второе окно, в котором задаются коэффициенты влияния аналогов, а также неделя отсечения:
...
Редактирование и удаление новых позиций
Удаление позиции происходит при нажатии кнопки кнопки ◼︎.
...
После нажатия открывается модальное окно с названием позиции и просьбой подтвердить удаление.
...
Редактирование позиции происходит нажатием кнопки кнопки 🖌.
...
После нажатия открывается окно с возможностью изменить коэффициенты влияния аналогов, а также неделю отсечения.
...
Фильтр
Для более удобного отображения и поиска SKU в разделе присутствует фильтр по SKU:
...
Загрузка данных из файла
У пользователя есть возможность загрузки данных о новых позициях из файла. Для этого необходимо подготовить файл в формате csv (разделитель - точка с запятой) со следующими полями:
...
Пример csv файла лежит по ссылке: "Пример файла загрузки данных".
Сценарии использования
Несмотря на то, что система может прогнозировать новые позиции даже без аналогов, на основании продажи средней позиции в товарной группе, с корректировкой на цену новой позиции на основании ценовой эластичности группы, аналоги все же рекомендуется устанавливать, для тех позиций, для которых их можно подобрать, для повышения точности прогноза.
...
Продажи каждой конкретной позиции в товарной группе зависят от большого числа факторов, индивидуальных качественных харрактеристик характеристик товара, объема упаковки, чувствительности продаж позиции к цене, погоде, сезонной динамики продаж позиций. Часто, в товарных группах находятся достаточно разнородные товары, поэтому, прогноз для новой позиции, не имеющей истории продаж, который построен на основании средней позиции в группе с корректировкой на цену, не будет отражать все индивидуальные особенности позиции. В тоже время, менеджеры, формируя ручной прогноз для новинки, часто переоценивают ее потенциал. Поэтому функция подбора аналогов позволяет использовать системный подход в прогнозировании новинок и автоматизировать этот процесс.
...
Список записей отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
№ Sku – номер Sku;
Наименование – наименование Sku;
Неделя с – первая неделя периода;
Неделя по – последняя неделя периода;
Изменено – пользователь, который последним вносил изменения;
Посл. изменение – дата последнего изменения.
...
После нажатия кнопки появляется модальное окно добавления новой записи. При добавлении новой записи необходимо ввести следующие параметры:
...
Группа – группа, к которой принадлежит искомое Sku. Если пользователь хочет пропустить выбор группы и иметь возможность выбирать со всех SKU в системе необходимо поставить галочку возле "Не ограничено группой" (в этом случае загрузка списка SKU для выбора будет происходить дольше);
Sku – Sku, для которого создается запись;
Неделя с – первая неделя периода;
Неделя по – последняя неделя периода.
...
Для редактирования записи необходимо нажать кнопку в кнопку 🖌 в строке записи. После нажатия кнопки появляется модальное окно редактирования записи. При редактировании записи, есть возможность редактировать следующие параметры:
...
Неделя с – первая неделя периода;
Неделя по – последняя неделя периода.
Для подтверждения редактирования записи необходимо нажать кнопку "Редактировать". Для возврата обратно – "Назад".
...
Для удаления записи необходимо нажать кнопку в кнопку 🗑 в строке записи.
Фильтры
Для более удобного отображения и поиска записей на странице "Дополнительная загрузка" присутствуют следующие фильтры:
...
Cтрока поиска. Поиск происходит по полям:
№ Sku;
Наименование;
Изменено.
Фильтр отображения записей по периоду.
...
Для загрузки прогноза с файла необходимо выбрать файл нажатием на кнопку "Выбрать файл". После выбора файла нажать на кнопку кнопку ⇪.
...
"Дополнительная загрузка" поддерживает загрузку файлов 3 типов:
...
Файл загрузки должен иметь следующие поля:
...
"SKU" – № Sku, для которого создается запись;
"WEEK" – первая неделя периода;
"WEEK TO" – последняя неделя периода.
...
Выгрузка прогноза в файл происходит при нажатии на кнопку кнопку 💾. В файл выгружается все записи, которые отображаются в таблице со следующими полями: "SKU", "WEEK", "WEEK TO".
Сценарии использования
Данный функционал используется для того, чтобы обеспечить возможность дополнительной загрузки магазинов товаром перед акционными событиями или высоким сезоном продаж, при наличии различного рода логистических ограничений в работе распределительного центра либо поставщиков.
...
Список SKU отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
№ Группы – номер группы, к которой принадлежит SKU;
№ SKU – номер SKU;
Наименование – наименование SKU;
Изменено – пользователь, который последним вносил изменения;
Посл. изменение – дата последнего изменения.
Для добавления SKU в список позиций автозаказа необходимо поставить галочку в последней колонке таблицы. Для исключения SKU необходимо убрать галочку. По умолчанию SKU не добавленны добавлены в список позиций автозаказа.
При нажатии на кнопку появляется кнопку 💬 появляется меню дополнительного функционала:
...
Выбрать все – позволяет добавить все SKU (с примененными фильтрами) в список позиций автозаказа;
Удалить все – позволяет исключить все SKU (с примененными фильтрами) из списка позиций автозаказа;
Экспортировать в tsv – позволяет выгрузить все SKU (с примененными фильтрами).
...
Для более удобного отображения и поиска SKU на странице "Включенные позиции" присутствуют следующие фильтры:
...
Строка поиска. Поиск происходит по полям:
№ Группы;
№ SKU;
Наименование;
Изменено.
Фильтр отображения SKU. Позволяет отобразить:
Все – список всех SKU
Выбранные – список всех добавленных SKU в список позиций автозаказа
Удаленны Удаленные – список всех не добавленных и исключенных SKU из списка позиций автозаказа
Сценарии использования
Данный функционал, как правило, используется если функция автозаказа реализуется не функционалом MySales, а системой существующей системой заказчика, при этом используется прогноз и страховой запас MySales в формуле расчета автозаказа.
...
Так при начале работы с MySales у пользователя есть возможность выбрать позиции, для которых прогноз и страховой запас для автозаказа будет рассчитан MySales. Для позиций, которые не выбраны в этой форме заказ будет происходить по старой схеме с использованием проноза прогноза и страхового запаса рассчитанной вашей системой автозаказа. И только для выбранных позиций система автозаказа будет подтягивать прогноз и страховой запас, который рассчитан MySales.
...
Срок хранения позиции - для скоропорта необходимо оценить не будет ли завышенного запаса, который в свою очередь приведет к списаниям. Для этих товаров необходимо искать баланс между недополученными продажами и потерями из за списаний;
Периодичность доставки позиции - стоит учитывать, что коэффициент СЗ применяется с функцией квадратного корня. Таким образом, при ежедневной доставке он будет посчитан в заказе как КОРЕНЬ КВАДРАТНЫЙ(1/7), при еженедельной - как единица от того уровня, который вы видите в MySales;
Ценность позиции для компании (маржинальность) - для топовых позициий позиций мы рекомендуем по необходимости подымать СЗ (обычно в ценные позиции являються являются такими, у которых высокая скорость продаж);
Cкорость продаж позиции (чем выше скорость продаж, тем больше вероятность, что будет съеден страховой запас) - для позиций с высокой скоростью продаж, обычно это топовые позиции, которые несут большую ценность, есть смысл повышать значение СЗ для увеличения доступности;
Волатильность продаж позиции (непредсказуемые позиции, не имеющие закономерности колебания продаж) - если продажи позиции сильно отличаются от недели к неделе и в этих отличиях не видно каких-либо закономерностей (влияние цены, сезонности, погоды, тренд также можно проверить в интерфейсе MySales), и при этом эта позиция хорошо продается, либо приносит хорошую маржу компании, есть смысл у повышении коэффициента СЗ, чтобы не упускать непредсказуемые скачки продаж. При этом важно не забывать оценивать срок хранения, если это скоропорт.
...
Для возврата страхового запаса к значению по умолчанию, нужно удалить значение с поля коэффициент. Также это можно сделать установив значения коэффициента равным 0 или 1 (при установке значения 0, поле коэффициент автоматически очистится).
...
Для выгрузки коэффициентов страхового запаса в файл необходимо нажать кнопку кнопку ⇱:. Данные запишутся в файл формата Excel.
...
№ Группы;
№ Sku;
Наименование;
Изменено.
...
Установка коэффициента на уровне Магазина
Для установки коэффициента страхового запаса на уровне Магазина необходимо выбрать "Магазины" в строке выбора уровня установки:
...
Для загрузки коэффициентов страхового запаса с файла необходимо нажать на кнопку кнопку ⇱:
...
Загрузка коэффициентов на уровне SKU-Вся сеть
...
SKU_ID - колонка с номером SKU MySales;
STORE_ID - колонка в которой вводится номер Магазина MySales;
SS - коэффициент страхового запаса для соответствующего Магазина.
Сценарии использования
Рекомендуется повышать коэф-т страхового запаса при переходе на заказ на основании прогноза для следующих позиций:
...
Для загрузки корректировок с файла необходимо нажать на кнопку :
...
Для корректной загрузки файл должен иметь формат csv или txt с разделителем точка с запятой (;). В файле должны присутствовать следующие поля:
...
Если пользователь понимает количество таких продаж - вводить в систему конкретное (или максимально приближенное) количество аномальных продаж, тогда система будет видеть продажи как фактические минус заданные аномальные;
Если пользователь не понимает количество таких продаж, то есть смысл полностью исключить неделю из прогноза (как это сдеалать сделать описано в разделе Работа с вкладкой исключений).
Учет аномальных продаж очень важен для корректной работы системы. Так как необоснованные скачки в продажах могут вызвать в системе неккоректные некорректные зависимости и в будущем повлиять на точность прогноза и заказа.
...
Чтобы в вкладке "Аномалии" появились данные пользователь должен указать наличие аномальных продаж при построении прогноза в разделе "Анализ".
Для этого сначало сначала нужно открыть прогноз на уровне одного SKU.
...
После нажатия на "Аномалии" в окне появиться строка, в которую можно ввести количество аномальных продаж по каждой неделе. Закрыть строку можно нажав на кнопку кнопку ⎻.
...
Список аномалий отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
Группа – название группы, к которой принадлежит SKU;
SKU – название SKU;
Магазин – наименование магазина;
Аномалии – количество аномальных продаж и неделя.
...
Для более удобного отображения в вкладке "Аномалии" присутствуют следующие фильтры:
...
По уровню – отображать данные в разрезе SKU или группы (для изменения уровня нужно нажатием выбрать нужное поле);
Объединение по позициям:
Детальное отображение всех позиций таблицы;
По SKU – отображение позиций без магазинов;
По группам – отображение только групп и аномалий;
По магазинам – отображение только магазинов и аномалий.
По периоду – выбор за какой период отображать данные (для подтверждения изменения периода нужно нажать "Применить".
...
Работа с вкладкой Исключения
...
После нажатия на "Исключения" в окне появиться строка, в которой нужно поставить галочку под неделей, которую нужно исключить из прогноза. Закрыть строку можно нажав на кнопку -.
...
Список исключений отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
Группа – название группы, к которой принадлежит SKU;
SKU – название SKU;
Магазин – наименование магазина;
Исключения – количество исключений и неделя.
...
Для более удобного отображения в вкладке "Исключения" присутствуют следующие фильтры:
...
По уровню (для изменения уровня нужно нажатием выбрать нужное поле);
В разрезе SKU (за умолчанием);
В разрезе группы:
Объединение по позициям:
Детальное отображение всех позиций таблицы;
По SKU – отображение позиций без магазинов;
По группам – отображение только групп и аномалий;
По магазинам – отображение только магазинов и аномалий.
По периоду – выбор за какой период отображать данные (для подтверждения изменения периода нужно нажать "Применить".
Сценарии использования
Использование аномалий и исключений полезно для более тонкой настройки истории продаж, для того, чтобы повысить качество прогноза. При использовании этого функционала система будет лучше понимать нестандартные отклонения в истории продаж.
...
Список плохих позиций отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
Группа – название группы;
SKU – название SKU;
Магазин – название магазина;
MAPE – средняя абсолютная ошибка в процентах;
Первая дата – дата первого прогноза, в котором появилась плохая позиция;
Последняя дата – дата последнего прогноза, в котором появилась плохая позиция.
...
Для более удобного отображения в разделе присутствуют следующие фильтры:
...
По SKU/Группе – выбор отображения в разрезе SKU/Группы;
По MAPE – таблица сортируется по наибольшему значению MAPE;
По первой дате – таблица сортируется по первой дате;
По последней дате –таблица сортируется по последней дате.
Для очистки данных о плохих позициях нужно нажать кнопку "Очистить".
...
...
Статистика
...
Форма в стадии разработки, возможны ошибки при выводе информации!
...
Страница "Статистика" отображает детализированную статистику каждого построенного прогноза.
Статистика отображается в виде таблицы, которая имеет следующие поля:
...
Дата – дата построения прогноза;
Время – время построения прогноза;
Кол-во позиций – количество позиций, принимающих участие в прогнозе;
Медлен. поз. – кол-во медленно оборачивающихся позиций;
Остаток в днях – количество остатка в днях;
Доступн. % – доступность на полке в процентах;
Доступн. ++ – изменение доступности в процентах;
Продажи ++ – изменение продаж в деньгах;
% – процентное изменение продаж в деньгах;
Остаток -- – уменьшение остатка в деньгах;
% – процентное изменение остатка в деньгах;
MAPE – средняя абсолютная ошибка в процентах;
Статистику прогноза можно отображать относительно следующих уровней:
...
SKU - магазин;
SKU - регион;
Группа - магазин;
Группа - регион.
...