Вжжух — и все спланировано: как прогнозировать продажи и промо, формировать цены и ассортимент

Представьте: вы — коммерческий директор компании, производящей косметику. Перед вами стоит задача спрогнозировать спрос и продажи продукции, чтобы спланировать производство и товарные запасы. А это — миллион цифр, расчетов и таблиц. Как сделать это быстрее и проще, покажем на примере нашей модели для FMCG-компании. Назовем ее ООО «Шампунька».

FMCG — Fast Moving Consumer Goods — товары повседневного спроса. Ключевые факторы успеха бизнеса в FMCG-секторе — точное планирование коммерческой деятельности, быстрое принятие решений и адаптация к изменениям рыночных условий и потребительского спроса. Высокая конкуренция и нестабильные внешние факторы требуют от FMCG-компаний отлаженных бизнес-процессов.

На примере демонстрационной модели покажем, как Optimacros помогает решать задачи коммерческого планирования в FMCG-секторе быстро и эффективно.

Начнем с ассортиментной матрицы. Процесс планирования ассортимента занимает много времени и ресурсов, а ошибки в планировании могут привести к большим потерям прибыли. Модель решит эту задачу быстрее: оптимизатор поможет сформировать ассортиментный портфель таким образом, чтобы он смог принести максимально возможную прибыль в будущем.

Мы решили, что будем продавать. Следующий шаг — решить, по какой цене. С помощью функционала ценообразования модель поможет быстро реагировать на изменение спроса или конкуренции, корректируя цены в соответствии с новыми условиями. Сегментирование цен позволит выстроить оптимальную ценовую политику и оценить различные сценарии: например, увеличение цены на 5% для ряда товаров или вывод позиций из матрицы.

Самая большая боль — точный прогноз будущих продаж, который критически важен для планирования производства, поставок и складских запасов. Модель может построить расчет двумя способами: на статистических методах и на основе машинного обучения (ML). Выбор метода зависит от конкретной задачи прогнозирования и доступных данных. Расчет на основе машинного обучения может быть более точным, поскольку учитывает сложные взаимосвязи между многими факторами. Расчет на статистических методах — более прозрачный и понятный, т.к. основан на математических моделях.

Расчет ведется на уровне отдельных товарных позиций (SKU) и клиентов. Прогноз строится снизу вверх — от данных по конкретному клиенту и товару к общему прогнозу по компании. Это позволяет менеджерам вносить корректировки, учитывая свои экспертные оценки, особенности отдельных позиций и внешние факторы.

Мы спрогнозировали спрос, но что в реальности? Функционал мониторинга выполнения плана продаж поможет определить номенклатурные группы, по которым не выполняется план.

Также модель составит рекомендации для выполнения плана и подберет продукцию, которую нужно поставить в промо.

Любой маркетолог знает: планирование промо — долгий и трудный процесс. Чтобы быстро и без слез разработать промоакцию, в модели есть удобная форма для создания и настройки промо. В ней легко построить различные сценарии промоакций и посчитать их эффективность. Ключевая особенность блока — анализ «что если» и сценарное планирование. Вы можете сравнить различные условия акций, оценить целесообразность каждой и скорректировать стратегию.

Акцию провели — время считать результаты. Модель собирает данные о реализованных объемах продаж по акционным ценам и автоматически рассчитывает ключевые показатели эффективности:

Представим, что вы хотите ввести в ассортимент новый шампунь — «Васильковое поле». Исторических данных для него нет — как прогнозировать продажи? Здесь вступает в силу механизм поиска аналогов. Для построения прогноза вам нужно подобрать ближайший аналог — и это уже знакомое нам «Ромашковое поле». На основании анализа продаж аналога модель построит предварительный прогноз спроса.

Представим еще одну ситуацию: вы запускаете акцию на «Ромашковое поле». Акционный товар становится равным по цене с шампунем более низкого ценового сегмента, и два ваших продукта начинают конкурировать друг с другом на полке магазина. Модель предусмотрит и это: при расчете эффективности промоакций модель посчитает эффект от каннибализации, и вы сможете выбрать наиболее выгодный сценарий.

Функционал модели позволяет оптимизировать ключевые процессы коммерческого департамента:

На примере примененных подобных решений у наших клиентов мы видим, что внедрение модели существенно сокращает время на планирование акций, увеличивает скорость принятия решений и повышает точность прогнозирования.