Кейс «Увелка»: предиктивная аналитика и каша в каждый дом

Производитель круп увеличил точность прогнозов потребительского спроса до 92%. Рассказываем, как в этом помогли Qlik Sense и Novo Forecast Enterprise.

Работа с данными и предиктивная аналитика нужна не только компаниям сегмента tech, но и вполне традиционному FMCG-рынку. Павел Синицын, директор по развитию бизнеса компании NOVO BI, рассказывает, как в компании «Увелка» удалось увеличить точность прогнозов потребительского спроса до 92% (благодаря системе прогнозирования Novo Forecast Enterprise с визуализацией данных на основе Qlik Sense).

Компания «Увелка» — один из крупнейших производителей продуктов питания в РФ. История бренда началась в 1992 году с переработки гречихи. Сейчас продукция компании реализуется в 29 странах мира, а количество ассортиментных единиц товара насчитывает несколько сотен.

«Увелка» обратилась в NOVO BI за аналитическими решениями, когда в компании определили бизнес-стратегию на опережение роста рынка. Это было необходимо для создания обоснованных целей перед маркетингом и департаментом продаж.

Первым этапом сотрудничества стало внедрение решения для анализа продаж в торговых сетях на платформе Qlik Sense. Продукты питания торговой марки «Увелка» доступны во всех федеральных торговых сетях, но оперативного мониторинга и детального анализа больших массивов информации о структуре спроса и совокупных продажах всех торговых точек у компании не было.

Система оценки торгового потенциала помогла обработать гигантский объем исходных данных продаж ритейлеров и консолидировать информацию из разных источников в удобные наглядные дашборды для анализа:

Уже на первых брифингах задача с аналитикой продаж в ритейл-сетях стала более приоритетной, хотя необходимость data mining в торговом маркетинге никуда не исчезла.

Команда проекта определила наиболее важные срезы для глубинной аналитики проводимых маркетинговых активностей и начала работу над следующими процессами:

Все аналитические решения были отдельными программными продуктами Novo BI. Необходимо было соединить всё в единое решение для того, что были получать максимальный совокупный предиктивный эффект. Следующим этапом цифровизации бизнеса для «Увелки» стало внедрение системы прогнозирования спроса.

Разработка NOVO BI — цифровая система прогнозирования спроса Novo Forecast Enterprise стала для уральского производителя продуктов питания защитой от неожиданных колебаний в запросах дистрибьюторов и торговых сетей. Все стало более прогнозируемым и предсказуемым, что позволило экономить на собственных издержках там, где раньше приходилось переплачивать за срочные перевозки и авралы. Технически это выглядит как machine learning. В зависимости от текущей ситуации, система сама выбирает подходящую математическую модель, и быстро строит прогнозы.

Принцип построения прогноза состоит из нескольких этапов.

Важной особенностью работы системы Novo Forecast Enterprise является работа в едином информационном пространстве, в котором все вносимые данные и расчеты являются достоянием общественности (с оглядкой на конфиденциальность данных и уровни доступа). При этом удобная интерактивная визуализация результатов прогнозирования в Qlik Sense позволяет ускорить процесс принятия решений для конечного пользователя.

Система прогнозирования стала инструментом создания обоснованных целей перед маркетингом и департаментом продаж и убеждения в их выполнимости.

Работа с клиентом «Увелка», как и с любым другим, не заканчивается на моменте внедрения системы прогнозирования спроса. Формирование культуры предиктивной аналитики в компании и приверженности конструктивного «спора на цифрах» требует достаточно долгосрочного сотрудничества.

Сейчас результаты выглядят так:

Внедрение предиктивной аналитики позволило топ-менеджменту компании высвободить время на решение важных стратегических задач для бизнеса, выхода на новые рынки и расширение ассортимента.