Как связана точность прогнозирования спроса и экономическая эффективность?

Прогнозирование спроса и товарных запасов – это важный инструмент в торговле для дистрибьюторов и ритейлеров. Компаниям нужно знать, сколько каких товаров закупить, чтобы они продавались в будущем и приносили прибыль. И здесь без прогнозов сложно обойтись. Интуитивно кажется, что чем точнее прогноз, тем лучше для компании – будет меньше излишков и дефицита, а значит и прибыль. Но всегда ли это так?

На сайте demand-planning.com вышла интересная статья о связи точности прогноза и экономического эффекта. Автор предлагает разобраться, действительно ли бизнесу всегда нужна максимальная точность.

В качестве примера он приводит исследование. В ходе анализа более чем 32 000 временных рядов исследователи пришли к неожиданным выводам: точность прогноза и его экономическая ценность для бизнеса не всегда связаны.

Главные вопросы исследования звучали так:

1. Действительно ли «точность» прогноза всегда коррелирует с его добавленной стоимостью?

2. Когда точность становится достаточной и дальнейшие улучшения теряют смысл?

Ответы на эти вопросы оказались неочевидными. Более точный прогноз не всегда приносит больше ценности для бизнеса, а иногда даже может нанести финансовый ущерб.

Исследование опиралось на данные международного соревнования по прогнозированию M5, проведенного в 2020 году. Оно было ориентировано на прогнозирование спроса на товары Walmart и предоставило 130 различных наборов прогнозов. Однако соревнование сосредоточилось исключительно на точности прогнозов, не учитывая бизнес-решения и их последствия.

Для исследования команда дополнительно обогатила данные такими параметрами, как структура издержек, частота заказов, ограничения поставщиков и другие бизнес-аспекты. Это позволило максимально приблизить анализ к реальным условиям бизнеса.

В ходе эксперимента было смоделировано более 9,4 миллиона отдельных сценариев, и результаты были весьма неожиданными.

🔹 В 80% случаев улучшение прогноза не влияло на принятие решений и не приводило к улучшению экономической эффективности. Это означает, что в 4 из 5 случаев затраты на улучшение точности прогнозов не окупились.

🔹 Только в 12,6% случаев улучшение прогноза дало экономический результат, оправдывая инвестиции.

🔹 В 7,3% случаев более точный прогноз, напротив, привел к ухудшению экономических показателей.

Эти выводы были одинаково верны для различных метрик оценки точности прогнозов (MAPE, MAE, MSE и т. д.). Само по себе улучшение точности не гарантирует экономическую выгоду.

Главный вывод исследования в том, что важна интеграция прогнозов с бизнес-решениями и их последствиями. И в первую очередь необходимо сосредоточить усилия на тех аспектах, которые приносят ощутимый экономический результат. А если вы выбираете систему для управления запасами и прогнозирования спроса, то она должна считать и показывать результат в деньгах. И только потом в точности прогноза, сокращении дефицита, излишков и других метриках.

У нас также есть статья на эту тему – «Почему повышение точности прогноза не гарантирует повышение прибыли». В ней мы в деталях разбираем влияние точности прогноза на прибыль компании.