Вы когда-нибудь чувствовали, что подсчет прогнозов в Excel отнимает у вас уйму времени? Давайте вместе посмотрим, как Datanomics Demand Forecast может изменить ваш подход к управлению спросом.

Почему традиционные методы прогнозирования больше не справляются?

Ответ: Представьте: два специалиста тратят вечность на проверку данных, составление прогнозов и планирование производства, но прогнозы на период свыше недели часто оказываются неточными из-за большого количества влияющих факторов, которые вручную сложно учесть. Это приводит к излишнему расходу ресурсов и ошибкам в планировании. Datanomics Demand Forecast позволит изменить ситуацию, автоматизируя процесс и повышая точность прогнозов. Один из наших клиентов даже сократил рабочие часы своих специалистов на 40% и улучшил точность планирования на 30%!

Как система справляется с недостатками данных и внезапными изменениями?

Ответ: Мы все сталкиваемся с неожиданностями – сырье может закончиться, а заказы появляться молниеносно. Наше решение справляется с этими проблемами следующим образом:

• Анализ неполных данных: Исторические тренды компенсируют разрывы в данных, создавая надёжные прогнозы даже при несовершенной информации.
• Сценарное моделирование: Представьте, что вы можете моделировать «что если»: нехватка сырья или всплеск заказов – и система подсказывает, как лучше реагировать.
• Синергия человека и ИИ: Ваш опыт и знания помогают настраивать систему для максимально релевантных результатов.

Как проходит процесс внедрения решения Datanomics Demand Forecast?

Ответ: Сервис предоставляется по подписке (модель SaaS), но для его запуска необходимо обучить модель на данных заказчика и настроить обмен данными между учетными системами заказчика и сервисом. Мы разработали последовательный и гибкий процесс, чтобы учесть ваши бизнес-потребности:

1. Погружение в ваш бизнес: Мы начинаем с консультации, чтобы лучше понять ваши цели и текущие методы прогнозирования.
2. Подготовка данных: Ваши специалисты предоставляют данные, такие как исторические продажи, остатки, календарь промо. Мы проводим аудит данных и даем рекомендации по улучшению их качества.
3. Пилотное тестирование: После анализа данных создаётся модель, которая тестируется на реальных данных для оценки её точности и адаптивности.
4. Интеграция и доработка: После успешного пилота модель интегрируется в вашу инфраструктуру с учетом ваших требований.
5. Постоянная поддержка: Мы продолжаем сопровождать решение, обеспечивая актуальность прогнозов и предоставляя обновления.

Чем определяется бюджет проекта?

Ответ: Бюджет зависит от масштабов и сложности проекта:

• Пилотный проект – символическая инвестиция для анализа данных, первичного тестирования и разработки.
• Полное внедрение – стоимость определяется объемом данных, интеграционными потребностями и уровнем поддержки. Включает в себя разработку сервиса приема, валидации и хранения данных.
• Ежемесячная тарификация по количеству объектов (магазины, клиенты, каналы продаж) и SKU.
  Пример: Если у вас 500 SKU, 200 клиентов и 1,000 точек доставки, бюджет будет рассчитан на основе ваших требований по частоте и горизонта прогнозирования и составлять около 90,000 рублей/месяц (в т. ч. НДС 20%).

Сможет ли система работать с большими объемами информации?

Ответ: Да, решение разработано для большого объема данных:

• Обработка больших объемов данных: Система легко справляется тысячами SKU и точками доставок;
• Индивидуальные прогнозы: Прогнозы создаются для каждой точки доставки и SKU;

Как часто обновляются прогнозы и какой горизонт прогнозирования?

Ответ:

• Ежедневное обновление: Модель регулярно обновляется, отражая последние изменения;
• Горизонт прогнозирования зависит от бизнес-требований заказчика. Горизонты прогнозирования условно определяются как кратко-, средне-, и долгосрочные.
  Краткосрочные – ежедневное оперативное прогнозирование. Важно для пополнения складских запасов в точках продаж
  Среднесрочное – месяц, квартал. Важно для логистики  и производства товаров
  Долгосрочное   –  полугодие, год вперёд, для стратегического планирования производства предприятия.

Как Datanomics Demand Forecast улучшает производственное планирование и уровень сервиса?

Ответ: Подключив Datanomics Demand Forecast, вы получаете:

• Актуальные прогнозы в разрезе SKU: Прогнозы помогают планировать производство с учетом реального спроса.
• Сокращение издержек: Уменьшается риск перепроизводства и излишков.
• Повышение уровня сервиса: Исключение дефицита товаров улучшает обслуживание клиентов.

Готовы начать? Вот следующий шаг:

1. Назначьте стартовую встречу: Обсудите цели, определите задачи и приоритеты.
2. Подготовьте данные: Соберите всю необходимую информацию для анализа.
3. Запустите пилот: Оцените работу системы в реальных условиях.
4. Интегрируйте решение: После успешного тестирования разверните модель в своей инфраструктуре.

Заключение

Datanomics Demand Forecast – это больше, чем просто инструмент: это способ трансформировать ваш бизнес, сделать его гибким, современным и эффективным. Хотите вывести управление спросом на новый уровень? Заполните форму обратной связи, и мы обсудим ваши цели уже сегодня.

Дополнительно

Datanomics внедрил ИИ-систему автозаказа для сети магазинов «Хорошее дело»

Интеллектуальный автозаказ: новые технологии в управлении цепочками поставок

Прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта. Ожидание vs Реальность