Трунов В.А. Исполнительный директор, ГК «Холидей»
Предпосылки проекта
ГК Холидей — одна из крупнейших торговых сетей Сибири. В неё входят более 340 магазинов в семи регионах РФ, работающие под брендами «Холди» и «Фермер-центр.рф». Ритейлер долгое время применял заказ, основанный на очищенной и сглаженной истории продаж, что давало хорошие результаты на обычных товарах. Но такой заказ не позволяет значительно улучшить оборачиваемость товаров и уровень сервиса магазинов, а также трудозатратен для менеджеров, особенно в части сезонных, скоропортящихся и промотоваров.
Для оптимизации цепочки поставок стала очевидной необходимость внедрения системы прогнозирования спроса. Компания нуждалась в высокопроизводительной системе прогнозирования, умеющей работать с розничной спецификой, то есть: поддерживать сезонные методы прогнозирования, прогнозировать новинки, промоакции и праздники.
В ходе конкурса была выбрана система прогнозирования спроса с использованием перспективных технологий Oracle.
Новые возможности для ритейлера
Исторические данные. Информация из ERP системы загружаются за период 2 года и более, что позволяет учитывать при прогнозировании сезонность и другие отклонения.
Очистка истории продаж. Устранение факторов, которые в будущем не повторяются, позволяет избегать завышения будущих прогнозов и вымывание ассортимента. Система проводит очистку истории продаж от скачков спроса, промоакций, периодов отсутствия товара, временного закрытия отдельных магазинов.
Базовый прогноз спроса. Наличие полного спектра методов прогнозирования позволяет достигать лучших показателей при работе со всем разнообразием товаров и профилей спроса.
Для генерации базового прогноза спроса в ГК Холидей применяется:
- Автоматический подбор наиболее подходящих алгоритмов из библиотеки методов: Метод Кростона, Скользящая средняя, Простое экспоненциальное сглаживание, Трендовый метод Хольта, Сезонный метод Хольта-Винтерса.
- Автоматический выбор уровня товарной и организационной иерархий для агрегирования.
- Прогноз на агрегированных уровнях данных и последующее распределение до товаров.
- Прогнозирование потребительского спроса по методу Байеса на основании плана продаж, уточняемого по мере поступления фактических данных.
Прогноз новых товаров. Ранее, прогнозирование товаров-новинок было второй по трудоемкости задачей после обработки промоакций. После внедрения автоматизированного прогнозирования спроса, менеджеры цепочки поставок получают готовый прогноз по новинкам без необходимости ручных корректировок заказов:
- Автоматически ведется подбор аналогов для новых товаров.
- Клонируется история регулярных и промопродаж для новых товаров и магазинов от аналогов.
Прогнозирование промо и праздников. Инструменты прогнозирования промо позволили автоматизировать заказ для типовых, часто повторяющихся акций. Заказы стали точнее, а специалисты ритейлера не тратят времени на рутинные операции:
- Профильное прогнозирование новинок, пасхальных продаж, временного ассортимента.
- Наложение прогноза промо и праздников на базовый прогноз.
- Прогнозирование товаров акционного спроса.
Предварительные заказы. Для формирования предварительного заказа на производство и закупку, система выгружает дневной прогноз по каждому товару-магазину на горизонт 90 дней.
Поддержка пользователей. Генерируемые системой уведомления по отклонениям помогают фокусироваться пользователям на проблемных товарах и своевременно принимать правильные решения.
Новые возможности для ритейлера
Автоматизация прогнозирования спроса в ГК «Холидей» значительно повысила качество заказа товара. Экономический эффект от улучшения оборачиваемости и снижения упущенных продаж составил примерно 3,5% от годового товарооборота компании. Также снизилось количество ручного труда по уточнению заказов под промоакции, скоропортящимся товарам и сезонному ассортименту.