«КОРУС Консалтинг» создал облачный сервис для прогнозирования спроса в ритейле и дистрибуции

[ax_mct]

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

А теперь ответы от разработчиков сервиса на некоторые вопросы. Ребята очень трепетно относятся к продукту, поэтому некоторая эмоциональность сквозит

Забегая вперед, можем пригласить участников на очередной вебинар, планово это январь / начало февраля. Если есть бизнес-потребность и готовы делать Пилот - пишите отдельно, отработаем в индивидуальном порядке.

Вопросы действительно были недобрые (даже скорее злые) и эмоциональность понятна.
Ответы тем не менее достойные. По крайней мере те что я могу видеть

По сути как я понимаю предлагается сервис (а не продукт) с оплатой в случае удовлетворения. С этой точки позиции все очень адекватно, на мой взгляд.

Интерес лично у меня есть, могу попробывать продвигать на британском рынке.
"Кому" - есть. А вот "что" и "как", и даже "почему", от этого некомфортные вопросы и возникают.

Само по себе техническое любопытство вещь натуральная и как-то должно быть удовлетворено как минимум для целей маркетинга. Понятно что с учетом защиты интеллектуальной собственности.

[ax_mct]

Цитата:

Сообщение от sukhanchik

Я бы на месте заказчика попытался понять хотя бы схематично суть алгоритмов. Никто не просит формулы или тем более программный код. Но без конкретики - сложно понять сильные и слабые стороны системы.
На этом форуме возможно и не так много потенциальных клиентов, но есть специалисты, которые могут эту систему "пропиарить" своему руководству. А "пиарить" о том, что система лучшая только потому что она лучшая - это не тот вариант.

Именно что "прокачать".

Фотография в купальнике.

[twilight]

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

закрытие Azure сервиса Machine Learning).

Откуда инфа про закрытие? Вроде на официальном сайте все работает: https://azure.microsoft.com/en-us/ov...hine-learning/

[twilight]

Какой детальный алгоритм оценки эффективности? Это не является коммерческой тайной? )

[twilight]

Допустим в январе мы закупили 100 йогуртов и все их продали. Аналогично в феврале, марте и остальных месяцах 2017 года. Какой прогноз выдаст алгоритм на январь 2018 года?

[mnt_dx]

Иван, а что означает на пальцах работа до уровня чека?

[Ivanhoe]

Собираю вопросы, ответим.
Про чеки: те системы, что мы смотрели или внедряем смотрят на выбытие суммарно за день, т.е. Z-отчет. По разным причинам, в т.ч.для производительности. Наш сервис использует облачные вычисления и сервисы работы с большими объемами, поэтому мы успеваем проанализировать продажи в разрезе чеков за нужное технологическое окно времени (например, два часа с 01:00 до 3:00). Чем интереснее чеки? Акции по времени дня, сопутствующие товары, товары конкуренты и т.д.

[AlGol]

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

А теперь ответы от разработчиков сервиса ...

6. Мы используем жёсткую оценку точности прогноза, с учетом весов. Чем больше товар продаётся, тем больше вес точности ЕГО прогноза на общую точность.

Очень удобно
чем больше продаж позиции, тем выше становится точность прогноза.
повышая вес точности позиции в общей оценке мы мультиплицируем общую точность, занижая вклад неликвида, который всегда портит прогноз.

Другими словами, выставляем на самое видное место красивый товар, убрав подальше то, что не вызывает восторга заказчика.

[Ivanhoe]

Почему такой вывод? Если нужно планировать по sku, что редкость в крупном ритейле, то никуда неликвид не спрячется. А если по категории, то логично использовать максимально полную статистику, а вот уже внутри категории распределение делать по другому. И в любом случае борьба с неликвидами отдельное и обязательное упражнение.

[mazzy]

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

[B]Сервис автоматически производит прогноз спроса для каждого товара и/или магазина сети на каждый день, на выбранный горизонт в будущем, без ограничений по объёму данных и производительности и учитывает, как внутренние данные ритейлера и дистрибутора (используются все исторические данные вплоть до чека), так и внешние, такие, например, как конкурентное окружение.

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

поэтому мы успеваем проанализировать продажи в разрезе чеков за нужное технологическое окно времени (например, два часа с 01:00 до 3:00). Чем интереснее чеки? Акции по времени дня, сопутствующие товары, товары конкуренты и т.д.

А зачем и кому нужен прогноз с точностью до нескольких часов?
Что с таким прогнозом можно сделать?

Цитата:

Сообщение от AlGol

Другими словами, выставляем на самое видное место красивый товар, убрав подальше то, что не вызывает восторга заказчика.

Убираем/выставляем? каждые два часа? К пику продаж переставлять товар на полках? Мерчендайзерам больше делать нечего что ли?

Какое количество людей в торговом зале должно быть, чтобы реализовать "выставляем...убрав"? Каковы затраты на их труд? Каковы оценки эффекта от этого труда? Точно затраты окупятся?

===============
Главный вопрос. Предположим, сервис работает идеально и действительно делает то, что сказано в объявлении.

что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса?

если речь идет о долгосрочных и агрегированных данных, то чем новый сервис отличается от уже существующих?

[mazzy]

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

Почему такой вывод? Если нужно планировать по sku, что редкость в крупном ритейле, то никуда неликвид не спрячется. А если по категории, то логично использовать максимально полную статистику, а вот уже внутри категории распределение делать по другому. И в любом случае борьба с неликвидами отдельное и обязательное упражнение.

Согласен в целом.

В данном конкретном случае:
как ритейлеру можно использовать почасово планирование не по sku, а по категории?

[AP-1055D]

Цитата:

Сообщение от mazzy

как ритейлеру можно использовать почасово планирование не по sku, а по категории?

Имеется в виду не планирование с точностью до часа, а что прогноз, построенный на основе данных на уровне позиций чеков, может быть подготовлен в течение пары часов.

[mazzy]

Цитата:

Сообщение от AP-1055D

Имеется в виду не планирование с точностью до часа, а что прогноз, построенный на основе данных на уровне позиций чеков, может быть подготовлен в течение пары часов.

Принимается.
Грубо процитировал.

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

Чем интереснее чеки? Акции по времени дня, сопутствующие товары, товары конкуренты и т.д.

Вопросы те же про прогнозирование с точностью до чеков:

Цитата:

Сообщение от mazzy

Главный вопрос. Предположим, сервис работает идеально и действительно делает то, что сказано в объявлении.

что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса?

если речь идет о долгосрочных и агрегированных данных, то чем новый сервис отличается от уже существующих?

Цитата:

Сообщение от mazzy

В данном конкретном случае:
как ритейлеру можно использовать почасово планирование не по sku, а по категории?

[mazzy]

а... фиг с ним...
вообще говоря, надо было подождать ответа - вдруг там что-то хорошее.
давайте сразу:

Цитата:

Сообщение от Ivanhoe

поэтому мы успеваем проанализировать продажи в разрезе чеков за нужное технологическое окно времени (например, два часа с 01:00 до 3:00). Чем интереснее чеки? Акции по времени дня, сопутствующие товары, товары конкуренты и т.д.

итак, предположим, что сервис идеально делает то, что объявлено.
есть почасовой (по времени дня) прогноз, созданный прошлой ночью.

тут может быть интересное ответвление беседы "как можно использовать почасовые прогнозы, созданные десять-пятнадцать часов тому назад?", а также механизмы актуализации прогнозов в сервисе. И чем эти механизмы отличаются от стандартных в сводном планировании и в других.

ответвление снова возвращается к главному вопросу: "что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса?"

да, я зарубил эту ветку в своем посте. но забыл про полную цитату. )))

[ax_mct]

Цитата:

Сообщение от mazzy

"что ритейлер может сделать с почасовыми прогнозами спроса? каковы затраты на действия ритейлера по обслуживанию почасового спроса?"

Не скажу за ритейлеров и "чеки в часы", но для дистрибьюции почасовой спрос при принятии заказов
то есть "заказ в часы" вполне актуален, То есть детализация на уровне часов может быть востребована. По крайней мере один живой проект у меня такой есть перед глазами.

В самом простом варианте часы доступности конкретного поставщика. Прием конкретным фермером заказов строго до определенного времени, скажем только до часу дня. И здесь нужен анализ не только продаж, но и упущенных заказов. В разрезе часов.

[George Nordic]

Коллеги, ну давайте не все в кучу.

Во-первых, повторяю еще раз - не надо заниматься прогнозированием на уровне SKU. Даже если система это позволяет (а они все, в общем-то, позволяют, только ценности это никакой не несет. Почему - я уже рассказывал). Если у вас такой уникальный SKU ("Поцелуй снегурочки") - создайте под него отдельную категорию и прогнозируйте себе на здоровье.

Сергей, почасовое прогнозирование - это уже управление торговым залом. Подобные задачи есть, как ни странно, но не так часто распространены. Встречался при работе с duty free, когда выкладка и / или акции подстраиваются под те или иные рейсы (презентацию с небольшим примером приложил). Или когда утром народ бежит на работу - то покупает одни товары (в офис на перекус), обратно - то другой продуктовый набор, домой. Но этим пока не очень многие заморачиваются.

С Уважением,
Георгий

[George Nordic]

Блин, и чековую аналитику сюда присобачили. Это вообще отдельная тема, узкая, для маркетологов - изучение продуктовых корзин, поведенческих моделей потребителей, раскладки товаров (по залу, а не выкладки - это уже мерчендайзинг, управление полкой, тоже есть такая задача), акций (тем более - акции связанных с изменением размещения / выкладки), акций, привязанных ко времени ("счастливые часы"). Вот тут уже - да, тут до SKU.

Ох. Хоть лекции читай, ё-моё.

Блин, я ж и читаю иногда




С Уважением,
Георгий

[sukhanchik]

2Ivanhoe:
Вот обращаю внимание на сообщение Георгия. Он привел бизнес-ситуации, когда есть потребность чего-то рассчитать. Это и есть половина той самой конкретики, которую хотелось услышать. Половина - потому что это сценарий. Вторая половина - это описание решения, как результата.

Цитата:

Сообщение от George Nordic

Подобные задачи есть, как ни странно, но не так часто распространены. Встречался при работе с duty free, когда выкладка и / или акции подстраиваются под те или иные рейсы (презентацию с небольшим примером приложил). Или когда утром народ бежит на работу - то покупает одни товары (в офис на перекус), обратно - то другой продуктовый набор, домой. Но этим пока не очень многие заморачиваются.

Т.е. при всем уважении к решению Коруса - пока складывается ощущение, что Георгий больше "в теме". Хотя я вполне допускаю, что решение неплохое. Но даже неплохое решение будет являться пустышкой без грамотных консультантов.

В общем, больше конкретики (это уже ко всем участникам). Спасибо George Nordic и ax_mct за их конкретику.

[mazzy]

Цитата:

Сообщение от ax_mct

может быть востребована

Четкий и мужественный ответ на вопрос, которого никто не задавал )))

======================
В целом по ветке:

Полностью согласен с sukhanchik - хочется услышать какие сценарии использования предполагали авторы. И увидеть где и какой экономический эффект от использования решения в данных сценариях.

[George Nordic]

Цитата:

Сообщение от mazzy

И увидеть где и какой экономический эффект от использования решения в данных сценариях.

СЕРЕЖ! Ё-моё, я тебя покусаю! КАК можно ожидать от системы, которая носит рекомендательный характер, экономический эффект??

Цитирую "самоё себя": "дело в том, что ИТ-система, учетная или BI, сама не принимает решений, а просто дает рекомендации. Вопрос, соблюдать их или нет – это уже дело менеджмента, который использует ту или иную систему для принятия решений.

При этом можно «слушать» рекомендации и им следовать, а можно – наоборот, смотреть что предлагает система и делать наперекор. Возникает вопрос: как тогда оценить ее эффективность?

Но если все время следовать рекомендациям, то на определенном уровне принятия решений этого все равно станет недостаточно. Дело в том, что, к сожалению, (а может, и к счастью) в системе невозможно учитывать все факторы, которые приводят к принятию верных управленческих решений, однако со своевременными и достоверными сведениями из BI-системы сделать это гораздо проще... Так что современные системы оцениваются не просто по принципу «внедрение данной технологии позволит сократить на 50% время на поиск информации и подготовку отчетов, что при загруженности персонала 19 часов в неделю на данные задачи даст нам 380 часов рабочего времени в месяц и позволит сэкономить 1 млн рублей», BI системы помогают принять верное решение, а это оценить намного сложнее.

Самое важное - внедрение BI не должно быть самоцелью: платформу бизнес-анализа, как и любое другое ПО, нужно внедрять для того, чтобы решить определенные задачи бизнеса. Во-первых, необходимо определиться с пулом наиболее актуальных задач, решение которых обеспечит BI-система: например, оптимизация ассортиментных матриц, сокращение запасов, отслеживание эффективности маркетинговых кампаний. Далее надо понять, насколько внедрение BI поможет улучшить ситуацию. Для этого следует определить текущие показатели и желаемый результат, то есть измеримое улучшение после внедрения новых технологий.

Подробнее - например, тут.

С Уважением,
Георгий