Discuss (0)

Print

RSS

Главная » Salescast » Здесь

Часто задаваемые вопросы

Оглавление [Скрыть/Показать] Часто задаваемые вопросы    Совместимость и интеграция    Пробная версия    Данные на входе    Отчет о прогнозе    Результаты прогноза    Срок поставки    Вероятность обслуживания    Точка пополнения запасов    Спрос на время поставки    Обеспеченность запасами    Точность    Период    Горизонт    Прогнозирование рекламных акций    Исключение медленно продающихся товаров    Стоимость    Выполнение прогноза    Безопасность

Совместимость и интеграция

Salescast можно интегрировать с большинством используемых в настоящее время корпоративных информационных систем управления предприятием, систем управления заказами и платформам для электронной коммерции. Единственным требованием является хранение данных в соответствующей базе данных. Утвержденным стандартом в отрасли является SQL, если ваша система хранит резервные копии в формате SQL, это также подходит. Если сомневаетесь, просто свяжитесь с нами.

Для доступ к данным QuickBooks нужны услуги специализированных компаний. В настоящее время мы меняем нашего провайдера таких услуг. В течение этого времени мы не можем предоставлять поддержку для пользователей QuickBooks. Сообщите нам о своем интересе, и мы сообщим вам как только мы снова будем готовы предоставить такие услуги. Приносим свои извинения за отсрочку!

Первым шагом является создание автоматизированного процесса установки, получения и форматирования данных всей истории продаж в вашей системе. У вас есть два варианта: вы можете произвести интеграцию самостоятельно. Для этого требуются некоторые знания в области IT технологий и 1-3 дня времени. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией. Или мы можем выполнить интеграцию для вас. В этом случае мы создаем "адаптер" для вашей системы. Все, что вам нужно предоставить - это удаленный доступ к вашей базе данных в режиме чтения. Свяжитесь с нами для получения информации о стоимости услуги.

Salescast размещен на хостинге Windows Azure, что означает, что у нас нет фиксированного IP адреса, но есть определенный диапазон адресов. Следовательно, вам нужно предоставить доступ для IP адресов центра данных Microsoft 94.245.0.0/16. В случае, если вы хотите предоставить доступ серверу MS SQL, прочтите эти инструкции.

SQL - это установленный стандарт хранения коммерческой информации. Почти любое современное бизнес приложение сегодня поддерживает стандарт SQL. Наверняка, ваша компания также использует SQL. SQL может быть разных модификаций: MSSQL, MySQL, Oracle, ... Salescast поддерживает все основные провайдеры SQL.

Учетные данные базы данных обычно имеются в департаменте IT в вашей компании. Если вам не понятен процесс, свяжитесь с нами.

Пробная версия

Первым шагом для тестирования Salescast является установки автоматической выгрузки и форматирования данных о продажах за прошлые периоды. Эта фаза обязательно вне зависимости от типа используемого инструмента для оптимизации товарных запасов/прогнозирования. По нашему опыту, создание "чистых" данных - это 75% от всей работы, необходимой для тестирования любого приложения для оптимизации товарных запасов/прогнозирования.

К сожалению, это невозможно. Несмотря на то, что Excel является очень полезным инструментом во многих случаях, с технической точки зрения он плохо подходит для управления данными и их экспорта. Это и есть причина, по которой были созданы базы данных формата SQL. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим подробным разъяснением, почему Excel не работает как хранилище данных.

Мы настоятельно рекомендуем провести тестирование на полном объеме данных. Прогнозирование нескольких продуктов, или предоставление только нескольких значений не даст вам значимых результатов, и ваши время и усилия будут потрачены впустую. Отличительная особенность Salescast перед традиционными методами и инструментами прогнозирования заключается в анализе моделей поведения и корреляций полного портфолио продукта и анализе всех доступных данных. В другом случае это преимущество теряется. Мы предлагаем сравнить точность прогноза Salescast с точностью вашего текущего инструмента для прогнозирования, используя абсолютную величину отклонения. Пожалуйста, посмотрите наше видео о точности прогноза, в котором объясняется применение этого метода.

Данные на входе

Salescast будет использовать любое доступное количество данных. Больше данных означает больше информации, что в целом ведет к лучшим результатам в статистическом прогнозировании. Следовательно, идеальным вариантом являются ежедневные данные о продажах и более двух лет истории, но еженедельные или ежемесячные данные за более короткий период тоже подойдут. Срок поставки и желаемый уровень удовлетворенности необходимы для вычисления точки возобновления заказа. В случае, если в вашей системе в настоящее время нет этой информации, мы рекомендуем начать со средних значений по умолчанию, которые вы можете со временем улучшить.

Количество заказанного товара является идеальным значением, так как это число максимально приближено к фактически наблюдаемому спросу. Тем не менее, прогнозы могут быть рассчитаны с использованием данных о количестве отгруженного товара или схожей информации.

Мы рекомендуем включать все заказы в качестве полученных независимо от их статуса, чтобы получить максимально близкое к фактическому спросу значение.

Обе схемы интеграции данных: промежуточная база данных и адаптер, по умолчанию исключают вышедшие из ассортимента артикулы.

При использовании для интеграции схемы с промежуточной базой данных вы можете выбрать артикулы, которые вы хотите включить в отчет, путем добавления ‘поля нулевой булевой переменной’. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией. Если вы интегрируете данные с помощью адаптера, будет применяться похожая схема. По умолчанию Salescast рассчитает прогноз для товара, если для него есть хотя бы одно значение данных. Прогнозы, построенные на малом количестве данных, очевидно, имеют свои ограничения: необходимо применять очень простые модели, и точность таких прогнозов достаточно низкая. По мере увеличения количества данных прошлых периодов, технология прогнозов сможет использовать более сложные модели, а точность прогнозов увеличится. Товары с небольшой историей или совсем без нее могут извлечь особенную пользу от использования тэгов.

Дефицит товара приводит к падению уровня продаж до нуля до момента появления товара на полках. При прогнозировании эти помехи не должны приниматься за 'нулевой спрос', так как это снизит точность прогноза. Salescast применяет эвристические правила для выявления точек дефицита и отдельно выделяет ситуации 'настоящего' нулевого спроса. Большинство случаев дефицита, таким образом, выявляются автоматически и не требуют дополнительного вмешательства.

Отчет о прогнозе

Пожалуйста, посмотрите видео пример отчета и демо-видео Salescast.

Salescast рассчитает прогнозируемые значения, спрос на время срока поставки, точки возобновления запасов, количество дней, на которые достаточно имеющихся товарных запасов (обеспеченность запасами) и может рассчитать точность прогноза. Пожалуйста, ознакомьтесь с примером отчета.

Salescast может рассчитывать прогноз по дополнительным колонкам данных. По умолчанию мы предлагаем указать название продукта, идентификационный номер, заказанное количество и товарные запасы в наличии. Здесь представлена документация по интеграции базы данных по схеме промежуточной базы. При интеграции через адаптер, необходимые значения нужно будет указать в процессе создания адаптера.

Спрос на время поставки является функцией от срока поставки, точка пополнения заказов является функцией от срока поставки и вероятности обслуживания. В случае отсутствия этих данных эти поля остаются пустыми. Пожалуйста, проверьте свои данные и внесите недостающие значения. В следующий раз, когда вы будете обновлять прогноз, спрос на время поставки и точки пополнения запасов будут рассчитаны.

По умолчанию Salescast не рассчитывает оптимальный размер заказа. Тем не менее, возможно применение алгоритма, который автоматически рассчитывает количество товара для заказа. Более подробная информация об оптимальном размере заказа, а также вы можете загрузить наш бесплатный калькулятор оптимального размера заказа в Excel.

Проверьте, что в оцениваемом вами отчете использованы те же наименования заказав и даты. Например, "дата отгрузки" против "дата заказа" или "количество заказов после отмены и возвратов" против "первоначальное количество заказов от клиентов". Если вы проводите интеграцию через нашу схему промежуточной базы данных, проверьте загружаемые вами данные на на потенциальные фильтры и правила бизнеса, которые вы могли установить со своей стороны. Если после этого соответствия все еще нет, свяжитесь в нами.

По умолчанию Salescast не учитывает части сборных товаров. Мы рекомендуем применить простой скрипт, который адаптирует ваши данные в связи с эффектом сборных частей перед загрузкой их в промежуточную базу данных. Свяжитесь с нами, если вам нужна поддержка.

По умолчанию Salescast применяет правило исключения редко продаваемых товаров, чтобы снизить стоимость подписки на услуги Локад для наших клиентов. Товары, которые не продавались по меньшей мере 3х раз в последние три месяца при ежемесячных прогнозах, или не продавались по меньшей мере 3х раз в последние три недели при еженедельном прогнозе, или не продавались по меньшей мере 10х раз в последние 15 дней при ежедневном прогнозе, будут исключены. В зависимости от модели поведения продаж товара, он может становится редко продающимся или переставать быть таковым с течением времени. Следовательно, каждое использование может генерировать немного отличный набор значений для прогнозирования. Имейте в виду, что в аккаунте Salescast у вас есть возможность отключить опцию исключения редко продающихся товаров.

Для удобства мы показываем только 12 значений, тем не менее, прогнозный процессор будет использовать весь имеющийся объем данных. На второй странице вашего отчета (‘детали’) указывается наиболее раннее значение, использованное Salescast.

Результаты прогноза

Обновление занимает от 5 минут до более часа для клиентов с большими объемами данных

Тренды имеют большое значение в статистическом прогнозировании. Примерами таких трендов являются сезонность и рост. По этой причине мы прилагаем большие усилия для разработки сезонных моделей, чем их выявления. Для этого тренд должен быть выявлен и подтвержден. Выявление означает определение закономерности поведения, в противовес случайным колебаниям. Примером является уровень продаж в сезон Рождества: продажи растут перед Рождеством и падают после. Подтверждение тренда требует, чтобы эта закономерность была определена по крайней мере еще один раз. В нашем примере требуется, чтобы уровень продаж возрастал перед Рождеством и в предыдущем году.

В случаях, когда тренда не наблюдается, или он не подтвержден, самым точным обычно является плоский прогноз, несмотря на то что это часто кажется парадоксальным. Этот подход может показаться простым, но вся сложность заключается в определении правильного уровня плоского прогноза.

Обычно плоские прогнозы наблюдаются в двух случаях: Слишком мало данных о прошлых периодах, которые не позволяют выявить существующий тренд, или, несмотря на ощущения наблюдателя, наблюдаемая или подтвержденная модель поведения просто отсутствует.

В таких случаях мы рекомендуем два шага: во-первых, убедиться, что предоставлено достаточное количество данных, которое позволяет подтвердить потенциальный тренд, то есть, как в нашем примере, данные за рождественский сезон. Во-вторых, убедиться, что тренд наблюдается на самом деле. Помогает графическое изображение данных в обобщенном виде по неделям и месяцам. Это достаточно часто встречающаяся модель поведения, когда бизнес растет за счет постоянного добавления новых товаров, в то время как существующие в продаже товары проходят свой жизненный цикл. Учитывая, что для расчета прогноза используются только существующие товары в разных стадиях жизненного цикла (в том числе в фазе спада и выхода из оборота), обобщенные прогнозные значения снижаются. Ознакомьтесь с более подробной информацией об этом феномене.

Salescast автоматически определяет зависящие от дат модели поведения, поэтому вам не нужно сообщать нам о сезонности продукта. Основой этой технологии является большая библиотека сезонных моделей и подход Локад к анализу на основании данных о множестве временных рядов.

Salescast будет применять эффекты сезонности к прогнозу в случае, если она выявлена и подтверждена. Сезонность подтверждается, если модель поведения повторяется по крайней мере еще один раз или она присутствует для похожих товаров. Анализируя отчет Salescast, легко заметить потенциальную сезонность в 12 значениях прошлых периодов, которая фактически там отсутствует.

существует множество моделей поведения, которые повторяются каждый год, но не всегда в одно и то же время. Например, День матери (который выпадает на разные дни каждый год и различается в разных странах) и другие праздники, как Рамадан, Пасха и Ханука (которые приходятся на разные дни каждый год). Многие из подобных событий, например, Пасха, незначительно различаются по датам каждый год, в то же время соответствующее повышение уровня продаж происходит в течение нескольких дней. В этом случае нерегулярность не оказывает столь значительного влияния. Для более сложных случаев мы используем квази-сезонные модели.

Ознакомьтесь со вторым листом отчета Salescast (под названием 'Детали'). Дата, указанная в поле 'Начало продаж' является самой ранним использованным значением.

Ознакомьтесь со вторым листом отчета Salescast (под названием 'Детали'), где есть список названий и количество использованных тэгов. мы не указываем модели, использованные для каждого отдельного товара. Для получения общей информации об имеющихся с нашей библиотеке моделях, и том, как мы выбираем наиболее подходящую, посмотрите это видео.

В настоящее время эта информация не указывается в отчете, но анализируя отчет, вы поймете, была ли выявлена такая модель поведения как сезонность и применена ли модель сезонности. А вы знаете что сезонность наблюдается не только в рамках года? Наши алгоритмы анализируют большое число возможных видов сезонности. Например, недельную, месячную ('зарплата') и годовую сезонность.

Да, для этого в настройках Salescast вам нужно выбрать автоматический режим обновления.

Salescast рассчитает прогнозы и значения для оптимизации товарных запасов, которые можно вручную редактировать в отчете Excel или в вашей системе управления заказами. Тем не менее, мы настоятельно рекомендуем различать прогноз уровня спроса и оптимизация пополнения запасов. Редактирование рекомендованного уровня пополнения запасов в связи с существующими ограничениями бизнеса является частью оптимизации процесса пополнения запасов и управления рисками. Что касается прогнозирования спроса, то в большинстве случаев поведение в прошлом находит свое представление в будущем, а ручное редактирование является скорее исключением.

Срок поставки

Срок поставки означает срок поставки товаров от ваших поставщиков (в отличие от срока поставки вашим покупателям). Он определяется как количество календарных дней от момента оплаты до поступления товара на ваш склад. Более подробная информация о об определении и расчете срока поставки.

Срок поставки выражается в календарных днях. Рабочие дни были бы более точным определением срока поставки, хотя эффект от прогноза довольно мал и учет национальных календарей по всему миру, таким образом, не целесообразен. Более подробно о сроках поставки.

Различия в сроках поставок ваших поставщиков могут смутить вас, так как в Salescast вы можете работать с единственным значением срока поставки. Тем не менее, определить необходимый для использования в расчете срока поставки достаточно просто. Ознакомьтесь с информацией о моделировании различных сроков поставки.

Это не входит в стандартный набор функций. Тем не менее, мы можем ввести эту функцию по запросу, попросите нас.

В таком случае для определения спроса на период поставки используется экстраполяция. Это никогда не является хорошей альтернативой прогнозу, поэтому мы настоятельно рекомендуем выбрать горизонт прогноза, который больше срока поставки для большинства товаров в списке (исключите не удовлетворяющие этому требованию). Подробная информация о выборе правильного горизонта прогнозирования.

Вероятность обслуживания

Уровень удовлетворенности - это желаемая вероятность удовлетворения запроса клиента. Эта значение представляет собой цель в качестве работы с точки зрения наличия товара. Например, уровень удовлетворенности 90% на практике означает, что у вас будет в наличии достаточно товара для удовлетворения 9 из 10 заказов клиентов. Вероятность обслуживания позволяет вам определить баланс между затратами на хранения товарных запасов и затратами в связи с дефицитом. Высокая вероятность обслуживания увеличит ваши товарные запасы и доступность товара для покупателей. Более низная вероятность обслуживания, снизит объем товарных запасов, но так же увеличит шансы не удовлетворить покупательский спрос.

Выбор во многом зависит от вида деятельности и товара. Вероятность обслуживания может варьироваться от 99% до 50%. Здесь вы найдете простое, практичное объяснение, как начать с достаточной вероятностью обслуживания для ваших товаров. Ознакомьтесь с нашим бесплатным калькулятором вероятности обслуживания в Esxcel и углубленным анализом вероятности обслуживания.

Чем выше вероятность обслуживания, тем больше товарных запасов необходимо для ее обеспечения. Фактически, уровень товарных запасов увеличивается в геометрической прогрессии с уровнем вероятности. Как правило, уровень товарных запасов удваивается, при увеличении вероятности обслуживания на отрезке до 100%. Например, при увеличении вероятности обслуживания с 95% до 97,5%, объем необходимых товарных запасов удваивается. Более подробно о выборе правильной вероятности обслуживания.

Да, для каждого артикула существует своя вероятность обслуживания. Salescast будет автоматически получать эту информацию из вашей системы вместе с историями заказов и включать данные в прогнозный отчет. Да, можете, хотя мы рекомендуем включить вероятность обслуживания в свою политику управления запасами. Уменьшение товарных запасов и увеличение доступности товара, предлагаемые Локад, основывается на двух частях анализа: прогноз и вычисление точки пополнения запасов (резервного запаса). Обычно для начала мы рекомендуем создать свободные ячейки и заполнить их универсальным ‘средним’ значением вероятности обслуживания. В последующем вы сможете изменить обслуживания по каждому товару. Пожалуйста, прочтите здесь, как это сделать.

Точка пополнения запасов

Точка пополнения запасов - это количество товара, которое сигнализирует о необходимости пополнения запасов. Когда количество запасов опускается ниже точки пополнения, необходимо разместить заказ. По интуиции, точка пополнения запасов рассчитывается, чтобы вычислить два значения. Во-первых, размер товарных запасов, которые вы продолжаете продавать в течение срока поставки (спрос на время срока поставки). Во-вторых, неопределенность спроса (резервный запас). Следовательно, точка пополнения запасов = спрос на время поставки + резервный запас. Прочтите подробно о точке пополнения запасов.

Точка пополнения запасов - это функция от прогнозируемого спроса, точности прогноза и срока поставки. Она рассчитывается как сумма спроса на время поставки (ожидаемое количество товара, который будет продан в течение срока поставки) и резервного запаса (товарные запасы, обеспечивающие неопределенность спроса). Ключевым моментом является определение изменчивости спроса, чтобы вычислить оптимальный размер резервного запаса. Интуитивно ясно, что для высоко предсказуемого, стабильно продаваемого товара нужно меньше товарных запасов, чем товар с нерегулярным спросом и, следовательно, более сложный для прогнозирования. Дополнительная информация о точке пополнения запасов.

Точка пополнения запасов не зависит от периода прогнозирования. Да, это возможно. Автоматизация является ключевым преимуществом Salescast, а автоматическое обновление точки пополнения запасов позволяет добиться высокой степени интеграции достаточно простым с технической точки зрения путем. Вы либо используете таблицу Lokad_Forecasts при использовании схемы с промежуточной базой данных, или наши инженеры встроят ее в ваш адаптер.

Точка пополнения запасов - это сумма спроса в период поставки и резервного запаса, а резервный запас является функцией от точности прогноза. Чем точнее прогноз, тем меньше требуется товарных запасов. Следовательно, Salescast использует рассчитанную точность прогноза в качестве важной переменной при расчете точки пополнения запасов. Более подробная информация о расчете резервного запаса в Excel.

Точка возобновления заказов увеличится по мере увеличения срока поставки. Точка пополнения заказа - это сумма спроса на период поставки и резервного запаса. Спрос на период срока поставки - это количество товара, которое будет продано в течение срока поставки. Чем больше срок поставки, тем большее количество товара вы продадите. Точка пополнения запасов, рассчитанная в Salescast, заменит минимальное значение. Это можно представить, как если относительно статичное минимальное значение заменяется значением точки пополнения запасов, которое оптимизируется каждый раз при обновлении прогноза. Максимальное значение рассчитывается путем вычисления точки пополнения запасов и оптимального размера заказа.

Спрос на время поставки

Спрос на время поставки представляет собой количество товара, которое будет продано в течение срока поставки. Это значение рассчитывается на основании данных о прогнозируемом спросе и сроке поставки. Например, если вы предполагаете продать 10 единиц товара за месяц, а срок поставки составляет 30 дней, то спрос на время срока поставки составит 10.

Обеспеченность запасами

Это количество дней, оставшееся до того, как товар закончится, если не сделать заказ. Это значение вычисляется на основе данных о прогнозируемом спросе и товарных запасах в наличии. Всегда существует определенный уровень неуверенности относительно времени и размера товарного запаса под заказ. Включение товара под заказ привело бы к дополнительной неопределенности (=риску) для управления вашими запасами.

Точность

Указанная точность - это средняя точность, которая была рассчитана сравнением прогнозных и фактических значений. Для этого Salescast возвращается назад и рассчитывает прогноз и определяет точность данных о продажах, двигаясь месяц за месяцем.

По умолчанию точность прогноза не указывается, хотя это неотъемлемая часть выполняемого Salescast анализа. Если вы хотите видеть точность прогноза по каждому продукту, включите эту опцию в настройках Salescast. Это значение - это ожидаемая точность предоставленного Lokad прогноза. Чем больше значение, тем более точным является прогноз. Мы используем следующее соотношение: точность = 1 - MAPE, где MAPE - это средняя абсолютная ошибка в процентах. Ожидаемая точность рассчитывается, как и прогнозы, методами продвинутого статистического анализа. MAPE расшифровывается как Mean Average Percentage Error (средняя абсолютная ошибка в процентах). Этот показатель часто используется в статистическом прогнозировании как мера точности. Частью процесса тестирования часто является количественная оценка повышенной точности прогнозов Локад по сравнению с текущими прогнозами. Простым и эффективным способом оценки является Абсолютное отклонение. Вы выложили видео о том, как оценить точность прогноза и как сравнить прогнозы. Значение точности близкое к нулю указывается в случаях, когда ожидаемая точность очень низкая, и на результаты прогноза нельзя полагаться с полной уверенностью. Обычно это происходит, когда данные о продажах продукта в прошлом достаточно нестабильны. Часто такое случается для нескольких товаров в портфолио из сотен до тысяч товаров. В статистическом прогнозировании есть "ложка дегтя с бочке меда" - оно дает возможность получить очень точный результат и производительность по большинству продуктов, но не для абсолютно всех. Да. Точка возобновления заказа - это сумма спроса на время срока поставки и резервного запаса, а резервный запас - это функция от точности прогноза. Чем ниже точность прогноза, тем больший объем резервного запаса необходим для удовлетворения желаемой вероятности обслуживания.

Период

Периодом прогнозирования может быть день, неделя или месяц. Например, если вы выбираете недельный период, Salescast предоставит вам прогнозные значения еженедельного спроса. В настройках вы можете выбрать и изменить период прогнозирования. Мы рекомендуем выбрать период, который наиболее подходит для работы вашего бизнеса. Например, если ваша компания, отправляет заказы поставщикам еженедельно, тогда наиболее подходящими будут еженедельные прогнозы. Такое поведение вызвано применением в Salecast функции исключения мало продающихся товаров. Для каждого периода свое правило исключения, и изменения периода с большой вероятностью приведет к изменению исключаемых товаров. Вы можете включить/выключить функции исключения мало продающихся товаров в настройках Salescast. Как естественный эффект обобщения, точность прогнозов увеличивается при переключении на более длинные периоды (и наоборот, выбор более коротких периодов приводит к падению точности прогноза). Теоретически, более длинный период как естественный эффект обобщения позволит получить большую точность прогноза, а улучшенная точность приведет к уменьшению резервного запаса и, следовательно, к снижению точки пополнения запасов. На практике этот эффект обычно очень незначителен. . Для каждого прогноза вы можете выбрать только один период. В случае, если вы хотите параллельно получить прогнозы для двух периодов, например, ежедневный на 4 недели вперед и еженедельный на 26 недель вперед, мы рекомендуем получения два прогноза, дважды интегрируя свою базу данных в нашу систему с помощью помощника. По умолчанию Salescast будет прогнозировать по календарным периодам. Свяжитесь с нами, если вам нужна адаптация к вашему финансовому календарю.

Горизонт

Горизонт должен быть достаточно продолжительный, чтобы покрывать 90%-95% ваших сроков поставки. Горизонт сверх этого периода приведет к необоснованному увеличению ваших издержек. Горизонт меньше этого периода приведет к снижению точности вычисленного значения точки пополнения запасов. Больше информации о выборе правильного горизонта.

Технически, для горизонта прогнозирования нет предела. Тем не менее, точность прогнозов снижается, чем дальше в будущее вы прогнозируете. Как правило, для ежедневных прогнозов мы рекомендуем горизонт от 0 до 42, для еженедельных от 0 до 52 и от 0 до 36 для ежемесячных прогнозов. В случаях, когда необходимы как низкое обобщение, так и длинный горизонт, мы рекомендуем скомбинировать два или три прогноза, следуя изложенным правилам. В случае, если выбранный горизонт короче срока поставки, для вычисления обеспеченности товарными запасами и точек пополнения запасов Salescast использует линейную экстраполяцию. Несомненно, результаты, полученные при использовании экстраполяции менее точные, чем те, что были полученные с помощью нашей технологии прогнозирования. Следовательно, мы рекомендуем использовать горизонт, который бы покрывал 90-95% сроков поставки.

Прогнозирование рекламных акций

Да, Salescast может автоматически прогнозировать эффект рекламных акций на спрос. Для использования этой функции нужно применить систему событий. Если предоставлена информация о прошедших и планируемых рекламных акциях, Salescast может проанализировать их эффект на уровень продаж и учесть его при составлении прогноза. Чем больше и подробнее предоставленные вами данные, тем лучше прогнозы. В идеальном сценарии, данные о рекламных кампаниях содержать в себе вид рекламной акции (например,два по цене одного или скидка 30%), вид информирования/рекламы (например, размещение в каталоге или брошюра), выкладка (например, выкладка на торцевом стеллаже прохода) и упаковка. На практике эти данные обычно отсутствуют или являются данными сомнительного качества. Тем не менее, даже ограниченная информация о рекламной акции может постепенно увеличить точность. Техническая интеграция ничем не отличается от интеграции для получения обычных прогнозов (см. документацию по созданию промежуточной базы данных). Тем не менее, 'настройка' этой функции может быть более сложной. Следовательно, мы рекомендуем использование этого функционала в качестве второго шага, после того как основная система прогнозирования настроена и стабильно работает. Мы также рекомендуем использовать небольшой пакет поддержки/консультации от нас, чтобы мы могли помогли вам все правильно настроить. Мы предлагаем свои консультационные услуги по всем аспектам, в том числе, какие данные использовать, планирование, какие данные собирать и измерение результатов. Пожалуйста,напишите нам. Начать можно с чтения документации о тэгах и событиях.

Исключение медленно продающихся товаров

По умолчанию мы исключаем из прогноза мало продающиеся товары, так как их прогнозирование принесет вам мало пользы, но необоснованно увеличит для вас стоимость наших услуг.

В настройках Salescast вы можете выбрать включать или не включать такие товары в прогноз. По умолчанию правила исключения таковы: позиции, которые не были проданы как минимум 3 раза за последние 3 месяца, исключаются; для еженедельных прогнозов - позиции, которые не были проданы как минимум 3 раза за последние 3 недели; для ежедневных прогнозов - позиции, которые не были проданы как минимум 10 раз за последние 15 дней.

Стоимость

Вам выставляется счет за месячное потребление, которое учитывается автоматически. В конце месяца вам будет выставлен счет за месячное потребление на основе наших цен. Вы получите автоматически сгенерированный счет. Как только вы пройдете процесс интеграции, запустите систему и будете довольны первоначальными тестами, мы начнем начислять ежемесячную плату. Вы изменяете свое потребление и, следовательно, стоимость, нажимая кнопку Обновить (Refresh) в вашей учетной записи Salescast. Все другие операции, как, например, выгрузка отчета, бесплатны. Не волнуйтесь если вы нажали кнопку обновления по ошибке. Вы можете отменить это действие в любой момент до завершения процесса. Ознакомьтесь с нашим каталогом цен. Детальная информация изложена на странице о понимании ценообразования. Для получения объяснения и идей о том, как оптимально настроить свои прогнозы, ознакомьтесь с информацией о нашем ценообразовании.

Выполнение прогноза

Обновление прогноза может занять от 5 минут до часа для очень крупных клиентов. Вы можете выбрать ручное обновление или задать даты для автоматического обновления прогнозов в вашем аккаунте Salescast.

Безопасность

Salescast расположен на хостинге Windows Azure, платформе облачных вычислений Microsoft, предлагающей современную и безопасную среду вычислений. Сам Salescast использует систему шифрования данных для всех подключений (SSL). Действуют строгие правила конфиденциальности.

Конечно. Пришлите нам на адрес contact@lokad.com вашу форму соглашения, а мы рассмотрим ее как можно быстрее. Если у вас нет формы соглашения, мы готовы предоставить свою.