確率的なプロモーション予測
しかし、ほぼすべての小売業者がプロモーションを抱えている一方で、ほぼすべての予測ベンダーが主張しているように、プロモーションの処理に完全なサポートを提供する予測ソリューションは実際にはほとんどありません。さらに悪いことに、当社の経験からは、ほとんどの予測ソリューションが実際には単純にプロモーションを無視するという素朴なアプローチを使用する場合よりも、予測精度においてはむしろ劣った結果を出していることがわかっています。
プロモーションを難しいものにしているのは、プロモーションと一緒に作業する際に通常観察される不確実性の度合いです。クラシックな予測の観点からは、平均値や中央値の将来需要のみを考慮する場合、この追加の不確実性は予測プロセスに非常に損害を与えます。実際、このような予測ソリューションの数値的な出力は非常に信頼性が低く、サプライチェーンの最適化にその数値を使用するための合理的なオプションを提供しません。
しかし、Lokadでは長年にわたり不確実な未来に対処することに非常に長けてきました。特に、第4世代の確率的な予測エンジンを使用することで、非常に不確実な状況の正確な数量化に向けたテクノロジーを持っています。確率的な視点は不確実性をなくすわけではありませんが、むしろケースを完全に無視するのではなく、この不確実性の程度を正確に定量化します。
当社の確率的な予測エンジンは最近、プロモーションをネイティブにサポートするようにアップグレードされました。Lokadにプロモーションのデータが提供されると、過去および将来のプロモーションがそれとしてフラグ付けされることを期待しています。過去のプロモーションは数量的なアップリフトを評価するために使用され、プロモーション自体によって導入される需要の歪みを正しく考慮します。将来のプロモーションは需要のアップリフトを予測し、予測を適切に調整するために使用されます。
ほとんどのクラシックな予測ソリューションとは異なり、当社の予測エンジンは、履歴データがプロモーションのスパイクから何らかの方法で「クリーンアップ」されることを期待していません。実際、プロモーションが行われなかった場合に何が起こったかを誰も正確には知ることはありません。
最後に、Lokadがプロモーションの予測を行うために提供できる機械学習と高度な統計的な取り組みの量に関係なく、データの準備はいつも通り重要です。エンドツーエンドのプロモーション予測は、在庫最適化サービスパッケージの一部として完全にサポートされています。
