ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАПАСОВ ДЛЯ РОЗНИЧНЫХ СЕТЕЙ С LOKAD
Технология, лежащая в основе Lokad, помогает розничным торговым сетям любого размера увеличить доступность своих товаров, минимизируя количество запасов как на уровне магазинов, так и на уровне складов. Высокий уровень автоматизации, связанный с Lokad, делает его подходящим даже для сложного выбора товаров без необходимости привлечения дополнительного персонала. Технология квантильного прогнозирования специально разработана для поддержки высокого уровня обслуживания, даже когда продажи являются прерывистыми и непостоянными. Кроме того, благодаря облачным вычислениям, Lokad способен масштабироваться до тысяч магазинов.
Worten, розничный продавец электроники, имеет более 300 магазинов и интернет-магазин, предлагающий разнообразные товары для любителей технологий.
Worten отстаивает цифровую стратегию с магазинами и человеческим прикосновением. Наше партнерство с LOKAD позволяет нам цифровизировать и обновить интеллект нашего управления, обеспечивая лучшую подготовку наших магазинов к удовлетворению потребностей клиентов. В конечном итоге, это партнерство является технологическим и управленческим прорывом в том, как мы видим и управляем цепочкой поставок.
Бруно Тьяго Сараива, руководитель склада в Worten
Полная автоматизация для сложных ассортиментов
Lokad импортирует исторические данные о продажах и непосредственно производит прогнозирование запасов; и когда мы говорим “непосредственно”, мы имеем в виду именно это. При генерации прогнозов с использованием Lokad не требуется никаких статистических настроек. Это делает Lokad легкодоступным для пользователей, даже у которых нет статистических навыков.
Когда ожидается ручное вмешательство для обеспечения правильной работы прогнозов, этому нет конца: слишком много товаров, слишком много магазинов.
Многие классические решения по прогнозированию предлагают возможность “настройки” прогнозов, но, что касается розничной торговли широкого ассортимента, мы снова и снова наблюдаем, что такие функции
являются крайне вводящими в заблуждение. Когда ожидается ручное вмешательство для обеспечения правильной работы прогнозов, этому нет конца: слишком много товаров, слишком много магазинов. Полная автоматизация - это единственный вариант в этом случае.
Уникальная технология прогнозирования Lokad использует корреляции между товарами. Действительно, при рассмотрении отдельного товара обычно недостаточно исторических данных. К счастью, компании часто продажи сотен, если не тысяч, товаров одновременно, и поэтому, используя все закономерности, которые можно наблюдать в отношении других товаров в каталоге, Lokad пропускает сложную необходимость “настройки” прогнозов вручную. Это может быть воспринято как нежелательное “черный ящик” поведение, но наш опыт показывает, что даже простые линейные модели прогнозирования на практике ведут себя как черные ящики для розничных сетей, потому что никогда не хватает времени, чтобы вручную проверить более чем только крошечную долю результатов, получаемых ежедневно.
Классические системы прогнозирования также страдают от крайних случаев: товары с недостаточным историческими данными о продажах, товары с недостаточным объемом продаж, товары с неясными профилями сезонности и т. д. Наша технология прогнозирования не оставляет ни одного товара без внимания, чтобы обеспечить 100% охват всего ассортимента.
Прогнозные модели, использующие корреляции между товарами и магазинами, являются необходимыми для розничных сетей, именно потому, что у них так много данных для корреляции в первую очередь.
Высокий уровень обслуживания для нерегулярного спроса
На уровне магазина подавляющее большинство товаров связаны с нерегулярными паттернами спроса, при которых каждый день продается только несколько отдельных единиц товара. Тем не менее, даже если товар продается только раз в неделю, большинство розничных торговцев стремятся обеспечить высокий уровень обслуживания, чтобы удовлетворить своих клиентов. Благодаря своей технологии квантильного прогнозирования, Lokad может предоставлять точные результаты прогнозирования запасов даже для товаров, которые продаются очень редко.
Классические решения по прогнозированию полагаются на классические прогнозы, то есть медианные прогнозы, или, другими словами, прогнозы, которые имеют 50% шанс быть выше или ниже будущего спроса. Однако на уровне магазина классические прогнозы просто не работают, потому что большинство товаров продается менее одного раза в день.
Технология прогнозирования, которая непосредственно отвечает на простой вопрос: сколько единиц товара X мне нужно, чтобы достичь уровня обслуживания Y?
Некоторые инструменты пытаются решить эту проблему, прогнозируя на недельном или даже месячном уровне, чтобы разделить прогнозы более высокого уровня на дробные прогнозы, но количество ошибок, связанных с такими методами, довольно огромно. Использование классического прогнозирования для оптимизации запасов решает проблему с неправильной стороны.
Lokad разработала статистическую технологию прогнозирования для розничной торговли, которая непосредственно отвечает на следующий простой вопрос: сколько единиц товара X мне нужно, чтобы достичь уровня обслуживания Y? Вместо попытки ответить на этот вопрос через очень косвенный и чрезвычайно неточный путь, который обычно включает в себя медианные прогнозы и запасы безопасности, технология Lokad позволяет дать прямой ответ с помощью квантильных прогнозов. В результате, поскольку метод прогнозирования Lokad является прямым, а не косвенным, как в классическом прогнозировании, производительность запасов, достигаемая с помощью квантильных прогнозов, значительно превосходит производительность, получаемую с помощью классического подхода.
Масштабирование до тысяч магазинов
Предоставление продвинутых статистических прогнозов для тысяч магазинов может потребовать огромного объема вычислительных мощностей. Lokad предоставляет эти вычислительные мощности с помощью Microsoft Azure, облачной вычислительной платформы Microsoft. Благодаря нашей работе в Lokad, мы были удостоены первой партнерской премии Azure от Microsoft в 2010 году.
В частности, Lokad использует технику, известную как автомасштабирование, что означает, что как только задание по прогнозированию должно быть выполнено Lokad, мы динамически предоставляем серверы на Microsoft Azure (возможно, сотни из них в зависимости от масштаба розничной сети), и немедленно используем эти серверы для предоставления результатов прогнозирования менее чем за 60 минут. Как только вычисление завершено, все серверы деактивируются.
Поскольку прогнозы запасов обычно не требуются более одного раза в день, автомасштабирование предлагает прямое снижение стоимости оборудования в 24 раза; снижение, которое может быть передано нашим клиентам. Однако фактическое снижение стоимости оборудования возникает из-за того, что мы разработали технологию, которая сильно ориентирована на высокопроизводительную обработку розничных данных.
Сложные стратегии закупок на уровне склада
В то время как процесс перезаказа на уровне магазина обычно относительно прост, стратегии закупок на уровне склада могут быть довольно сложными. С помощью сценарного движка Lokad можно превратить обычные прогнозы спроса в правильные заказы на закупку, учитывающие скидки, плату за доставку, вместимость склада, вариации времени выполнения и т. д. Priceforge также может использоваться для определения всех высокоиндустриальных КПИ, необходимых менеджерам для отслеживания общей производительности запасов сети.