Планирование продвижения в розничной торговле - вызовы оптимизации
До сих пор мы рассмотрели вызовы данных и вызовы процесса в контексте прогнозирования акций. В этом посте, последнем в серии, мы рассмотрим саму идею количественной оптимизации при рассмотрении акций. Действительно, выбор методологической основы, которая используется для составления прогнозов акций и измерения их количественной эффективности, критически важен, но обычно (почти полностью) игнорируется.
Как гласит старая поговорка, без измерения нет оптимизации. Однако, в случае акций, что вы на самом деле измеряете?
Количественная оценка эффективности акций
Самые передовые прогностические статистики остаются довольно глупыми в том смысле, что это всего лишь минимизация некоторой математической функции ошибки. В результате, если функция ошибки не глубоко соответствует бизнесу, то улучшение невозможно, потому что сама мера улучшения неверна.
Не имеет значения, насколько быстро вы двигаетесь, если вы даже не знаете, двигаетесь ли вы в правильном направлении.
Когда дело доходит до акций, это не только обычные экономические силы запасов:
- стоимость запасов деньги; однако, по сравнению с постоянными запасами, это может стоить больше денег, если товары обычно не продаются в магазине, потому что все оставшееся после окончания акции будет засорять полки.
- акции - это возможность увеличить свою долю рынка, но обычно за счет маржи розничного торговца; ключевым фактором прибыльности является прилипание импульса, переданного клиентам.
- акции договариваются, а не просто планируются; лучшая договоренность с поставщиком может принести больше прибыли, чем лучшее планирование.
Все эти силы должны быть учтены количественно; и здесь кроется большая сложность: никто не хочет нести количественную ответственность за такой неустойчивый и неопределенный процесс, как акции. Однако, без количественной ответственности неясно, создает ли данная акция какую-либо ценность, и если да, то что можно улучшить в следующем раунде.
Количественная оценка требует в некоторой степени целостного подхода, начиная с договоренности с поставщиком и заканчивая далеко идущими последствиями недостаточной распределения запасов на уровне магазина.
К анализу рисков с помощью квантилей
Измерения, охватывающие все аспекты, хотя и желательны, обычно недоступны для большинства розничных организаций, которые полагаются на медианные прогнозы для планирования акций. Действительно, медианные прогнозы подразумевают минимизацию средней абсолютной ошибки (MAE), которая, не будучи неверной, остается архетипом метрики, строго не зависящей от всех экономических факторов.
Но как может быть неправильным улучшение MAE? Как обычно, статистика обманчива. Рассмотрим относительно непостоянный продвигаемый товар, который будет продаваться в 100 магазинах. Предполагается, что магазины похожи, и у товара есть 1/3 шансов столкнуться с спросом в 6 единиц и 2/3 шансов столкнуться с нулевым спросом. Лучший медианный прогноз здесь - ноль единиц. Действительно, 2 единицы на магазин не будут лучшим медианным прогнозом, но лучшим средним прогнозом, то есть прогнозом, минимизирующим среднеквадратичную ошибку (MSE). Очевидно, прогнозирование нулевого спроса во всех магазинах - это ошибка. Этот пример показывает, как MAE может значительно не соответствовать бизнес-факторам. MSE также показывает подобные дисфункции в других ситуациях. Здесь нет бесплатного обеда, нельзя получить метрику, которая одновременно игнорирует бизнес и соответствует бизнесу.
Прогнозы квантилей представляют собой первый шаг к получению более разумных результатов для прогнозов акций, поскольку становится возможным проводить анализ рисков и отвечать на вопросы, такие как:
- В лучшем случае в верхних 90%, сколько магазинов столкнется с дефицитом товара до конца акции?
- В худшем случае в нижних 10%, сколько магазинов останется с запасом на более чем 2 месяца?
Проектирование акции может быть разложено на анализ рисков, интегрирующий экономические силы, основанный на прогнозах квантилей. С практической точки зрения, этот метод имеет значительное преимущество в том, что он сохраняет прогноз, строго отделенный от анализа рисков, что является огромным упрощением для статистического анализа.
Совместный анализ цен и спроса
В то время как количественный анализ рисков уже превосходит простой медианный прогноз, он остается относительно ограниченным по своей природе в своей способности отражать силы переговоров с поставщиком.
Действительно, розничная компания может попытаться многократно изменять прогнозы акций, меняя условия акции, чтобы отразить сценарии, согласованные с поставщиком, однако такое использование системы прогнозирования приведет к значительному переобучению.
Проще говоря, если система прогнозирования многократно используется для максимизации функции, построенной на основе прогнозов, то есть для нахождения лучшего плана акции с учетом прогнозируемого спроса, то наиболее экстремальное значение, полученное системой, скорее всего, будет статистической случайностью.
Таким образом, вместо этого процесс оптимизации должен быть интегрирован в систему, анализируя одновременно как эластичность спроса, так и изменяющиеся условия поставщика, то есть чем больше сделка, тем более выгодные условия поставщика.
Очевидно, разработка такой системы гораздо сложнее, чем простая система прогнозирования акций на основе медианы. Однако, не стремиться реализовать такую систему в любой крупной розничной сети можно рассматривать как эффект уличного фонаря.
Полицейский видит пьяного человека, ищущего что-то под фонарем и спрашивает, что потерял пьяный. Он говорит, что потерял ключи, и они оба смотрят под фонарем вместе. Через несколько минут полицейский спрашивает, уверен ли он, что потерял их здесь, и пьяный отвечает, что нет, что он потерял их в парке. Полицейский спрашивает, почему он ищет здесь, и пьяный отвечает: “здесь есть свет”.
Упакованная технология Lokad предлагает ограниченную поддержку для работы с акциями, но это область, которую мы подробно изучаем с несколькими крупными розничными компаниями, хотя и в более ад-хок стиле. Не стесняйтесь связаться с нами, мы можем помочь.
