Планирование продвижения в розничной торговле товарами общего ассортимента - Оптимизационные вызовы
До сих пор мы рассматривали вызовы, связанные с данными и вызовы, связанные с процессом в контексте прогноза акций. В этой публикации, последней в серии, мы рассматриваем само понятие количественной оптимизации в контексте акций. Действительно, выбор методологической базы, используемой для создания прогнозов акций и оценки их количественной эффективности, имеет критическое значение, но обычно (почти) полностью игнорируется.
Как говорится, нет оптимизации без измерения. Тем не менее, в случае акций, что же вы на самом деле измеряете?
Квантификация эффективности акций
Современная прогностическая статистика остаётся довольно простой в том смысле, что сводится лишь к минимизации некоторой математической функции ошибки. Вследствие этого, если функция ошибки не глубоко согласована с бизнесом, никакое улучшение невозможно, потому что сама мера улучшения неверна.
Не имеет значения, насколько быстро вы движетесь, если даже не знаете, движетесь ли вы в правильном направлении.
Когда речь идёт об акциях, здесь участвуют не только обычные экономические силы, влияющие на запасы:
- затраты на запасы — деньги; однако, по сравнению с постоянными запасами, затраты могут быть выше, если товары обычно не продаются в магазине, поскольку остатки после окончания акции захламят полки.
- акции предоставляют возможность увеличить долю рынка, но, как правило, за счёт маржи розничного продавца; ключевым фактором прибыльности является эффект привязанности импульса, оказанного покупателю.
- акции согласовываются с поставщиком, а не просто планируются; лучшее согласование с поставщиком может принести больше прибыли, чем лучшее планирование.
Все эти факторы необходимо учитывать количественно; и вот в чём заключается большая сложность: никто не хочет нести количественную ответственность за такой изменчивый и неопределённый процесс, как акции. Однако без количественной ответственности неясно, создаёт ли конкретная акция какую-либо ценность, и если да, то что можно улучшить в следующий раз.
Количественная оценка требует некоторой целостной меры, начиная с переговоров с поставщиком и заканчивая далеко идущими последствиями несовершенного распределения запасов на уровне магазина.
К рисковому анализу с квантилями
Целостные измерения, хотя и желательны, обычно недоступны для большинства розничных организаций, полагающихся на медианные прогнозы при планировании акций. Действительно, медианные прогнозы неявно эквивалентны минимизации средней абсолютной ошибки (MAE), которая, будучи не неправильной, остаётся образцом метрики, строго игнорирующей все экономические силы в данной среде.
Но как может быть ошибочным улучшение MAE? Как обычно, статистика обманчива. Рассмотрим относительно изменчивый прогнозируемый товар, который продаётся в 100 магазинах. Предполагается, что магазины схожи, и у товара 1/3 шанс столкнуться со спросом в 6 единиц, а 2/3 — со спросом в 0 единиц. Лучший медианный прогноз здесь — ноль единиц. Действительно, 2 единицы на магазин не были бы лучшим медианным прогнозом, но стали бы лучшим средним прогнозом, то есть прогнозом, минимизирующим MSE (среднеквадратичную ошибку). Очевидно, прогнозирование нулевого спроса во всех магазинах является некорректным. Этот пример иллюстрирует, как MAE может существенно не соответствовать бизнес-силам. MSE демонстрируют аналогичные несоответствия в других ситуациях. Нет бесплатного обеда: нельзя получить метрику, которая одновременно была бы и независящей от бизнеса, и согласованной с бизнесом.
Прогнозы квантилей представляют собой первый шаг к получению более разумных результатов для прогнозов акций, поскольку становится возможным проведение анализа рисков, который решает вопросы, такие как:
- В лучшем 90%-ном сценарии, сколько магазинов столкнутся с дефицитом товаров до окончания акции?
- В худшем 10%-ном сценарии, в скольких магазинах запасы превысят 2 месяца?
Дизайн акции можно разобрать как анализ рисков, интегрирующий экономические силы, основанный на прогнозах квантилей. С практической точки зрения, этот метод имеет существенное преимущество в виде сохранения прогноза, полностью отделённого от анализа рисков, что существенно упрощает статистический анализ.
Совмещаем анализ цен и спроса
Хотя количественный анализ рисков уже превосходит простой медианный прогноз, он остаётся относительно ограниченным по своей природе в способности отражать переговорные силы с поставщиком.
Действительно, розничный продавец может быть склонен многократно пересоздавать прогнозы акций, изменяя условия акции для отражения сценариев, согласованных с поставщиком, однако такое использование системы прогнозирования приведёт к значительному переобучению.
Проще говоря, если система прогнозирования постоянно используется для максимизации функции, построенной на основе прогнозов, т.е. для поиска лучшего плана акции с учётом прогнозируемого спроса, тогда самое экстремальное значение, полученное системой, весьма вероятно является статистическим флукомсом.
Таким образом, процесс оптимизации необходимо интегрировать в систему, анализируя одновременно как эластичность спроса, так и изменяющиеся условия поставщика, т.е. чем больше сделка, тем благоприятнее условия от поставщика.
Очевидно, что разработка такой системы гораздо сложнее, чем обычная система медианного прогнозирования акций. Однако не стремиться внедрить такую систему в любой крупной розничной сети можно расценивать как эффект уличного фонаря.
Полицейский видит пьяного, ищущего что-то под уличным фонарем, и спрашивает, что тот потерял. Тот отвечает, что потерял ключи, и они вместе начинают искать под фонарем. Через несколько минут полицейский спрашивает, уверен ли он, что ключи потеряны здесь, на что пьяный отвечает, что он потерял их в парке. Полицейский спрашивает, почему он ищет здесь, а пьяный отвечает: «Потому что тут светло».
Готовые технологии Lokad предоставляют ограниченную поддержку для работы с акциями, но эту область мы подробно рассматриваем с несколькими крупными розничными сетями, хотя и в более ад-хок формате. Не стесняйтесь связаться с нами, мы сможем помочь.
