Топ 10 лжи поставщиков прогнозирования
Предсказание очень сложно, особенно относительно будущего. Нильс Бор
Lokad занимается прогнозированием уже более пяти лет, и хотя мы гордимся тем, что придерживаемся истины, мы не раз становились свидетелями того, как конкуренты позволяли себе откровенную ложь. Поэтому, для справки и развлечения, давайте перечислим топ-10 лжи поставщиков прогнозирования.
1. Наши прогнозы точны
2. Мы спрогнозируем ваши промоакции
Мы уже писали о том, как составлять прогнозы обширно о промоакциях. Короче говоря, правильное прогнозирование промоакций – это безумно сложно. В частности, требуется огромная работа по квалификации данных, чтобы получить что-либо, пригодное для статистического анализа. Проблема становится еще сложнее в e-commerce, где видимость любого продукта может за считанные минуты измениться от отсутствия до размещения на главной странице – и обратно за те же минуты. Заявление о том, что технология прогнозирования достаточно хороша для прогнозирования промоакций — в процессе выбора поставщика — лишь доказывает, что у поставщика крайне мало опыта в реальном прогнозировании промоакций. Более опытные или честные поставщики утверждали бы, что нет ни единого шанса, чтобы такой бенчмарк прогнозирования промоакций не закончился принципом «мусор на входе – мусор на выходе».
3. Мы разбираемся в вашей отрасли
Поставщики так уверены в своём опыте, что не стесняются предлагать методы прогнозирования, которым гарантированно не удастся сработать, такие как ежедневные или еженедельные медианные прогнозы в случае (e)commerce. В Lokad нам понадобилось несколько лет, чтобы осознать, что медианные прогнозы безнадёжно не работают для оптимизации запасов. Мы начали понимать всю глубину проблемы в тот день, когда стали наблюдать реальное влияние наших прогнозов на бизнес наших клиентов. Это было не красиво, но оказалось очень поучительно. Если поставщик прогнозирования не акцентирует внимания на том, что ваши точки повторного заказа и количества пополнения являются единственными релевантными прогнозами для оптимизации запасов, значит, поставщик либо обманщик, либо понятия не имеет, что делает.
4. Наша технология интуитивно понятна и эффективна
Статистическое прогнозирование настолько парадоксально, что невозможно иметь нечто одновременно и интуитивно понятное, и эффективное. Оно либо интуитивно понятно и полностью неверно, либо тревожно и возможно корректно. Именно так работает человеческий мозг. Мы не созданы для правильного восприятия случайности. Мы видим закономерности повсюду, даже когда это всего лишь статистический шум. Эффективность статистических прогнозов по сравнению с «экспертными» человеческими прогнозами как раз и заключается в том, что, хотя модели прогнозирования довольно примитивны по меркам человеческого интеллекта, при правильном проектировании они не обладают систематической ошибкой.
5. Вы получите на X% меньше запасов и на Y% меньше случаев отсутствия товара
Крупные поставщики программного обеспечения просто обожают кейс-стади с заявлениями о прорывных результатах. Одна из наших внутренних шуток в Lokad заключается в том, что, чтобы догнать претензии конкурентов, нам тоже следует заявлять, что наше программное обеспечение лечит рак. На самом деле, подавляющее большинство этих кейс-стади — откровенный бред. Цифры выдуманы, отзывы подделаны, а наблюдаемые улучшения, если они и существуют, вовсе не связаны с решением для прогнозирования. Клиент доволен, потому что кейс-стади обеспечивает ему хорошую прессу и выводит конкурентов из себя. Совокупно: громко заявляя, что сверхдорогое корпоративное решение XYZ — лучшее, что когда-либо случалось с вашим бизнесом, вы вынуждаете конкурента повторять ту же безумно дорогую ошибку.
6. Вы получите свободу настраивать свои прогнозы
И пуля, которую вы сами себе выстрелите, идёт в подарок; к тому же, вам стоит взглянуть на невероятный план медицинского страхования, который вы можете у нас купить. Предоставление клиенту возможности иметь полный контроль над своими прогнозами технически не является ложью, но остаётся чрезвычайно обманчивым ходом с точки зрения последствий. Это случай морального риска. В случае успеха технология поставщика получает похвалу. В случае неудачи — вину несут непрофессиональные сотрудники клиента. Ещё хуже: если первая попытка провалится, то альтернативы не остаётся, кроме как докупать дополнительные обучающие сессии у поставщика. Очевидно, на продолжении проблемы можно серьёзно заработать.
7. Мы используем передовые технологии
Что касается статистического обучения, передовые технологии применяются в распознавании речи, распознавании лиц, фильтрации спама и всех остальных ультра-горизонтальных задачах машинного обучения, в которые компании вроде Google, Microsoft и Apple инвестируют сотни миллионов. Признаваться может быть смущает, но прогнозирование спроса — довольно нишевой бизнес, который не оправдывает сотни миллионов инвестиций в НИОКР. В результате, даже самые технологически агрессивные компании, подобные нам, отстают примерно на десятилетие от того, что можно считать действительно передовыми технологиями в машинном обучении. Однако реальность такова, что большинство поставщиков прогнозирования отстают от современных стандартов почти на полвека: модели ARIMA, Holt-Winters и Box-Jenkins существовали ещё в 1970 году.
8. Бенчмарк прогнозирования не может лгать
Статистика, безусловно, является самым изощрённым способом лжи. Ложь можно выстраивать из чисел самыми различными способами. В Lokad мы сталкивались с несколькими тестами, где возвращение нулей в качестве прогнозов для всех продуктов гарантировало бы ошеломляющую победу в процессе тестирования. Однако установка всех уровней запасов на ноль вовсе не выглядит разумным бизнес-решением. Каждый раз, когда поставщик заявляет об ошибке в размере X процентов, вам действительно следует спросить, сколько долларов убытков вы понесёте. Минимизация процентов ошибки — это совсем иное, чем измерение долларов ошибки. Верить, что первое приводит ко второму, — чрезвычайно ошибочно, однако поставщики не будут колебаться заявлять прямо противоположное, поскольку проценты ошибки являются гораздо более безопасной основой для отказа от какой-либо ответственности за последующий хаос.
9. Наше программное обеспечение – лучшее
Сайт поставщика выглядит так, словно его разрабатывали в конце девяностых; опробовать программное обеспечение онлайн невозможно; нет ни скриншотов, ни публичных цен, ни публичной документации, ни API, но, поверьте, это действительно хорошее программное обеспечение. Как сказал Райли, Когда я вижу птицу, которая ходит как утка, плавает как утка и крякает как утка, я называю её уткой. Программное обеспечение — это одна из тех сфер, где абсолютно нет преград для онлайн-продаж. Если ваше программное обеспечение не является глубоко неработоспособным, у вас нет стимула держать его в секрете. Надёжные поставщики не доказывают, что они лучшие, они просто позволяют клиентам опробовать продукт и убедиться в его качестве самостоятельно.
10. Мы управляем вашими запасами И вашими прогнозами
Да, конечно. И некоторые мастера шахмат, оказывается, ещё и футбольными чемпионами. Программное обеспечение — всё дело в фокусе, и то, что необходимо компании для того, чтобы быть хорошей в разработке, скажем, ERP или WMS, — это совершенно противоположно тому, что требуется для создания программного обеспечения для прогнозирования. ERP-компании создают плохие инструменты для прогнозирования, просто потому что прогнозирование — это всего лишь дополнительный модуль среди десятков, если не сотен. Несмотря на все заявления поставщиков, прогнозирование не может быть приоритетом номер один для ERP-поставщика; по замыслу, оно является гражданином второго сорта. Соответственно, если у вас есть способная команда специалистов по данным, вы не сможете заставить их разрабатывать сотни экранов, необходимых для полноценного ERP.
Комментарии читателей (1)
Приятно видеть такую честность в статье, написанной поставщиком - спасибо, что опубликовали её. Конечно, такого рода завышенные обещания не ограничиваются лишь прогнозированием или аналитическими инструментами. Покупателям будьте осторожны! Эндрю Гибсон, Crabtree Analytcs
Andrew Gibson (4 года назад)
