Прогнозирование как самоисполняющееся пророчество
Каждую неделю с нами связывается множество компаний с вопросом, может ли Lokad позаботиться об их постоянными недельными или месячными прогнозами, скажем, на несколько кварталов вперёд. Десять лет назад Lokad был основан на идее предоставления прогноза как услуги. К сожалению, эта концепция оказалась в значительной степени нефункциональной, и мы перешли к более продуманным подходам. Некоторые проблемы, связанные с прогнозированием, кажутся простыми — обманчиво простыми — но при этом фундаментальными. Независимо от того, насколько хороша технология, она не принесёт пользы, если её деловые предпосылки ошибочны.
Давайте проясним: Lokad действительно занимается прогнозированием спроса, и прогностическая оптимизация остаётся нашей основной компетенцией, но всему есть метод; и метод начинается с признания того, что прогнозы во многом являются самоисполняющимся пророчеством, и что вовлечено множество обратных связей.
Давайте рассмотрим этот подход более детально. Если необходимо спрогнозировать продажи модного бренда, достаточно взглянуть на первоначально закупленные количества: объёмы продаж в течение сезона неизменно равны тем количествам, которые изначально заказывались у поставщиков (за вычетом потерь). Однако часто товар не распродаётся по полной цене или, наоборот, запасы заканчиваются на середине сезона. Этот якобы «идеальный» прогноз — мираж, не отражающий реальное финансовое состояние компании.
Будущий спрос неразрывно связан с будущими решениями цепи поставок. Однако многие компании действуют так, как будто можно сначала прогнозировать (например, недельный спрос), а затем принимать решения (например, определять объёмы заказов). Такой подход неразумен, потому что последние существенно влияют на первые.
В качестве анекдотического свидетельства такое сочетание будущего спроса и принимаемых решений объясняет, почему так много «продвинутых» проектов по прогнозированию терпят неудачу: эталонные тесты демонстрировали, что новый прогноз лучше старого, а как только он вводился в эксплуатацию, всё начинало разваливаться, как будто без видимой причины. На самом деле, если не проявлять должную осторожность, «глупые» прогнозы, как правило, приводят к меньшему количеству негативных эффектов второго порядка, то есть непреднамеренных последствий, вызванных самими прогнозами.
На практике обратная связь между прогнозами и решениями принимает множество форм:
- Добавление ещё одной позиции в ассортимент приводит к каннибализации остального ассортимента. Таким образом, увеличение прогноза спроса для одной позиции должно как-то уменьшать прогноз для всех конкурирующих товаров.
- Рост спроса, вызванный акцией для конкретного продукта, во многом зависит от общего контекста. Если продукт оказывается единственным, который продвигается в магазине, рост спроса может быть значительным. Если же продвигаются все товары, прирост, скорее всего, будет гораздо меньше.
- Срок поставки должен прогнозироваться, но компания может иметь некоторый контроль над сроками, если она решит, отправлять ли товары морским или воздушным транспортом. Каждая из этих модальностей требует своего прогноза срока поставки; однако спрос, учитываемый при планировании запасов, зависит от сроков поставки.
- Закупка большего объёма обычно обеспечивает выгоду от эффекта масштаба, которая, как правило, проявляется в виде скидок на оптовые заказы. Более низкая закупочная цена может затем превратиться в более низкую розничную цену, стимулируя спрос так, чтобы он соответствовал большему первоначально приобретённому или произведённому объёму.
- Предоставление скидки клиентам увеличивает продажи, но также изменяет их будущие ожидания. Клиенты всё больше будут ожидать скидку и откладывать решение о покупке до тех пор, пока скидка не будет предоставлена.
Все эти обратные связи являются одной из ключевых причин, по которым нам в Lokad стало неуютно предоставлять «голые» прогнозы. Мы твёрдо намерены никогда не повторять ошибки наших первых лет, и, как гласит Гиппократова клятва, предоставление ценности нашим клиентам начинается с того, чтобы не разрушать их цепи поставок неправильными подходами.
Это не случайно, если наш Манифест количественной оптимизации цепи поставок опирается на решения. Именно последствия, порой имеющие далеко идущие эффекты, решений необходимо точно предсказать, а не некий абстрактный спрос. В этом отношении наш подход согласуется с идеями, обнаруженными в 1830-х годах Жан-Батиста Сея, согласно которым предложение создаёт свой собственный спрос.
Учитывая современные достижения в области машинного обучения и программного обеспечения, не существует какого-либо «готового» решения для устранения проблемы обратных связей с помощью ПО. Понадобится специалист по цепям поставок, обладающий глубоким пониманием бизнес-задач, а также значительная доза обсуждений с опытными практиками, чтобы разработать эвристику и модели, которые хотя бы приблизительно правильно используют прогностические возможности Lokad для получения прибыли клиентом.
