Прогнозирование промоакций. Заменит ли машина человека?
Сергей Кравченко, Старший аналитик данных, Beltel Datanomics.
Наличие промо – ключевой фактор спроса на товар
Промоакции в розничных сетях – неотъемлемая часть продаж и один из катализаторов, влияющих на спрос. По данным исследования Nielsen для 85% покупателей цена – решающий фактор совершения покупки, больше 60% потребителей обращают внимание на акции, а целенаправленно ищут промотовары порядка 30%.
Спрогнозировать объем продаж товара за счет промоакции сегодня помогают системы анализа больших данных и искусственного интеллекта. На первый взгляд такие технологии должны решать эту задачу комплексно и предоставлять точные прогнозы. Но так ли это?
Мы знаем, что любая система прогнозирования спроса – это, в первую очередь, модель, ограниченная параметрами или набором факторов, которые были заложены исследователями на момент ее построения. Ключевую роль в этом процессе играют данные, по ним определяют зависимости. Качество и полнота информации главным образом влияют на точность прогнозов. Ниже указаны три ключевых фактора, существенным образом влияющих на качество прогнозов.
Ключевые факторы, влияющие на качество прогнозов промоакций
Количество наблюдений
Не секрет, что промоакции в магазинах сейчас проводят довольно регулярно. Но в разрезе определенного товара эти события достаточно редки. На графике изображено распределение числа участия товаров в промо на примере данных сетевых ритейлеров:
Свыше 50% всех товаров за три года наблюдений участвовали в акции не более четырех раз, а 22% из них – только один раз. При таком количестве наблюдений отследить зависимость продаж от сезона, скидки, типа акции в разрезе определенного товара без обобщения и дополнительных допущений – практически нерешаемая задача.
Уникальная эластичность для каждого товара
Напомним, эластичность – это отношение изменения спроса к изменению цены. При анализе акционных продаж мы заметили, что эластичность товара не является постоянной величиной и не обобщается на товарные группы. Эта величина зависит от таких величин как:
- Цена и ценовая категория товара внутри товарной группы
- Количества товаров-аналогов
- Наличия акций на другие товары
- Времени года
Процент скидки является решающим фактором, определяющим спрос на товар. Однако из-за малого числа наблюдений и большого перечня факторов, влияющих на эластичность, изменение скидки, при проведении той же акции, приводит к дополнительным погрешностям при расчете объемов.
Вариативность акционных продаж
Коэффициент вариации продаж в разрезе товара в среднем больше единицы – это значит, что стандартное отклонение акционной продажи чаще бывает сравнимо или больше, чем средняя продажа. Это говорит о том, что есть большое число наблюдений, когда объемы продаж одного и того же товара от акции к акции отличаются в разы. При малом количестве наблюдений и большой вариативности сложно выявить зависимость продаж от ключевых факторов, таких как сезон и процент скидки, можно лишь дать приблизительные оценки.
Искусственный интеллект решит все проблемы?
Сделать максимально точный расчет объемов товара на акцию при постоянно меняющихся условиях, небольшом количестве наблюдений и большой вариативности – серьезный вызов для ритейлера.
Ожидание высокой точности прогнозов на основе аналитики больших данных и ИИ зачастую бывают завышенными, однако внедрение таких систем оправдано. По сравнению с традиционными методами прогнозирования, у новых подходов ошибка объемов на акцию на 25-40% меньше, при этом затраты на поддержку инфраструктуры сопоставимы.
Утверждения, что аналитика больших данных и ИИ в ритейле скоро полностью заменят человека, пока преждевременные. В критических ситуациях при принятии решений о закупках, изменении цен, страховых запасов умная машина ещё не в состоянии конкурировать с человеком. Наглядный пример — ажиотажный спрос в магазинах из-за эпидемии коронавируса. Однако, необходимые технологии для разработки систем, позволяющих автоматически управлять объемами и ценами на промоакцию в стандартных ситуациях, уже существуют — результаты ИИ в настольных играх за последнее десятилетие прорывные и широко известны. Возможно, в скором будущем удастся посадить ИИ за «игровой стол» ритейлера. Для этого человеку осталось формализовать правила игры и передать их машине.