25.08.2020,
10:10
Система прогнозирования спроса в крупной торговой сети: как это работает
X5 Retail Group внедрила систему прогнозирования спроса в торговой сети «Перекресток». Решение на основе машинного обучения полностью разработано в дирекции по большим данным Х5 Retail Group и, по словам представителей компании, позволяет повысить эффективность рекламных акций и продаж. В компании рассказали «Retail & Loyalty», в чем преимущество технологии.
X5 Retail Group внедрила систему прогнозирования спроса в торговой сети «Перекресток». Решение на основе машинного обучения полностью разработано в дирекции по большим данным X5 Retail Group и, по словам представителей компании, позволяет повысить эффективность рекламных акций и продаж. В компании рассказали «Retail & Loyalty», в чем преимущество технологии.
R&L: На какой технологической базе разработана система?
X5: В первую очередь хотелось бы отметить, что система полностью разработана нашей дирекцией по большим данным. Она формируется в системе Tableau, c графическим форматом вывода данных и удобным пользовательским интерфейсом. Работа с отчетностью при ее использовании станет быстрее и удобнее, а визуализация нагляднее.
R&L: Главная задача, которая стояла перед разработчиками?
X5: Перед командой стояло несколько задач, равноценных по важности: повысить точность прогнозирования спроса для регулярных и промопродаж, минимизировать влияние человеческого фактора, сократить потери от упущенных продаж и повысить эффективность управления товарными запасами в магазинах и распределительных центрах.
R&L: Как давно X5 развивает собственные продукты прогнозирования?
X5: С 2019 года мы активно развиваем собственные продукты прогнозирования спроса. Они создаются на основе продвинутой технологии предиктивной аналитики.
R&L: Где предварительно проходила «обкатку» система прогнозирования спроса? Что показал пилот?
X5: Тестировали пилот в торговой сети «Перекресток» в марте-апреле 2020 года. В результате пилота зафиксирован рост валового дохода и эффективности выполнения плана магазина, сокращение товарных запасов и списаний. Пилот решения проводился по методике А/В-тестирования.
R&L: Как выглядит алгоритм работы системы, какие параметры загружаются в обработку? Сколько магазинов охвачено?
X5: В основе новой системы прогнозирования лежат технологии машинного обучения. В системе ведется аналитика продаж по чекам для определения отсутствия товара на полке по часам, а также восстановления истории продаж. В настоящий момент постоянно рассчитываются 5 товарных категорий, в том числе в таких сложных для управления позициях, как свежие товары с короткими сроками годности. Система анализирует данные со всех супермаркетов сети «Перекресток».
R&L: Насколько высока точность результатов?
X5: Наши алгоритмы BigData X5 позволяют достичь высокой точности прогнозирования (более 70%). Также аналитика продаж по чекам для определения отсутствия товара на полке по часам и восстановления истории продаж, которые я упоминал выше, повышают точность прогноза модели.
R&L: Что учитывает модель прогнозирования? Какие факторы влияют на спрос?
X5: В новой системе учтена специфика ассортиментной матрицы и потребительского поведения «Перекрестка». В числе 200 факторов, влияющих на спрос: ценовая эластичность, трафик, ассортиментная матрица, продажи, рекламные активности, остатки, конкурентная среда и т. д. Система рассчитывает выкладку товаров, прогнозирует нагрузку на магазин, повышает точность модели на основе сотен факторов, что в конечном счете положительно влияет на весь процесс товарооборота.
R&L: Как часто обновляется прогноз?
X5: Прогноз обновляется ежедневно, что является важной отличительной особенностью нашего решения, так как это существенно повышает доступность на полке и гибкость всей цепи поставок.
R&L: Каков экономический эффект для департаментов сети?
X5: Только в результате пилота зафиксирован рост валового дохода и эффективности выполнения плана магазина, сокращение товарных запасов и списаний. Также решение повысит эффективность рекламных акций и продаж.
R&L: Когда компания планирует полностью внедрить продукт?
X5: Полностью внедрить решение мы рассчитываем в первом полугодии 2021 года.
R&L: Ваше видение перспектив использования предиктивной аналитики в ритейле?
X5: Со своей стороны мы считаем, что в целом в новой реальности постпандемии цифровая трансформация станет ключевым фактором успешности бизнеса. А в основе этого процесса будут лежать большие данные, которые напрямую влияют на эффективность процессов. Мы планируем в ближайшем будущем обучать модели прогнозирования на основе множества факторов, таких как товарная каннибализация (уменьшение спроса на однотипные товары при росте спроса на другие товары в этой же категории), активность конкурентов, эластичность цены, характеристики товара и магазина, параметры рекламного мероприятия для промо и других.
