Внедрение системы прогнозирования спроса в ГК «Холидей»

Предпосылки проекта

ГК Холидей - одна из крупнейших торговых сетей Сибири. В неё входят более 340 магазинов в семи регионах РФ, работающие под брендами «Холди» и «Фермер-центр.рф». Ритейлер долгое время применял заказ, основанный на очищенной и сглаженной истории продаж, что давало хорошие результаты на обычных товарах. Но такой заказ не позволяет значительно улучшить оборачиваемость товаров и уровень сервиса магазинов, а также трудозатратен для менеджеров, особенно в части сезонных, скоропортящихся и промо товаров.

Для оптимизации цепочки поставок стала очевидной необходимость внедрения системы прогнозирования спроса. Компания нуждалась в высокопроизводительной системе прогнозирования, умеющей работать с розничной спецификой, то есть: поддерживать сезонные методы прогнозирования, прогнозировать новинки, промоакции и праздники.

В ходе конкурса была выбрана система прогнозирования спроса с использованием перспективных технологий Oracle Retail.

Новые возможности для ритейлера

Исторические данные. Информация из ERP системы загружаются за период 2 года и более, что позволяет учитывать при прогнозировании сезонность и другие отклонения.

Очистка истории продаж. Устранение факторов, которые в будущем не повторяются позволяют избегать завышения будущих прогнозов и вымывание ассортимента. Система проводит очистку истории продаж от скачков спроса, промо-акций, периодов отсутствия товара, временного закрытия отдельных магазинов.

Базовый прогноз спроса. Наличие полного спектра методов прогнозирования позволяет достигать лучших показателей при работе со всем разнообразием товаров и профилей спроса.

Для генерации базового прогноза спроса в ГК Холидей применяется:

• Автоматический подбор наиболее подходящих алгоритмов и из библиотеки методов: Метод Кростона, Скользящая средняя, Простое экспоненциальное сглаживание, Трендовый метод Хольта, Сезонный метод Хольта-Винтерса.
• Автоматический выбор уровня товарной и организационной иерархий для агрегирования.
• Прогноз на агрегированных уровнях данных и последующее распределение до товаров.
• Прогнозирование потребительского спроса по методу Байеса на основании плана продаж, уточняемого по мере поступления фактических данных.

Прогноз новых товаров. Ранее, прогнозирование товаров-новинок было второй по трудоемкости задачей после обработки промоакций. После внедрения автоматизированного прогнозирования спроса, менеджеры цепочки поставок получают готовый прогноз по новинкам без необходимости ручных корректировок заказов:

• Автоматически ведется подбор аналогов для новых товаров.
• Клонируется история регулярных и промо продаж для новых товаров и магазинов от аналогов.

Прогнозирование промо и праздников. Инструменты прогнозирования промо позволили автоматизировать заказ для типовых, часто повторяющихся акций. Заказы стали точнее, а специалисты ритейлера не тратят времени на рутинные операции:

• Профильное прогнозирование новинок, пасхальных продаж, временного ассортимента.
• Наложение прогноза промо и праздников на базовый прогноз.
• Прогнозирование товаров акционного спроса.

Предварительные заказы. Для формирования предварительного заказа на производство и закупку, система выгружает дневной прогноз по каждому товару-магазину на горизонт 90 дней.

Поддержка пользователей. Генерируемые системой уведомления по отклонениям помогают фокусироваться пользователям на проблемных товарах и своевременно принимать правильные решения.

Результат внедрения системы

Автоматизация прогнозирования спроса в ГК «Холидей» значительно повысила качество заказа товара. Экономический эффект от улучшения оборачиваемости и снижения упущенных продаж составил примерно 3,5% от годового товарооборота компании. Так же снизилось количество ручного труда по уточнению заказов под промо-акции, скоропортящимся товарам и сезонному ассортименту.