Прогнозирование спроса и закупок: расчёт по данным 1С

Прогнозировать нужно спрос, то есть сколько покупатели хотели купить, а в учёте лежат продажи, то есть сколько удалось продать. Эти величины совпадают, пока товар есть, цена обычная и покупатели ведут себя как всегда. Любое отклонение превращает историю в неверный учебный материал: модель выучит искажение как закономерность.

Дефицит

Товара не было неделю, продаж ноль. Если обучить модель на такой истории, она решит, что спрос упал, и в следующий раз закажет меньше. Дефицит начинает воспроизводить сам себя. Поэтому для каждой позиции нужна история остатков по дням: дни без остатка помечаются и либо исключаются из обучения, либо спрос в них восстанавливается по соседним периодам и похожим позициям. Какой способ выбрать, решает проверка на отложенном периоде, а не вкус исполнителя.

Акции и цены

Во время акции продажи растут, после неё часто проседают: покупатели забрали запас впрок. Если акции нигде не записаны, прогноз выучит всплеск как обычный сезон. Если записаны, акция становится признаком, и её эффект можно оценить отдельно. Но если акции всегда проходили в один и тот же сезон, эффект акции и эффект сезона неразличимы, и честно сказать об этом лучше, чем показать красивую цифру.

Возвраты и отмены

Спрос покупателей — это продажи минус возвраты, но возврат приходит позже продажи, иногда через недели. На маркетплейсах добавляются отмены и невыкупленные заказы. Определение «что такое спрос» (заказ, отгрузка или выкуп) записывается в словарь данных до начала расчётов, иначе два отчёта по одной позиции покажут разные цифры.

Разовые крупные заказы

Тендер, проект, закупка к открытию объекта: один заказ превышает обычные продажи за месяц. Автоматически вырезать такой заказ нельзя: если он повторяется каждый квартал, это часть спроса. Правило такое: повторяющийся заказ остаётся в истории, разовый помечается и считается отдельно, а известные заранее крупные поставки вносятся строкой плана, а не прячутся в статистику.

Ассортимент неоднороден, и один метод на все позиции не работает. Делим его по двум осям: ABC по вкладу в выручку или маржу, XYZ по стабильности спроса (насколько продажи колеблются вокруг среднего). Границы классов подбираем под ваш ассортимент, универсальных значений нет.

• Важные и стабильные позиции (AX, BX). Здесь хватает сглаживания и сезонного профиля. Усилия идут на качество данных и страховой запас, а не на сложную модель.
• Важные, но нестабильные (AY, AZ). Единственная зона, где модель с ценами, акциями и календарём может окупиться: ошибка здесь дорога.
• Хвост (класс C, особенно CZ). Прогноз по каждой позиции почти бесполезен. Работают прогноз по группе, методы для прерывистого спроса и простые правила, а для самых редких вопрос другой: держать ли позицию на складе вообще.

Новые товары без истории

Холодный старт решается не моделью, а аналогами. Ищем в ассортименте похожие позиции по группе, цене и назначению, берём их стартовую динамику как ориентир и показываем закупщику с пометкой «оценка по аналогам». Закупщик может задать свой ориентир, система его запоминает, а по мере накопления продаж подключает собственную историю позиции. Первые недели после запуска не равны обычному спросу: всплеск новизны отделяют от базового уровня.

Заменители и смена артикулов

Если товар заменили новым артикулом, история должна перейти к преемнику: иначе у новой позиции «нет истории», а у старой «спрос упал до нуля». Обратная ситуация: когда одной позиции нет в наличии, часть спроса уходит к соседней, и у соседа история завышена. Цепочки замены и группы взаимозаменяемых позиций ведутся в справочнике, а не угадываются.

Когда машинное обучение не нужно

• Ассортимент небольшой, и закупщик успевает смотреть каждую позицию: достаточно правил min/max.
• Истории меньше двух сезонов: сезонность не отличить от случайности, а проверить модель не на чем.
• Спрос определяют проекты и тендеры, известные заранее: нужен план, а не статистика.
• Данные не в порядке: дефицит не размечен, остатки неверны. Сначала порядок в данных, потом модель.
• Модель не обыгрывает простой метод на отложенном периоде. Тогда остаётся простой метод, и это нормальный результат работы.

Если ваш случай из этого списка, мы скажем об этом на обследовании и не станем предлагать продолжение ради продолжения.

Прогноз отвечает на вопрос «сколько продадим». Закупка отвечает на другой: «сколько и когда заказать, чтобы не остаться без товара и не заморозить лишнее». Между ними две ступени, и считаются они отдельно от прогноза.

Страховой запас

Это запас на разброс: спрос оказался выше прогноза, а поставка пришла позже срока. Размер зависит от трёх вещей: насколько прогноз ошибается за срок поставки, насколько колеблется сам срок и какой уровень сервиса вы хотите получить. Чем длиннее и нестабильнее поставка, тем запас больше. Простая формула работает при допущениях (ошибки независимы, примерно нормальны, прогноз несмещён), поэтому для ходовых позиций мы измеряем ошибку прямо на сумме за срок поставки, а для редких пользуемся распределением спроса по истории и правилом минимального остатка, который задаёте вы. Подробно, с допущениями и примером, расчёт разобран в статье «Как прогнозировать спрос на складе».

Не путайте его с запасом-буфером при выгрузке остатков на площадку из статьи про расхождения остатков: тот закрывает задержку обмена, а страховой запас закупки закрывает разброс спроса и поставки.

Ограничения

• Минимальная партия и кратность. Рекомендация округляется до кратности упаковки или паллеты и не опускается ниже минимальной партии. Если округление даёт избыток, он показывается закупщику, а не прячется.
• Бюджет. Когда сумма рекомендаций выше лимита, позиции ранжируются по важности (класс ABC, риск дефицита), и закупщик видит, что осталось за чертой.
• Срок годности. Заказ не должен превышать то, что успеет продаться до конца срока. Для скоропортящихся позиций это жёсткая граница, а не пожелание.
• Условия поставщика. Минимальная сумма заказа, дни приёма заказов, заполнение машины: рекомендации собираются по поставщику, а не по отдельной позиции.
• Место на складе. Вместимость и ячейки ограничивают сверху. Данные для этого берутся из складской системы, см. обмен 1С и WMS.