Прогнозирование эффектов промо

Планирование продаж и операций
Решение GoodsForecast.Promo позволяет анализировать эффективность промо-активностей аналогичного вида в истории и формировать оценку эффекта для планируемой промо-акции. Система оценивает эффект акции (изменение объема продаж в акцию по отношению к тому, какие были бы продажи, если бы акции
не было) путем выявления корреляций между различными параметрами акции и динамикой спроса.

Результаты внедрения

Повышение точности прогнозирования эффектов акций при существенном снижении трудозатрат
на процесс
Сокращение случаев overstock, снижение уровня дефицита в периоды проведения акций, повышение лояльности клиентов
Прозрачность и контролируемость процесса планирования акций, повышение уровня сервиса

История успеха

«Балтика» — крупнейшая российская пивоваренная компания, ведущий экспортер российского пива (70% всех экспортных поставок). Компании принадлежат заводы в 10 городах России, 1 завод в Азербайджане, широкий портфель брендов. Сотрудничество компании «Балтика» и группы компаний Forecsys началось в 2008 году с внедрения системы GoodsForecast для улучшения точности прогнозирования спроса с целью среднесрочного планирования. В феврале 2018 в рамках расширения функциональности системы в компании был внедрен модуль промо-прогнозирования. Цель — улучшение точности прогнозирования объемов эффектов промо. Дальнейшие планы включают внедрение автоматического моделирования (рекомендательной системы по размеру скидки, SKU, региону продаж и т.д.). Подробнее...
Baltika

Список модулей:

Модуль Описание Пакет
Прогнозирование эффектов акций Система прогнозирует эффект планируемой акции на основании «похожих» акций в прошлом. По настраиваемому алгоритму ищутся уже прошедшие акции, на основании которых строится прогноз эффекта планируемой акции. Базовый
Модуль моделирования маркетинговых кампаний Модуль помогает моделировать маркетинговые кампании путем предоставления рекомендаций относительно того, по каким товарам и с какой скидкой следует запланировать акции в рамках заданного периода, бюджета и направления. Дополнительный
Модуль согласования планируемых акций Модуль позволяет согласовывать и корректировать процесс планирования акции с учетом календаря активностей, бюджета и других ограничений. Дополнительный
Модуль анализа внешних данных Модуль позволяет подключать и использовать для более точного прогнозирования внешние данные, такие как акции конкурентов, данные ОФД, сведения о погоде и др. Наряду с использованием данных об истории собственных промо-активностей, привлечение данных из открытых источников позволяет строить более точные прогнозы эффекта планируемых акций. Дополнительный

Проекты:

Компания "Балтика"
Сотрудничество компании «Балтика» и группы компаний Forecsys началось в 2008 году с внедрением системы GoodsForecast для улучшения точности прогнозирования спроса с целью среднесрочного планирования (с горизонтом до года). В феврале 2018 в рамках расширения функциональности системы в компании был внедрен модуль промо-прогнозирования. Цель — улучшение точности прогнозирования объемов эффектов промо. Дальнейшие планы включают внедрение автоматического моделирования (рекомендательной системы по размеру скидки, SKU, региону продаж и т.д.).

ООО «САНГ»

«САНГ» — дистрибьютор товаров бытовой химии от ведущих мировых производителей на территории Сибири и Дальнего Востока с 1994 года. С 2016 года САНГ использует GoodsForecast для прогнозирования спроса и управления запасами на своих складах. В целью повышения качества среднесрочного прогнозирования спроса, снижения трудозатрат и обеспечения устойчивого роста точности прогнозов в 2018 году был внедрён модуль прогнозирования промо, обеспечивший максимальную автоматизацию процесса планирования продаж с учётом маркетинговых акций.

ООО «ЦДК»

ООО «ЦДК» – дистрибьютор и оператор по предоставлению услуг мерчандайзинга для Procter&Gamble, Nestle, Philips и др. В рамках совместного с Procter & Gamble проекта по повышению качества промо-прогнозирования был внедрён модуль прогнозирования промо GoodsForecast. Модуль обеспечил эффективную поддержку принятия решений при работе сотрудников коммерческого отдела ЦДК совместно с аккаунт-менеджерами P&G, что позволило добиться точности прогнозирования промо выше 80%.