Прогнозирование эффектов промо

Промо-прогнозирование

Одной из ярких тенденций российского ритейл-рынка на сегодняшний день является увеличение объема продаж посредством промо-акций (ценовых и неценовых). Так, согласно данным исследований, за последний год доля продаж по промо выросла в среднем на 9% и составляет порядка 46%, в то время как снижения объема продаж не зафиксировано ни в одной из проанализированных категорий.

Для подавляющего большинства компаний на рынке (как ритейлеров, так и производителей) ключевой проблемой при планировании маркетинговых акций является составление точного прогноза эффектов промо. В противном случае компания рискует потерять вложенные средства по причине возникшего дефицита или в связи с закупкой/производством товара, который в итоге не раскупили.

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.

Математический аппарат системы GoodsForecast производит расчет прогнозирования эффектов промо с учетом большого количества параметров акции, включая товарные группы, торговые точки, цены, размер скидок и др. Кроме того, к ключевым факторам, влияющим на эффективность промо-акций в сфере FMCG, следует отнести учет маркетинговых активностей конкурентов. Решение GoodsForecast.Promo предоставляет пользователям возможность подключения сервиса анализа прошедших, текущих и планируемых акций конкурентов для повышения точности планирования.

Функциональность системы

  • Расчеты рекомендуемых и фактических эффектов

Алгоритм системы GoodsForecast.Promo предназначен для расчета базового уровня продаж (ожидаемых без активации) как для прошедших, так и для предстоящих промо-акций. Алгоритм работает в различных разрезах (SKU, клиент, география, формат). Входными параметрами являются история вторичных продаж, период отгрузок для расчёта базового уровня, история всех прошедших акций, разметка исключения дней отгрузок пользователем, сезонные коэффициенты для пары SKU-География. На выходе система предоставляет пользователю данные о фактическом/планируемом изменении спроса вследствие промо-акции.

  • Настройки расчетов рекомендуемых эффектов и базовых уровней

Алгоритм системы рассчитывает ожидаемый эффект промо-акции на основе анализа аналогичных акций в прошлом. Входные параметры: период и механика анализируемой акции, рассчитанный плановый базовый уровень анализируемой акции, история всех прошедших акций, их базовые уровни и приросты, сезонные коэффициенты для пары SKU-География. Выходные параметры: рассчитанный прирост активации в шт. и процентах, список найденных аналогов и их веса.

  • Возможность задавать планируемый эффект для акции в целом и для отдельных сочетаний Локация – Товар

Пользователь системы может задать агрегированный планируемый эффект для акции в целом (для действующих и планируемых активаций), а также задать тройку (География, SKU, Клиент) для анализа и корректировки истории при помощи фильтра по параметрам: активация, товар, география, клиент. Кроме того, в системе реализована возможность задать для конкретной акции произвольный уровень локации.

  • Возможность задавать подневные профили планируемых акций

Пользователь системы автоматически получает детализацию вторичных продаж (производителя или дистрибьютора торговым сетям) под акцию по дням, с учётом характерной динамики продаж под акцию и недельной сезонности. Полученную детализацию можно корректировать как в разрезе отдельной активации, так и анализируя и корректируя ожидаемые подневные продажи для множества SKU, клиентов, регионов и заданного периода.

  • Инструменты анализа и корректировки рекомендуемых эффектов

Пользователю системы доступна форма редактирования акции, предназначенная для анализа автоматического расчета акции и внесения экспертной оценки, создания черновика акции с целью эксперимента и анализа расчетов системы, а также создания графика отгрузок. Система рассчитывает рекомендуемый эффект для тройки (География, SKU, Клиент) в период акции. По сформированным тройкам пользователь может рассчитывать фактический и планируемый базовый уровни. Кроме того, реализована возможность просмотра различных типов эффекта: абсолютного (суммарный объем вторичных продаж в период акции), аддитивного (прирост продаж в период акции, в дал), мультипликативного (прирост продаж в период акции, в %).

  • Инструменты анализа и корректировки базового уровня

В интерфейсе системы пользователь может управлять всеми параметрами расчёта эффектов акций: расчетом фактических и будущих базовых уровней и прогнозом приростов. Управление настройками доступно как точечно (для отдельных клиентов, регионов, SKU и механик), так и с помощью гибких групповых операций (определяя единые параметры расчета для множества клиентов, SKU, регионов и механик).

  • Отчетность по точности и своевременности прогнозирования

В журнале акций пользователь имеет возможность своевременно получать актуальную информацию о точности прогнозирования сразу же после окончания действия акции. Точность прогнозирования отражает процент соответствия между прогнозируемым и фактическим эффектом акции.

Развитие продукта

Дальнейшее развитие решения GoodsForecast.Promo предусматривает:

  • разработку и применение моделей прогнозирования влияния акции на группы товаров-аналогов (категории, группы нижнего уровня, произвольные множества аналогов) и сопутствующих товаров;
  • разработку и применение моделей сценарного анализа по эластичности спроса относительно цены для определения оптимального размера скидки для планируемой скидочной акции;
  • разработку моделей для оптимизации показателя прибыльности по группам товаров (акционные товары + аналоги + сопутствующие товары) за счет изменения параметров акции (ассортимент, механика, объем акции, цены).

Пример интерфейса: окно "Журнал активаций"

Промо-прогнозирование

Пример интерфейса: окно "Анализ эффекта"

Промо-прогнозирование

Пример интерфейса: окно "Анализ и корректировка истории"

Промо-прогнозирование

Пример интерфейса: окно "Информация об активации"

Промо-прогнозирование

Создание акции возможно как в интерфейсе GoodsForecast, так и путем импорта из информационных систем. Решение содержит всю информацию по статусам акций и предоставляет возможности поиска и фильтрации. Импорт/экспорт данных в формате Excel. Вывод результатов производится в графической и/или табличной форме с опцией масштабирования.

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 позволяет 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

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...