Алексей Ивасюк, СЕО MySales Labs: “Если вы не понимаете, как построен прогноз, вы не можете ему доверять”

25.04.2019
1001
Партнер проекта

Успех розничного бизнеса зависит от того, насколько качественно построено управление процессами. Есть ли необходимый товар в нужном месте в нужное время, как учитывается влияние цены, скидки, промо, сезонности и погоды на продажи? Компания MySales Labs помогает ритейлерам ответить на эти вопросы и прогнозировать  продажи с высокой точностью. В числе ее клиентов – GoodWine, "Эко Маркет", "Близенько", Watsons, LeroyMerlin в Украине, а также ритейлеры Европейского Союза. В интервью Retailers соучредитель и СЕО MySales Labs Алексей Ивасюк поясняет, как правильно строить прогнозы и что самое важное в прогнозировании продаж


 

– Зачем ритейлеру нужно прогнозирование продаж?

– Ритейлеру необходимо  управлять цепочкой поставок, чтобы нужный товар был в наличии в магазине в нужное время в нужном количестве. Ритейлеру необходимо планировать маржинальность бизнеса. В компании должны понимать, сколько они заработают, нужно ли проводить промо, как повлияет изменение цен на маржинальность. По данным ООН до 30% продуктов питания просто выбрасывается и утилизируется. Из общего объема потерь еды на ритейл приходится до 20%. Мы изучили причины. Существенная часть потерь связана с  неправильным планированием заказов товаров, когда товара на полках больше, чем нужно. Другая часть потерь происходит из-за нерыночных цен либо из-за неэффективного взаимодействия с поставщиками. Потери можно  оптимизировать, имея прогноз.

–  Прогнозирование должно решить эти проблемы?

– В том числе. Прогнозирование должно решить проблемы наличия товаров в нужном месте.  Снижение упущенных продаж, и списаний товара в ритейле приводит к оптимизации оборотного капитала. Мы помогаем ритейлеру оптимизировать эти показатели. Мы даем точный прогноз, который учитывает такие факторы, как погода, тренды, цена, промо-активности, цены конкурентов, и различные влияющие факторы в данном регионе (день выдачи зарплаты, общественные мероприятия).

Динамика недельных продаж мыла, участвующего в промо. По горизонтали – номера недель, по вертикали – продажи в штуках. Пики на графике – промо-периоды с многократным ростом продаж.

– Что нужно для того чтобы составить точный прогноз?

– Чтобы построить качественный прогноз, должна быть система, база данных, нужна история продаж. Но прогноз можно построить даже без данных, даже по новым позициям, по которым нет истории, по новым магазинам можно строить прогноз, например на основании продаж группы, региона. Допустим, есть ритейлер, который продает большой ассортимент. У него 10 наименований различных гелей для бритья. Если у него появляется 11й новый гель для бритья, то как можно спрогнозировать его продажи? Это можно сделать на основании аналогов, средней позиции в группе и скорректировать на цену, на основании его дополнительных качественных характеристик.

Если у вас есть 10 000 позиций, то 80% из них могут не иметь историю. Чтобы строить прогноз статистическими методами, вам нужно 2 года истории продаж. Но 80% ассортимента не имеют такой истории продаж, поскольку ротация ассортимента в ритейле - высокая. Поэтому используется товарная иерархия. Если недостаточно истории по позиции, то можно подняться на уровень товарной группы, если недостаточно истории по магазину, то можно подняться на уровень региона и проанализировать продажи в нем.

– Допустим, к вам пришел ритейлер, у него уже есть история по конкретному региону, что еще нужно, чтобы построить прогноз?

– Мы ориентируемся на системный ритейл. У нашего клиента, у ритейлера уже есть система управления и история продаж. Для того чтобы научиться работать с прогнозом, пользователь должен понимать, как построен этот прогноз. Вы не можете доверять системе, если не знаете, по каким принципам она работает, поэтому прогноз не должен быть черным ящиком. Простыми словами, прогноз должен быть понятным пользователю. Мы называем это объяснимостью прогноза или интерпретируемостью прогнозных моделей. Сейчас большинство предложений, которые мы видим на рынке — это что-то типа построить какую-то нейронная сеть или искусственный интеллект, который что-то прогнозирует. Но при этом никто не задумывается, что гораздо важнее – объяснить пользователю, почему получился такой результат и что на это повлияло. Это – искусственный интеллект вчерашнего дня. Есть такой анекдот: "Разговаривает нейронная сеть и калькулятор. Калькулятор говорит: "Слушай, у тебя такая каша в голове". Искусственный интеллект завтрашнего дня может объяснить пользователю, как построен прогноз, из каких факторов он состоит и как изменяется при изменении факторов.

Погода в Киеве по неделям с апреля 2017-го по апрель 2019-го. По горизонтали – номера недели, по вертикали (справа) – шкала температуры воздуха в градусах Цельсия, осадки (дождь) в мм, снег в см.

– Как работает система MySales Labs?

–  Мы посвящаем много времени, чтобы сделать прогноз, который строит система, понятным пользователю. Само наше решение было построено вокруг идеи не просто спрогнозировать продажи, но и дать пользователю понимание, что влияет на продажи. Представьте, что у вас есть система, которая может анализировать разные факторы на самом детальном уровне, которые мы перечислили выше, и еще и может объяснить пользователю эти факторы. Какие будут продажи, если я не просто дам скидку на товар, а повешу баннер в магазинах, размещу рекламу в Facebook или на телевидении? Система показывает, какие факторы влияют на прогноз и как он изменится при изменении этих факторов.

– Вы считаете, что все значимые факторы вы можете учесть. Но есть такие, которые не лежат на поверхности?

– Да, есть. Например, каннибализация. Очень интересный фактор, который срабатывает всегда по-разному. Вот у вас есть, скажем, 10 гелей для бритья. Вы вводите в ассортимент вашей товарной группы еще два. Увеличит ли это продажи товарной группы? Может, увеличит, а может – и нет. И если не увеличит, то эти две новые позиции заберут на себя часть продаж других гелей. Это первый фактор.

Второй фактор – это ассортиментная эластичность. Если Вы приходите покупать гель для бритья и вашего любимого бренда нет, то с вероятностью в 80% вы возьмете аналогичный. Если же нет лезвия для бритья, которым вы пользуетесь, то с вероятностью 80% вы не возьмете ничего, а пойдете в другой магазин, потому что другие лезвия не подходят к Вашему станку.

Также каннибализация работает, когда вы проводите промо или даже просто изменяете цены. В современном ритейле - десятки позиций в группах, или тысячи в категориях. Современный ритейл предоставляет покупателю большой выбор. Определяясь в выборе, покупатель часто начинает с первого и часто главного для него критерия - ценовой диапазон товара, который он хочет приобрести, исходя из имеющегося у него на это бюджета. Поэтому, если ритейлер меняет цену на одни позиции, это влияет и на продажи других.Это очень тонкий фактор, и его использование в прогнозе – не всегда оправдано, но анализировать это – важно, для понимания общей маржинальности по товарной группе при изменении цен на конкретные позиции.

– Как вы расставляете приоритеты в прогнозировании – какие факторы имеют больший вес?

– Очень важно в прогнозе учитывать цену, потому что все позиции чувствительны к цене, но все по-разному. Вот, например овощи, баклажаны, помидоры, картошка, знаете ли вы, что спрос на них более подвержен влиянию цен, чем сезонности? А предложение по этим товарам имеет сезонных характер, как и по другим овощам, где есть тепличный и грунтовой урожай. Как следствие, с июля по ноябрь, когда доступен грунтовой урожай, цены на эти товары падают многократно, и как следствие, спрос растет многократно. А вот ряд позиций, которые вы покупаете редко, не сильно зависят о цены, но гораздо больше на их продажи влияет выгодное промо-предложение. Чем больше в бюджете покупателя эта позиция занимает, тем более чувствительны ее продажи к цене. Детское питание, памперсы, дорогой алкоголь – все эти позиции очень подвержены влиянию цены.

Также, практически все позиции подвержены влиянию сезонности, за редким исключением, как те же памперсы, детское питание, туалетная бумага. Даже сигареты подвержены сезонности, так как летом люди курят больше, чем зимой. Продажи кваса, пива, мороженого, кроме сезонности, зависят от температуры на улице. Все знают, что летом люди больше покупают кваса, пива и мороженного, когда жаркая погода. Но знали ли Вы, что даже шампуни и гели для душа люди покупают чаще, когда жаркая погода? Влияние погоды есть всегда. В некоторые магазины люди зимой в снег меньше ходят, потому что трафик, пробки. В другие же предпочитают больше ходить, так как в такую погоду менее доступны открытые рынки.

Промо-активности сильно влияют на продажи. Одно дело вы молча даете скидку, другое дело подкрепляете эту скидку индикацией на ценнике, баннером, внешней рекламой, рекламой на сайте, в Facebook, ТВ, эффект в росте продаж будет совершенно разный.

Представьте ритейлера, у которого в ассортименте 10 000 наименование товаров и 100 магазинов. Итого, 1 млн комбинаций, и на каждую позицию эти факторы влияют по-разному

Динамика цен на бананы на интернет-сайтах с августа 2018 по февраль 2019 (по горизонтали – номера недель, по вертикали справа – цена в гривнах)

– Как эти факторы можно внести в систему?

– Они вносятся автоматически. Внешние факторы, такие как погода, макроэкономические факторы, система загружает из интернета автоматически. Для загрузки продаж, цен, промо настраивается интеграция с системой ритейлера. После чего система среди этих факторов выбирает подходящей для каждой позиции в каждом магазине автоматически. Где-то прогноз может быть построен на основании тренда и сезонности, где-то на основании тренда, сезонности, цены и погоды. А где-то, как это было актуально в 2014-2015 годах, в прогнозе учитывался курс доллара.

Это – ваше ключевое отличие от конкурентов?

Наше ключевое отличие в том, что мы предлагаем нашим заказчикам уже готовый и проверенный продукт. Конкуренты предлагают клиенту заняться проектом, в рамках которого они опишут все факторы, внесут в систему, протестируют разные варианты. Мы же предлагаем фактически коробочное решение, которое может запускаться в сжатые сроки. У нас есть пример запуска базового модуля, вместе с промо-модулем в сети европейского ритейлера всего за 2,5 месяца.

– Что делают менеджеры с этой информацией после того как он научился пользоваться системой?

– Основные пользователи прогноза, который строит наша система это — категорийные менеджеры, логисты.  Категорийному менеджеру система дает понимание, что повлияло на продажи и как они изменятся при изменении факторов. Логисту дает понимание, сколько заказать товара на распределительный центр. То количество, которое рассчитывает система полностью автоматически – едет в магазины. Наша концепция в автоматизации заказа товара – аналог самоуправляемого автомобиля в транспортной логистике. И эта концепция уже успешно проверена и реально работает. Наши клиенты говорят нам, что разбираясь, почему есть проблемы с запасами, всегда приходят к выводу, что проблемы возникают там, где есть ручное вмешательство. Сами люди понимают, что чем меньше процессы в организации зависят от людей, тем более она эффективна.

Динамика недельных продаж и прогноз по игристому вину. Пики – Новый год и 8-е марта. По горизонтале – номера недель.

– Есть у вас пример, что кто-то отказался от категорийных менеджеров и полностью перешел на вашу систему?

– От категорийных менеджеров еще никто не отказывался. Есть очень важный процесс в ритейле – управление ассортиментом и ее никто не смог автоматизировать до такой степени, чтобы избавиться от категорийных менеджеров. В этом области есть много разных факторов. А управление заказами в магазины наши клиенты автоматизируют полностью, включая заказ новинок, заказ для новых магазинов, заказ сезонного товара и заказ товара под промо, уменьшая влияние человеческого фактора.

– Как ритейлер может быть уверен, что данные не попадут к конкурентам?

– Для нас это очень важный момент. Данные остаются у ритейлеров и они их контролируют. Система работает либо в облаке, выделенном и находящемся под контролем клиента, либо ритейлер разворачивает ее на своих серверах. У нас есть доступ только в том случае, если нам его дает ритейлер и на тот период времени, на который позволяет ритейлер.

– Какой у вас сценарий работы?

– Во-первых, мы предлагаем бесплатный пилот. В рамках бесплатного пилота ритейлер подготовит набор данных, и система автоматически рассчитает несколько показателей – снижение товарных запасов, уменьшение упущенного спроса, а также мы оцениваем снижение трудозатрат на управление заказами на 90%, повышение маржинальности. Повышение маржинальности происходит не за счет повышения цен, а за счет более качественных процессов. Дальше мы говорим нашим клиентам, если вы начинаете с базового модуля прогнозирования и способны самостоятельно выполнить интеграцию, проект – бесплатный, внедрение - бесплатно. Вы начинаете платить только, когда увидите эффект от системы. До этого вы ничего не платите.

– Как понять, что ритейлер получает пользу и начать брать с него деньги?

– Если ритейлер продолжает пользоваться системой, если его показатели - это ключевой критерий. У нас показатель отказов пока - нулевой. Ни один наш заказчик не отказался от работы.

– Когда происходит оплата за ваши услуги?

– Если говорим о базовом модуле, то ритейлер платит, когда система уже работает и приносит пользу ритейлеру. Это предмет договоренности с ритейлером, когда наступает такой момент. Мы гарантируем, что касается прогноза, минимум по одному из двух показателей ситуация улучшится по 90% позиций. Либо улучшится оборачиваемость, при этом не снизится доступность. Либо улучшится доступность и не снизится оборачиваемость. Либо оба показателя улучшатся одновременно. Мы даем гарантию этого, в том числе и финансовую. Также мы даем вторую гарантию, что ни одна другая система не построит автоматический прогноз лучше, чем наша.

– Что значит хороший прогноз?

– Хороший прогноз – это точный прогноз, который понятен пользователю. Если вы не понимаете, как построен прогноз, вы не можете ему доверять. Основная проблема в том, что точность прогноза может быть определена только спустя определенное время при сравнении его с фактическими продажами, а в реальной работе вам нужно принимать решение здесь и сейчас, и нет времени ждать, чтобы проверить точность прогноза.

­– Сколько стоят ваши услуги, когда уже есть польза?

– Это зависит от двух параметров: от размера бизнеса ритейлера, и насколько система полезна ритейлеру. Мы понимаем, что магазины формата grocery и магазины формата drogerie в плане продаж и оборачиваемости выглядят совершенно по-разному. Но это вполне разумные деньги, и значительно дешевле, чем аналоги от известных мировых провайдеров. Одна из наших целей была в том, чтобы сделать массовое прогнозирование доступным. Мы работаем по ежемесячной абонплате. Мы понимаем, что когда ритейлер принимает решение о покупке системы, он оценивает три параметра: выгодно ему это или нет, что еще он может купить на рынке, сколько ему придется тратить своих ресурсов, чтобы решить эту проблематику без системы. Мы значительно более выгодны по всем трем параметрам.

– Что бы вы порекомендовали ритейлерам которые начинают работать с прогнозированием продаж?

– Если вы начинаете работу с прогнозирование продаж, задайте себе вопрос: “какие факторы влияют на мои продажи?”. Если мы говорим про ритейл, то здесь работает статистика и законы математического анализа. Чем более массовый спрос, тем более точный прогноз можно получить. Мы советуем начинать накапливать историю продаж, остатков и промо уже сейчас. И если история продаж есть практически у всех, с историей промо-акций ситуация сложнее. Это - одна из проблем, с которой мы сталкиваемся. Мы советуем эти данные проверять и сохранять, чтобы они были качественными.

Авторы: Юлия Белинская, Александр Шокун

Читайте свежие новости и аналитику о ритейле и интернет-торговле в Украине на нашей странице в Facebook, на нашем канале в Telegram, а также подписывайтесь на нашу еженедельную e-mail рассылку.