Прогноз спроса
Сколько штук уйдёт в ближайшие недели с учётом сезонности, тренда, цены и промо. Прогноз питает расчёт поставок и страхового запаса.
Когда в системе накапливается собственная история — продажи, цены, остатки, реклама и начисления по каждому товару, — поверх неё работают модели. Не вместо правил, а рядом: правила отвечают за границы, модели подсказывают значение внутри них.
Всё это строится на ваших данных, а не на средних по рынку: у каждого ассортимента своя сезонность, своя реакция на цену и свои аномалии.
Сколько штук уйдёт в ближайшие недели с учётом сезонности, тренда, цены и промо. Прогноз питает расчёт поставок и страхового запаса.
Как менялся спрос при прошлых изменениях цены этого товара и соседей по категории. Отсюда — рекомендация цены, которая максимизирует прибыль, а не оборот.
Новый товар не имеет истории продаж, но имеет характеристики, категорию, цену и конкурентное окружение. По ним оценивается, чего от него ждать.
Отклонение, которое не ловится порогом: продажи упали ровно настолько, насколько «бывает», но не в этот день недели и не по этому товару.
Рекомендация модели никогда не уходит на площадку напрямую. Она попадает в тот же движок сценариев, где действуют ваши ограничения: РРЦ, минимальная цена, целевая маржа, лимит числа коррекций. Модель не может увести цену туда, куда правило её не пускает.
Поэтому ML здесь не «чёрный ящик, который управляет ценами», а ещё один вход в расчёт — с тем же разбором, что и у остальных.
| Вариант | Цена | Спрос/нед. | Прибыль/нед. |
|---|---|---|---|
| Сейчас | 4 780 ₽ | 14 | 4 150 ₽ |
| Рекомендация модели | 4 490 ₽ | 23 | 5 980 ₽ |
| Минимум по правилу маржи | 4 320 ₽ | 27 | 5 400 ₽ |
| РРЦ поставщика | 4 200 ₽ | — | запрещено |
Рекомендация укладывается в границы правил — значит, может быть применена. Ниже 4 320 ₽ движок не пойдёт.
Правило хорошо держит границы, но плохо угадывает, сколько именно завезти в ноябре и насколько снизить цену, чтобы заработать больше. Эти два вопроса и закрывают модели.