Реальная стоимость угадывания
- Избыток запасов: замороженные деньги (с их финансовой стоимостью), загруженный склад, потери из-за истечения срока годности или устаревания, а также панические распродажи с целью «удалить» то, что не вращается.
- Нет в наличии: сегодняшняя упущенная продажа и, что еще хуже, покупатель, который научился покупать у кого-то другого. В розничной торговле банкротства обычно обходятся в 4–8% от продаж.
- Золотая середина вручную невозможна в масштабе: при 500 SKU, двух филиалах и сезонности ни один человек не пересчитывает баллы повторного заказа каждую неделю. Вот почему этим почти никто не занимается — и именно поэтому ИИ здесь — это не роскошь, это единственный способ сделать это хорошо.
Что прогнозирование спроса дает с помощью ИИ
Современное прогнозирование изучает историю продаж каждого продукта и определяет то, что упускает интуиция: тренд (расти или умри), сезонность (веер в апреле, куртка в ноябре), дневные и недельные закономерности (существуют две недели) и эффект прошлых рекламных акций.
При этом он с уверенностью прогнозирует ожидаемый спрос на SKU на ближайшие недели — не как волшебное число, а как диапазон. А оттуда исходит все остальное: сколько заказывать, когда заказывать и какой резервный запас поддерживать в зависимости от того, насколько изменчив каждый продукт.
От прогноза к действию: изменение порядка и оповещения
- Предложение о закупке от поставщика: «Учитывая ожидаемый спрос и время доставки от этого поставщика, закажите это количество на этой неделе» — готово к преобразованию в заказ на поставку одним щелчком мыши.
- Предупреждения о скором дефиците: артикулы, которые такими темпами распродаются до того, как поступит пополнение, и на реакцию можно успеть за несколько дней.
- Обнаружение аномалий: продукт, который внезапно продается в 5 раз (он стал вирусным? ошибка цены?) или тот, который остановился (проблема с отображением? конкурент?), указывается в день его прохождения, а не в ежемесячном отчете.
- Перераспределение между филиалами: один и тот же товар, оставшийся в одном магазине и сломанный в другом, – это возвратная продажа при своевременной передаче.
Что вам нужно, чтобы это заработало (и чего ожидать)
Искусственный интеллект инвентаризации потребляет данные: продажи, зарегистрированные по SKU (ваша POS-терминал и интернет-магазин питают его самостоятельно), надежные запасы (количество циклов имеет значение) и чистый каталог без дубликатов. Если вы продаете на листках бумаги, сначала оцифруйте продажу — без истории прогноза не будет.
Типичные результаты хорошо реализованы: на 20–30% меньше капитала, связанного с запасами, количество банкротств сократилось вдвое, а часы «заказа» превратились в рассмотрение предложения. В Aura запасы, POS-терминалы, электронная коммерция и закупки сосуществуют одновременно, поэтому ИИ прогнозирует ваши фактические продажи по всем каналам и предлагает повторные заказы по поставщикам — без участия интеграции или анализа данных. Попробуйте 14 дней за 14 долларов США.
Упомянутые ресурсы Ауры
Перестаньте приклеивать инструменты. Управляйте всем своим бизнесом с Aura.
ERP, CRM, точки продаж, биллинг, WhatsApp и многое другое — в единой системе с искусственным интеллектом, который работает на вас. Попробуйте 14 дней за 14 долларов.
Начать пробную версию →Часто задаваемые вопросы
Какую историю продаж мне нужно спрогнозировать?
При 3-6 месяцах продаж по SKU уже есть полезный сигнал; при сроке более 12 месяцев в модель входит годовая сезонность. Новые продукты оцениваются по сходству с сопоставимыми продуктами, при этом создавая собственную историю.
Работает ли это для нерегулярно продаваемой продукции?
Да, при правильном подходе: для спорадических продаж SKU система работает с диапазонами и страховыми запасами, а не с вводящими в заблуждение средними значениями. Не существует идеального прогноза — цель состоит в том, чтобы постоянно ошибаться гораздо реже, чем интуиция.
ИИ сам отдает приказы или просит меня?
По вашему определению: здоровый режим запуска — это предложение с одобрением (вы просматриваете и корректируете за считанные минуты), а полная автоматизация — только для стабильных SKU, системе которых вы доверяете. Контроль лимитов всегда за вами.
А как насчет событий, о которых история не знает (пандемия, вирус)?
Ни одна модель не предсказывает беспрецедентное — но ИИ ОБНАРУЖИВАЕТ это за несколько дней (аномалия спроса) и пересчитывает. Настоящее преимущество не в том, чтобы угадывать будущее: оно реагирует за 3 дня на то, что вы ранее обнаружили в конце месяца.