Wzbogacanie danych sprzedażowych w prognozowaniu

Prognozowanie sprzedaży jest jednym z najważniejszych elementów procesu planistycznego. Trafne prognozy pozwalają na optymalizację zapasów, lepsze zarządzanie produkcją oraz maksymalizację zysków. Jednakże, osiągnięcie wysokiej dokładności prognoz nie jest łatwe i wymaga uwzględnienia wielu czynników. Jednym z najskuteczniejszych sposobów poprawy trafności prognoz jest wzbogacenie danych historycznych o informacje związane z cenami i promocjami. Przy dzisiejszej kawie przyjrzymy się, jak można to zrobić oraz jakie korzyści przynosi taka integracja danych.

Dlaczego ceny i promocje są ważne?

Ceny i promocje mają bezpośredni wpływ na decyzje zakupowe konsumentów. Obniżka ceny lub atrakcyjna promocja może znacząco zwiększyć sprzedaż, natomiast wzrost ceny może ją zmniejszyć. Analizowanie sprzedaży bez uwzględnienia tych zmiennych może prowadzić do błędnych wniosków i prognoz. Dlatego, aby zrozumieć prawdziwe wzorce sprzedaży, konieczne jest uwzględnienie danych o cenach i promocjach.

Jak wzbogacić dane sprzedażowe?

1. Zbieranie danych o cenach:
   1. Regularne monitorowanie cen: Kluczowe jest posiadanie aktualnych i historycznych danych o cenach produktów. Można to osiągnąć poprzez automatyczne zbieranie danych z systemów sprzedażowych lub skanowanie rynku.
   1. Porównywanie cen konkurencji: Warto także monitorować ceny oferowane przez konkurencję, aby mieć pełen obraz rynku i lepiej zrozumieć, jak zmiany cen u innych sprzedawców wpływają na naszą sprzedaż.
2. Rejestrowanie promocji:
   1. Typy promocji: Różne promocje mogą mieć różny wpływ na sprzedaż. Warto klasyfikować promocje według typu (np. rabaty procentowe, oferty 2 za 1, gratisy).
   1. Okres trwania promocji: Rejestrowanie dokładnych dat rozpoczęcia i zakończenia promocji pozwala na precyzyjną analizę ich wpływu na sprzedaż.
3. Integracja danych:
   1. Łączenie danych: Dane o cenach i promocjach powinny być łączone z danymi o sprzedaży. W tym celu można wykorzystać zaawansowane narzędzia analityczne oraz technologie big data, które umożliwiają integrację i analizę dużych zbiorów danych.
   1. Czasowa zgodność danych: Ważne jest, aby dane były zgodne czasowo, co pozwoli na dokładną analizę wpływu zmian cen i promocji na sprzedaż w określonych okresach.

Korzyści z wzbogacania danych

1. Lepsza identyfikacja wzorców: Dzięki uwzględnieniu cen i promocji, możliwe jest lepsze zrozumienie, jakie czynniki wpływają na zmiany w sprzedaży. Pozwala to na identyfikację prawdziwych wzorców, które mogą być ukryte w surowych danych sprzedażowych.
2. Dokładniejsze prognozy: Modele prognostyczne, które uwzględniają ceny i promocje, są zazwyczaj bardziej precyzyjne. Umożliwia to lepsze planowanie zapasów i produkcji, co przekłada się na niższe koszty i wyższe zyski.
3. Optymalizacja strategii cenowych i promocyjnych: Analiza wpływu różnych strategii cenowych i promocyjnych na sprzedaż pozwala na optymalizację tych strategii. Można zidentyfikować najbardziej efektywne promocje oraz optymalne poziomy cen, co zwiększa konkurencyjność i przyciąga klientów.

Podsumowanie

Wzbogacenie danych o historycznej sprzedaży o informacje o cenach i promocjach jest kluczowym elementem poprawy trafności prognoz. Pozwala to na lepsze zrozumienie wzorców sprzedaży, dokładniejsze prognozy oraz optymalizację strategii cenowych i promocyjnych. W dzisiejszym konkurencyjnym rynku, takie podejście może stanowić znaczącą przewagę konkurencyjną i prowadzić do zwiększenia zysków.

Oprogramowanie DATURE ENTERPRISE wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w procesie prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. System Dature bierze pod uwagę zmiany cen bazowych jak również promocji w procesie prognozowania popytu dzięki czemu możliwe jest uzyskiwanie trafniejszych prognoz a tym samym optymalnych decyzji dla zatowarowania.

W systemie dostępne są metody prognozowania popytu sezonowego oraz pozostającego pod wpływem dni kalendarzowych. Metody zarządzania zapasem pozwalają zarówno na wykorzystanie podejścia opartego o budowanie zapasów sezonowych przed sezonem, dynamiczne sterowanie zapasem bezpieczeństwa jak i JIT.

W aplikacji DATURE ENTERPRISE można także wykorzystać wiedzę ekspercką w procesie prognozowania popytu. Uprawnieni użytkownicy mogą wprowadzać prognozy eksperckie i korygować nimi prognozy statystyczne. Proces jest w pełni audytowalny pod kątem tego kto kiedy i jak zmienił prognozę. Dzięki temu możliwe jest śledzenie trafności zarówno prognoz statystycznych jak i prognoz eksperckich. W konsekwencji organizacja uczy się jak trafniej prognozować i poprawiać efektywność procesu.