Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 3 от 24 января 2006 года

В основе разработок лежат нелинейные модели спроса с учетом влияния замещающих и дополняющих товаров. Моделирование осуществляется с помощью байесовских методов, применяемых к сосканированным данным штрих-кодов покупок. В состав DemandTec 3 входят модули управления ценообразованием (DemandTec Price) и промоакциями (DemandTec Promotion), а также оптимизации ассортимента (DemandTec Product Assortment) и размещения товаров (DemandTec Placement).

DemandTec Price определяет оптимальные цены на товары, учитывая эластичность и перекрестные эластичности[Перекрестная эластичность спроса — форма эластичности, при которой изменение цены на один товар приводит к изменению спроса на другой (сходный по своим потребительским качествам). Положительное значение этого показателя свидетельствует о взаимозаменяемости товаров, а отрицательное — об их взаимодополняемости] отдельных товаров. При этом в процесс ценообразования можно вводить различные бизнес-правила: ценовые лимиты, целевые объемы продаж, целевую долю рынка, цены конкурентов и т. д. В результате становится возможным анализировать потребительский спрос, ценовую чувствительность, вычислять издержки продажи каждого товара в каждом магазине, прогнозировать влияние ценовых стратегий по различным сценариям, измеряя результаты изменений в стратегии.

Итак, если верить разработчикам специального ПО, достаточно вложить несколько десятков тысяч (сотен тысяч, миллионов — это уж как договоришься) долларов, и поведение посетителя филиала крупной розничной сети перестанет быть тайной. По сути, речь идет о продаже успеха за деньги, и потому участники рынка будут с особым интересом изучать финансовый отчет сети «Перекресток» за 2006 год. Тем же, кто пока не может позволить себе столь дорогие инструменты прогнозирования, можно посоветовать вспомнить три правила, гарантирующие успех любому цветочному магазину: он должен а) находиться рядом со станцией метро, б) находиться рядом со станцией метро и в) находиться рядом со станцией метро.

Прогнозирование спроса нельзя назвать панацеей для торговых компаний. Живой пример тому — произошедший в 2001 году случай с Nike. Менеджеры крупного производителя спортивной одежды и обуви сочли полезным внедрить ИТ-инструментарий от i2 Techologies, предсказывающий спрос, и потратили на это больше 400 млн. долларов. Через девять месяцев огорченное руководство призналось, что значительная часть складских запасов была списана, мягко говоря, из-за неточного прогноза, сделанного системой. Это заявление спровоцировало обвал акций компании на бирже.

«Разбор полетов» показал, что причиной ложного прогноза стала вовсе не «плохая система». Дело в том, что уже имеющаяся к моменту внедрения в Nike информационная система была не способна обеспечить должного взаимодействия с ПО прогнозирования. КИС не могла предоставить достаточного объема сведений о продукции для последующего анализа. Некоторые данные вводились вручную.

Это не единичный случай. Согласно опросу топ-менеджеров, проведенному фирмой Booz Allen Hamilton, 56% респондентов указывают на недостатки в программных средствах прогнозирования спроса. Общей проблемой являлось то, что менеджеры после внедрения соответствующих систем полностью перекладывали предсказание спроса на компьютер, слепо доверяя получаемым прогнозам. Причем довольно часто в качестве исходных данных использовались неточные сведения, различные отделы предприятия действовали несогласованно, вводя противоречивые цели и прочую информацию, и т. д.

Для некоторых категорий товаров в принципе трудно спрогнозировать спрос. В частности, с такой проблемой сталкиваются продавцы электроники и бытовой техники. Основой для планирования спроса является история продаж. Она-то частенько и отсутствует в розничной отрасли, для которой характерно постоянное появление на рынке все новых и новых моделей. Чтобы спрогнозировать спрос на такие товары, приходится брать историю продаж аналогичной продукции и привлекать рыночных экспертов для уточнения потенциального спроса. При этом неудачный выбор замещающего товара обрекает прогнозирование на заведомо ошибочный результат.

Автор: Владимир Николаевич

Те, кто познакомился с компьютерами лет десять назад или больше, должны помнить, что у многих мониторов того времени был параметр, называвшийся interlaced. Или non-interlaced. Судя по всему, история сделала полный виток, и сегодня нечто похожее можно отыскать в последних моделях микрозеркальных проекторов.