RU


Прогноз спроса Узбекистан

Трудно ехать вперёд, глядя только в зеркало заднего вида. Узнайте какой будет наиболее вероятный спрос на ваши товары через неделю или через год в Узбекистане

Прогноз спроса
Проблематика бизнеса:
21 Трудоемкость процесса прогнозирования
  • Ограниченность прогноза из-за нехватки ресурсов для расчета 2-3-х альтернативных вариантов (сценариев). Получайте 5-7 вариантов прогноза с разной степенью детализации
22 Длительность получения варианта прогноза
  • Вам не надо ждать несколько дней пока аналитики пересчитают прогноз. Получайте вариант прогноза с новыми вводными через несколько минут или максимум несколько часов
23 Недостаточная точность прогноза
  • Вам не надо полагаться на интуицию сотрудников. Получайте максимально точный и объективный прогноз с учетом десятков факторов влияния
21 Трудоемкость процесса прогнозирования
  • Ограниченность прогноза из-за нехватки ресурсов для расчета 2-3-х альтернативных вариантов (сценариев). Получайте 5-7 вариантов прогноза с разной степенью детализации
22 Длительность получения варианта прогноза
  • Вам не надо ждать несколько дней пока аналитики пересчитают прогноз. Получайте вариант прогноза с новыми вводными через несколько минут или максимум несколько часов
23 Недостаточная точность прогноза
  • Вам не надо полагаться на интуицию сотрудников. Получайте максимально точный и объективный прогноз с учетом десятков факторов влияния
Предпосылки создания
новой модели прогнозирования
  • Традиционные методы прогнозирования предполагают, что прошлое будет повторяться в будущем, но это не так, например, события, связанные с COVID-19, существенно поменяли модель потребления
  • Традиционные методы предполагают работу только с историческими данными спроса и не учитывают другие факторы, которые прямо или косвенно влияют на успешность и результативность бизнеса
  • В таких условиях точность традиционных моделей прогноза спроса снижается
Прогноз спроса
Современная модель прогнозирования
открывает новые горизонты оптимизации
0%

Снижение дефицита на 15-18%

0%

Уменьшение товарных запасов на 13-16%

0%

Повышение уровня обслуживания на 10%

0%

Сокращение времени на 70%

Типовой проект прогнозирования спроса
Разработка концепции
Пилотный проект
Развертывание решения
Разработка концепции
Пилотный проект
Развертывание решения
  • Анализ качества данных на предмет их использования в модели прогнозирования
  • Разработка требований к модели прогнозирования для пилотного проекта и универсальной модели
  • Построение первой модели для прогнозирования и оценка возможной точности прогнозов
  • Предоставление полученных результатов в виде презентации
group-2906
  • Построение модели для набора SKU и точек продаж в соответствии с требованиями, разработанными ранее
  • Реализация поддержки сценариев использования модели в полуавтоматическом режиме
  • Итеративное улучшение модели и добавление новых факторов и характеристик на основе еженедельных встреч с рабочей группой
  • Уточнение требований к универсальной модели
g10
  • Разработка универсальной модели прогнозирования для всех SKU и торговых точек в соответствии с требованиями
  • Настройка необходимой ИТ-инфраструктуры для автоматического выполнения модели
  • Интеграция модели и результатов в соответствующие бизнес-приложения
  • Документирование всех применяемых алгоритмов и моделей, обучение персонала
group-1165
Давайте обсудим вашу задачу
Оставьте свои контактные данные и мы с вами свяжемся
image Прогноз спроса
Решения для бизнеса

Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики

Давайте обсудим вашу задачу
contact-block-2-photo
Блог
Все публикации 152
Кейсы 43
Новости 97
Решения 60
Видео 12
bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Новости, Решения
12.12.2025
35

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

vizualizacija-5
Подробнее
Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28
Как внедрить визуализацию в управление: алгоритм выбора, ошибки и чек-лист

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

vizualizacija-5
Подробнее
Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28
Как внедрить визуализацию в управление: алгоритм выбора, ошибки и чек-лист

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

vizualizacija-oblozhki-6
Подробнее
Новости
23.10.2025
19
Как визуализировать эффективность бизнеса: ранжирование, отклонения, пространственный анализ

Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.

Новости, Решения
12.12.2025
35

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Кейсы, Новости, Решения
30.10.2025
28

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

Новости
23.10.2025
19

Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.

bachiti-rozumiti-dijati-6
Подробнее
Кейсы, Решения
18.12.2025
1
Знать, прогнозировать, управлять: как бизнесу держать запасы под контролем и не терять прибыль

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

oblozhki-statej-rau-3
Подробнее
Новости, Решения
12.12.2025
35
Очень трудно поклеить обои, не имея стен: как создать условия для работающего ИИ

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

bachiti-rozumiti-dijati-1
Подробнее
Кейсы, Решения
18.11.2025
41
Видеть, понимать, действовать: как бизнесу эффективно управлять продажами на основе аналитики

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Кейсы, Решения
18.12.2025
1

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Новости, Решения
12.12.2025
35

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Кейсы, Решения
18.11.2025
41

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице
tekuchest4h3
Анализ персонала
dinamika-2
Анализ первичных и вторичных продаж
faktornyj-analiz
Анализ продаж
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Анализ работы контакт-центра
otklonenie-srokov-vypolnenija
Анализ производства
kreditorka-3-4
Анализ и управление дебиторской задолженностью
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Анализ агровыращивания
cheki-pokazateli-3-4
Анализ чеков и программы лояльности
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Анализ кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Анализ закупок
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Анализ запасов
zapasy-geografija-43
Анализ продаж и запасов в рознице

Прогноз спроса: не допускаем переизбытка или дефицита товара, оптимизируем производство и бюджет

Прогнозирование спроса на продукцию — это изучение и оценка предполагаемого будущего спроса на продукты компании. Главная цель такого прогнозирования — оптимизировать планирование продаж, эффективнее управлять товарными запасами, формировать заказы поставщикам и в целом поддерживать корректное функционирование цепи поставок.

Прогноз спроса позволяет не допустить нехватки или переизбытка продукции на складах и прилавках магазинов, помогает избежать простоев на производстве, сбоев закупок и поставок, прочее.

Компания RBC Group предлагает клиентам комплексные решения для анализа и прогнозирования спроса с рядом преимуществ:

  • Снижение трудоемкости процесса прогнозирования и возможность оперативно получать 5-7 вариантов прогноза с разным уровнем детализации.
  • Сокращение времени на расчет прогноза продаж до нескольких минут или максимум — нескольких часов.
  • Повышение точности прогнозирования, объективные расчеты с учетом сотен факторов, влияющих на бизнес и продажи.

С помощью нашего решения вы сможете строить прогнозные модели различной сложности по товарным группам и брендам. Кроме того, сможете находить и учитывать факторы влияния для уточнения прогнозов, автоматизировать и ускорить процессы прогнозирования объема продаж, работать с понятной и доступной визуализацией, при необходимости меняя их «на лету».

Прогнозирование спроса: этапы

В классическом варианте прогнозирование спроса состоит из 5 основных этапов:

  • Очистка данных

Любые искажения данных могут спровоцировать неточности в построении прогнозов, а потому требуют так называемой «очистки» — предварительной обработки для исключения информации, которая может повлиять на объективность результатов аналитики.

  • Применение эконометрических моделей

Экономические модели, как правило, используют формулы расчетов и классические методы прогнозирования: скользящее среднее, модель Бокса-Дженкинса, мультипликативные, аддитивные и другие.

  • Применение адаптивных моделей

Адаптивные модели — сравнительно новый метод анализа и прогнозирования продаж. Они, как правило, используют самообучающиеся алгоритмы и машинное обучение. Их главное преимущество — умение подстраиваться под изменения текущей ситуации, находить простые линейные или сложные нелинейные закономерности.

  • Учет внешних факторов

На данном этапе анализируются записи о продажах товаров за прошлые периоды, плюс учитываются внешние факторы, влияющие на спрос, зависимости между товарными группами, взаимозаменяемость продуктов, прочее.

  • Сравнение и перебор моделей

Прогноз объемов продаж имеет ключевую сложность — для этой задачи не существует идеальной модели или алгоритма, который бы гарантировал точность в любой ситуации и с любыми данными. Соответственно, зачастую приходится использовать разные модели, перебирать их, находить наиболее подходящие и в дальнейшем выстраивать из них комитеты моделей.

Когда требуется и когда не требуется прогнозный анализ продаж

Прогнозирование спроса и продаж — незаменимый инструмент практически для любого бизнеса, даже локального. Благодаря ему бизнес избегает перерасхода средств на выпуск продукции, которая может попросту не быть реализована. Но при этом избежать дефицита и в полной мере удовлетворить запросы целевой аудитории.

Есть лишь несколько ситуаций, когда прогнозы продаж может не понадобиться:

  • Когда продукция производится под заказ. В данном случае клиент, как правило, готов выждать сроки производства, а у производителя достаточно времени приобрести необходимое сырье и компоненты, произвести продукт и предоставить его клиенту. Соответственно, прямой нужды в планировании закупок и спроса нет. Хотя косвенная все-таки сохраняется.
  • Когда все необходимые мощности для выполнения и реализации заказов можно оперативно изменить.
  • Когда финансовое планирование и прогнозирование плана продаж в принципе нецелесообразно.

Во всех остальных случаях прогноз спроса действительно необходим, а само прогнозирование и его методы во многом зависят от целей бизнеса.

Если вы только планируете сформировать прогноз объема продаж в бизнес плане, рекомендуем ответить на несколько вопросов:

  1. Каковы сроки планирования? Важно, чтобы прогноз соответствовал горизонту планирования. Будет это месяц, год, десятилетие? Это крайне важный пункт, от которого необходимо отталкиваться.
  2. Какая степень детализации прогноза вам объективно требуется? Будет ли в нем содержаться только суммарный план по регионам продаж или же вы планируете рассматривать каждого отдельного клиента?
  3. Как часто вы планируете пересматривать прогноз и есть ли необходимость пересмотра прогнозирования через определенный период времени? Если да, то какой это период — неделя, месяц, год или более?
  4. С каким интервалом вы планируете выполнять прогнозирование? К примеру, если вы строите прогноз продаж с учетом сезонности, возможно, достаточно интервала в один год. Если же спрос на вашу продукцию круглогодичный, разумно сокращать интервалы до сезонов, месяцев или даже недель.

Как видите, все очень индивидуально. Но чем тщательнее вы подойдете к вопросу прогнозирования еще до его начала, тем проще, экономичнее и эффективнее окажется этот процесс. А полученные данные вы сможете использовать для существенной оптимизации бизнес-процессов.

Комплексные инструменты прогнозирования от RBC Group

Программные решения RBC Group — это сочетание интуитивных инструментов, удобства использования, практичности и наглядности при проведении расчетов прогнозов продаж. Они применимы практически для любых бизнес-отраслей и прямо сейчас помогают нашим клиентам и партнерам проводить оптимизацию производства и продаж.

По данным клиентов RBC Group, наши инструменты прогнозирования помогают выходить на совершенно новый уровень:

  • Позволяют снизить дефицит в среднем на 15-18%.
  • Уменьшают товарные запасы (излишек) на 13-16%.
  • Повышают уровень обслуживания клиентов на 10%.
  • Сокращают время составления прогнозов на 70%.

Для формирования детальных и точных прогнозов достаточно данных о внутренних продажах фирмы, а также внешних продажах адресного рынка компании/бренда. Естественно, вы можете в любое время провести донастройку, чтобы получить более широкий набор факторов влияния и еще более объективные результаты.

Если у вас есть какие-либо дополнительные вопросы или же вы хотите получить демо-доступ к сервису RBC Group, оставьте заявку на сайте. Мы с вами свяжемся, обсудим детали и наглядно продемонстрируем все возможности наших инструментов прогнозирования.

Читать полностью