Выявление промо-периодов в ситуациях, когда отсутствует информация о проведенной акции

Одной из проблем сбора данных по продажам, является некачественное ведение или полное отсутствие справочников промо-периодов.

Прогнозируя спрос отдельных групп товаров, мы постоянно сталкиваемся с тем, что акционный спрос сильно влияет на качество прогноза. То есть: возможна ситуация сильного завышения прогноза будущих периодов. Или возможна обратная ситуация. Если прогнозируем на данных регулярного спроса, а по факту предполагается, что прогнозируемый период будет акционным, тем самым, мы можем занизить ожидаемое прогнозное значение, поскольку промо-период предусматривает повышение спроса.

Рассмотрим, как это выглядит на практике. Как мы видим на рисунке ниже, прослеживается тенденция к повышению спроса в определенные периоды. Строя прогноз на этих данных, мы получим, что в последующие периоды, будет сохраняться такая же тенденция.

Однако, мы знаем, что на протяжении всего исторического периода у товара были акции. Наша задача стоит в том, чтобы в этих периодах, отрегулировать уровень спроса. Не имея качественного справочника акций это усложняет задачу. Поэтому был разработан алгоритм по выявлению промо периодов.

Алгоритм определения акций принимает аргументы, которые нужно обсудить с бизнесом. В частности, важно знать какая минимальная и максимальная длина промо периодов, а также какова минимальная величина скидки при проведении промо (как правило это 7…10% для ритейла).

Здесь следует учесть следующие:

— если изменение цены незначительное, то это не является акцией. Чаще всего, это может быть клиентская скидка. Уровень спроса в таких случаях изменяется несущественно;

— важно учитывать продолжительность промо-периода. Акция не может длится бесконечно долго или наоборот, однодневное снижение цены может оказаться уценкой. В этом случае это будет относиться к регулярному спросу.

После определения всех возможных промо-периодов, мы можем корректировать спрос, определив базовую линию, которая покажет уровень спроса, если бы у товара не было акций. Она будет основой для дальнейшего прогнозирования. Применяя алгоритмы прогнозирования к новому ряду, мы получаем более точный прогноз.

Также, если в прогнозном периоде предполагается появление акции, то в этом случае у нас появляется возможность корректировки прогноза с учетом предстоящих акций.

Подытожим. Прогнозирование спроса без учета промо-периодов сильно искажает прогноз. Поэтому важно иметь качественный справочник акций, который позволит регулировать уровень спроса. Если такой отсутствует, мы можем определить промо-периоды с помощью разработанных алгоритмов. Тем самым повышая качество прогнозируемой модели.