Как повысить точность прогнозирования продаж в розничной сети? На этот вопрос ответил один из ведущих российских ритейлеров «Лента». Выступая в сессии RetailTech на выставке World Food в Москве, Татьяна Бинецкая, руководитель проекта по прогнозированию спроса, рассказала о том, как сделать так, чтобы покупатель выигрывал от точности прогноза.

В докладе Татьяна подчеркнула, что для любого ритейлера точное прогнозирование означает повышение лояльности покупателей, увеличение объема продаж, оптимизацию потерь и поддержку правильного уровня запасов. Однако многие системы прогнозирования некорректно работают при масштабировании, испытывают трудности при прогнозировании промоакций, а также при учете дополнительных внешних факторов.

В 2019 году с целью улучшить существующую систему прогнозирования «Лента» приняла решение использовать подход на базе алгоритмов машинного обучения (ML) с помощью экспертов «КОРУС Консалтинг». Для разработки ML-модели были взяты такие данные, как атрибуты товаров, динамика продаж, информация из магазинов, история цен и промоусловий, геоданные, товары-заменители, место выкладки в магазине и др.

После успешного пилотного запуска новой системы в 10 гипермаркетах сети, в течение шести месяцев решение было масштабировано на все гипермаркеты ритейлера по всей стране. В результате выросла точность прогноза, доступность товаров на полке (+5% в промо в начале внедрения), уменьшилось количество списаний (-4% на начальном этапе, далее увеличение эффекта), снизились потери в продажах.

В итоге «Лента» смогла обеспечить покупателям наличие на полке нужного товара и доступность промо-товаров в магазине, увеличить продажи за счет присутствия всего ассортимента, регулировать пиковые нагрузки в магазинах и контролировать количество сотрудников в сменах.