ИИ-прогнозирование спроса в реальном бизнесе: что работает, а что — миф

Прогнозирование спроса с помощью ИИ — технология, которая быстро развивается и вызывает интерес у многих компаний. В статье рассказали о ее реальных возможностях, развеяли популярные мифы и раскрыли секреты успешных кейсов. Вас ждут примеры, которые помогут понять, как работает технология и какую пользу она может принести вашему бизнесу.

Почему бизнесу важно прогнозирование спроса с помощью ИИ

Точность прогнозирования покупательского спроса напрямую влияет на прибыль. Если компания закупает или производит слишком много продукции, часть товаров остается на складе. Оборотные средства замораживаются, и увеличиваются расходы на хранение. Когда спрос выше ожиданий, бизнес сталкивается с дефицитом товаров, потерей продаж и снижением лояльности клиентов.

Как ИИ помогает прогнозировать спрос и товарооборот

Искусственный интеллект прогнозирует спрос на основе больших массивов данных. Одновременно учитывает различные факторы и связь между ними. При этом используются методы изучения и прогнозирования покупательского спроса: от анализа продаж до оценки внешних факторов.

Какие данные нужны для прогноза

ИИ делает прогноз товарооборота и спроса, используя разные данные и источники:

1. история продаж и покупательская активность клиентов;
2. сезонность, погодные условия и внешние события;
3. цены, скидки и маркетинговые кампании;
4. поведение пользователей на сайте и в мобильном приложении;
5. данные CRM и других систем, информация о возвратах;
6. сведения о конкурентах, их ценах и ассортименте;
7. макроэкономические показатели и рыночные факторы;
8. логистические данные, включая поставки и складские запасы.

Что можно прогнозировать

Прогнозирование ИИ помогает предсказывать показатели, связанные с движением товаров, денег и ресурсов. Они особенно важны для розничной торговли, e-commerce и производственных предприятий, где финансовый результат сильно зависит от точных данных. Рассмотрим примеры того, как ИИ помогает в прогнозировании.

Спрос и товарооборот в розничной торговле

ГК «Лента» внедрила прогнозирование с использованием ИИ для 2500 магазинов и около 15 млн временных рядов. Система оказалась наиболее эффективной для товаров с высокой сезонностью и продукции, на которую действовали маркетинговые акции.

Закупки и складские остатки

Мировой ретейлер Walmart использует системы, которые объединяют модели машинного обучения, прогнозную аналитику и автоматизацию. Пополнение запасов товаров происходит автоматически: ИИ составляет прогноз и на его основе генерирует запросы.

Продажи, выручка и сезонные колебания

Производитель грунтов и семян «Фаско+» пользуется сервисом для прогнозирования на базе ИИ с 2022 года. Компания решила внедрить этот инструмент из-за высокой зависимости продаж от сезона и погоды. Для такого бизнеса важно заранее знать потребности производства, чтобы все заказы выполнялись в срок и не было лишних товаров на складах. Иначе в сезон можно потерять значительную часть выручки и лояльность покупателей.

Производство и потребность в сырье

Оператор питания «Виво Маркет» применяет ИИ, чтобы прогнозировать объемы сырья и планировать производство. Компания использует собственную платформу для работы с большими данными.

Логистика и сроки поставки

Х5 Group разработала систему для управления поставками производителей в магазины сетей «Пятерочка» и «Перекресток». ИИ для прогнозирования спроса анализирует данные о сезонных колебаниях, логистических параметрах и сроках годности продукции. Затем автоматически формирует оптимальные заказы для каждого магазина.

Эффективность маркетинговых акций

Coca-Cola использует ИИ для анализа данных и прогнозирования. Технологии помогают быстрее выявлять предпочтения покупателей. Компания применила прогнозирование на основе ИИ во время работы над напитком Y3000 Zero Sugar. Это продукт ограниченной серии, входящей в линейку Creations. Перед его выпуском ИИ анализировал мнения потребителей о том, каким должен быть «вкус будущего».

Эти примеры показывают, что ИИ в прогнозировании бизнеса действительно полезен. Компании, которые ищут способ понять, как спрогнозировать спрос более точно, все чаще используют ИИ для своих задач.

По данным аналитиков Mordor Intelligence, к 2031 году объем мирового рынка искусственного интеллекта в розничной торговле вырастет до 82,72 млрд долларов США. Основным драйвером роста станет быстрое внедрение омниканального ИИ.

От чего зависит точность прогнозирования на основе ИИ

Точность прогнозирования зависит от того, какие данные и методы лежат в основе модели. Даже самые современные алгоритмы не смогут обеспечить надежный результат при недостатке информации или ошибках в исходных данных. Чем лучше система учитывает реальные условия работы бизнеса, тем точнее будет прогноз. Разберем факторы, которые влияют на точность ИИ для прогнозирования.

Качество, состав и глубина исходных данных

Модель делает прогнозы на основе информации, которую получает. Предположим, в системе отсутствует часть истории продаж, неверно указаны даты или не учтены периоды проведения акций. В таком случае модель может сделать ошибочные выводы о закономерностях спроса.

Состав и глубина данных тоже важны. Например, если компания анализирует только общие продажи за последние несколько месяцев, прогноз будет ограниченным. При этом увеличение объема данных не гарантирует высокой точности. Если в систему попадает устаревшая или противоречивая информация, результат может ухудшиться.

Данные из внешних источников: рынок, конкуренты, погода и события

Системы прогнозирования в ИИ анализируют не только внутренние показатели бизнеса, но и данные из внешней среды. Например, для продуктового ретейла важна погода: в жару люди чаще покупают прохладительные напитки.

Данные о рынке и конкурентах тоже помогают компаниям вовремя принимать решения. Предположим, конкурент готовится выпустить новый продукт. Нужно учесть, что это может привлечь ваших клиентов. Если такую информацию пропустить, то прогноз окажется слишком оптимистичным.

Горизонт прогноза: краткосрочный или долгосрочный

Обычно краткосрочные прогнозы оказываются более точными. Они учитывают факторы, которые с высокой вероятностью сохранят свое влияние в ближайшем будущем. С их помощью можно принимать оперативные решения.

Долгосрочные прогнозы чаще используются для стратегического планирования и разработки сценариев развития бизнеса. Например, они помогут оценить риски, если планируется расширение производства или выход на новые рынки.

Детализация прогноза по товарам, категориям и регионам

Для принятия решений бизнесу часто требуется детальная информация: по конкретным товарам, категориям продукции, магазинам или регионам. Чем выше детализация, тем сложнее задача для модели.

Например, спрос на один и тот же товар может существенно различаться в разных городах из-за климата или уровня доходов населения. К тому же внутри одной товарной категории отдельные позиции могут иметь разную динамику продаж. Поэтому для получения детализированных прогнозов требуется больше данных и более глубокий анализ факторов.

Выбранная модель прогнозирования и количество учитываемых параметров

Модель, которая показывает хорошие результаты в одной отрасли или компании, может оказаться менее эффективной в другой. Поэтому прогнозирование с помощью ИИ требует настройки под особенности конкретного бизнеса, его ассортимент, клиентскую базу и рыночные условия.

Если модель анализирует только историю продаж, то может упустить другие факторы, способные повлиять на спрос. Чрезмерное количество параметров тоже не всегда полезно: некоторые из них могут не иметь реального влияния и создавать информационный шум. Высокая точность чаще достигается благодаря выбору наиболее значимых показателей.

Мифы об ИИ-прогнозировании спроса

Возможности ИИ-прогнозирования иногда преувеличивают или, наоборот, недооценивают. Популярные мифы:

1. ИИ всегда дает точный прогноз на 90–95%. Точность зависит от множества факторов: качества данных, горизонта прогноза, особенностей рынка и выбранной модели. ИИ не может всегда давать одинаково точный прогноз.
2. Нейросеть может спрогнозировать спрос без исторических данных. Исторические данные — основной источник информации для большинства моделей. Нейросеть анализирует их, чтобы выявить закономерности, сезонные колебания и другие факторы. Если данных нет или их слишком мало, точность прогноза будет низкой.
3. ИИ полностью заменяет аналитика и коммерческого директора. ИИ помогает быстрее обрабатывать данные и находить закономерности. Однако не может принимать решения за людей, поэтому не способен их заменить.
4. Модель достаточно обучить один раз. Спрос, поведение покупателей и рыночные условия постоянно меняются, поэтому модель нужно регулярно обучать на новых данных.
5. ИИ-прогнозирование нужно только крупному бизнесу. ИИ-прогноз полезен компаниям любого масштаба. Он поможет управлять запасами, закупками и продажами, позволит сократить издержки и избежать дефицита товаров.
6. Можно не учитывать сезонность, акции и внешние факторы. Маркетинговые акции, внешние события и сезонность могут существенно влиять на спрос. Если их игнорировать, точность прогноза снизится.

Как внедрить систему прогнозирования спроса с использованием ИИ

Внедрение ИИ-прогнозирования происходит в несколько этапов:

1. Аудит данных. Проверка полноты информации и устранение ошибок.
2. Подготовка данных. Объединение сведений из ERP, CRM, складских и других систем в единый массив.
3. Постановка целей и KPI. Определение прогнозируемых показателей и критериев оценки результата.
4. Подготовка модели. Загрузка значимых факторов, обучение алгоритмов и построение прогнозов.
5. Тестирование. Сравнение результатов с фактическими показателями и корректировка настроек.
6. Интеграция. Подключение решения к системам планирования и управления.
7. Сопровождение. Контроль точности, обновление информации и регулярное дообучение модели.

Заключение

Изучение и прогнозирование покупательского спроса с ИИ помогает компаниям:

1. поддерживать оптимальный уровень запасов;
2. планировать закупки и производство;
3. оперативно реагировать на изменения рынка;
4. сокращать издержки и объем списаний;
5. точнее оценивать эффективность маркетинга.