Система Novo Forecast Enterprise, разработанная компанией Novo BI (резидент «Сколково»), способна прогнозировать спрос в ритейле с точностью выше 90% по отдельным товарам, причем даже новым, по которым нет истории продаж. Она адресована не только ритейлерам, но производителям и дистрибуторам с широким ассортиментом товаров.
Фото: Ирина Бужор, Коммерсантъ
Фото: Ирина Бужор, Коммерсантъ
Представьте: вы приходите в магазин и не находите там своего любимого чая. Вы-то возьмете другую марку, а производитель понесет потери. Или вы видите, как продавцы убирают с полок сыр или колбасу, потому что их в магазине оказалось больше, чем нужно, и они испортились, не найдя своего покупателя. Значит, снова потери и для торговой сети, и для поставщика. При этом за каждым товаром на полке стоит сложная цепочка поставок — сотни производителей, посредников, транспортно-логистических компаний. Чтобы не было сбоя в поставках, работу всей этой цепочки необходимо скоординировать, ведь избыток или недостаток продуктов на полках грозит неминуемыми потерями для всех участников.
Спрос постоянно меняется: на него влияют сезонность, рекламные акции, конкуренция и большое количество других факторов в соответствии со спецификой конкретной компании. Если торговая сеть захочет получить больше каких-то товаров, производитель должен заблаговременно к этому подготовиться: закупить сырье, расходные материалы, нанять дополнительный персонал. Если не спрогнозировать рост спроса заранее, можно либо вообще не получить сырье, либо получить его с опозданием, и тогда придется оплачивать срочный тариф транспортной компании, а это дополнительные издержки. А если форс-мажор? Например, производитель забраковал сырья больше, чем обычно? Или вообще локдаун из-за пандемии? Чтобы все это просчитать, надо решить уравнение с сотней неизвестных. Человеку это сделать трудно, а для искусственного интеллекта с алгоритмами машинного обучения и технологией обработки больших данных — вопрос решаемый. На этих алгоритмах и технологиях и построена цифровая система прогнозирования спроса Novo Forecast Enterprise.
Предиктивная аналитика уже становится обязательным инструментом в ритейле, уверен сооснователь и генеральный директор Novo BI Евгений Непейвода. Сегодня крупным розничным сетям без нее не обойтись. Какие-то компании разрабатывают предиктивные решения самостоятельно, кто-то покупает продукты глобальных технологических вендоров SAP, IBM, Oracle. Система Novo Forecast Enterprise с ними успешно конкурирует. По словам Евгения Непейвода, у нее три ключевых преимущества. Во-первых, высокая точность прогноза — от 85% до 99% в зависимости от качества данных. Во-вторых, быстрое внедрение — от трех месяцев до полугода. В-третьих, разумная цена. «Наше решение стоит от 10–20 млн руб. в зависимости от пакета, а у зарубежных компаний — кратно выше»,— подчеркивает Евгений Непейвода.
Novo Forecast Enterprise — облачная платформа, в которой предиктивный подход реализуется для всех трех уровней цепочки поставок: закупки сырья и материалов, производства, продажи конечному потребителю, то есть в программе могут работать и производители, и дистрибуторы, и ритейлеры. Это называется интегрированное планирование.
«Например, вы производитель, вам нужно понимать, сколько товара вы должны поставить ритейлу и сколько необходимо закупить сырья для его производства,— рассказывает ИТ-предприниматель.— Система помнит, сколько товара вы продали за тот же период прошлого года, но при этом учитывает, что сеть, для которой вы производите продукцию, открыла несколько новых магазинов и спрос вырос. Учитывает она и действия конкурентов, которые проводят рекламные компании, устраивают промоакции и т. п. На основе этих и множества других данных система строит прогноз».
Система дает результат, сокращая в том числе трудозатраты сотрудников
производственных и ритейловых компаний. Крупнейший производитель сантехники в России компания Aquaart Group отмечает повышение производительности в 15 раз. Раньше прогноз спроса на следующий месяц считала команда из шести человек, и на это уходило примерно две недели. Сейчас они делают это за день.
Благодаря внедрению Novo Forecast Enterprise у клиентов Novo BI существенно выросли экономические показатели. Так, у крупнейшей логистическо-дистрибуторской компании АЛИДИ, которая обслуживает больше 100 тыс. торговых точек в России, Белоруссии и Казахстане, экономия составила около 400 млн руб. в год. У компании Aquaart Group продажи новых позиций, введенных в 2021 году, поднялись на 45%, а точность прогноза достигла 99%. Это значит, что она выпустит ровно столько сантехники, сколько нужно рынку, и не потеряет на вынужденной распродаже в конце сезона. Автоматизация цепей поставок для крупнейшего производителя мяса птицы и мясной гастрономии в России компании ГАП «Ресурс» помогла снизить на 40% объемы «сливов», то есть продаж по сниженным ценам по причине истекающего срока годности, а общий экономический эффект от внедрения системы прогнозирования спроса оценивается ростом маржи на 2% в абсолютном значении.
Система показывает результаты даже в период глобальной экономической турбулентности. Европейский дистрибутор Reaton, крупнейший поставщик продуктов питания в общепит Прибалтики, сохранил точность прогнозирования спроса на уровне 85% даже при нестабильном спросе в локдаун.
Платформа постоянно обновляется: в год выходит шесть-семь релизов, и каждый раз точность прогноза растет. По словам разработчика, в последнем релизе система научилась делать прогноз по новым позициям без опоры на предыдущую историю продаж. Допустим, раньше в торговой сети какой-то продукт не продавался, зато продавался аналог с другой начинкой в другой обертке. Искусственный интеллект прогнозирует, каким спросом будет пользоваться новый, вводимый товар, и помогает планировать производство и сроки поставок.