Предиктивная система поддержки процесса планирования промо-акций

Заказчик
Сеть магазинов "Верный"
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
GoodsForecast
Сроки выполнения проекта
Октябрь, 2018 - Август, 2019
Масштаб проекта
5900 человеко-часов
25 автоматизированных рабочих мест
Цели

• Повышение точности и детализации прогнозирования эффектов промо-акций

• Автоматизация и оптимизация процессов промо-планирования

• Повышение прозрачности действий и решений сотрудников



Уникальность проекта

Отличительной особенностью системы является уникальная технология прогнозирования эффекта прироста продаж во время проведения промо-акций, основанная на машинном обучении.
По результатам проекта точность прогнозирования промо в торговой сети выросла в 1,5 раза.
В системе присутствуют все функции, необходимые сотрудникам, участвующим в процессах, связанных с планированием промо-акций:
1. Определение ассортимента, механики и географии промо-акций.
2. Расчет заказа на РЦ.
3. Распределение товара по магазинам.
4. Подведение итогов акций, поддержка принятия решений о продлении.
Функциональность системы:
• Обеспечивает полную поддержку и прозрачность процесса планирования и согласования промо - от стадии определения ассортимента для участия в промо-акции до закупки на РЦ и распределения по магазинам.
• Автоматизирует и оптимизирует процесс наполнения промо-акций товарами и их справочными и финансовыми параметрами.
• Автоматизирует расчет эффектов промо-акций.
• Позволяет анализировать и вносить корректировки в прогнозы эффектов промо-акций с детализацией до магазина, а также использовать их при формировании заказов поставщикам.
• Помогает гибко управлять настройками прогнозирования, в том числе – товарами-новинками и открывающимися магазинами (через задание аналогов).
• Дает возможность формировать отчетность по эффективности промо для руководителей уровня CEO-1.

Использованное ПО
Операционная система Windows 10
Visual Studio Code
Microsoft Entity Framework
Microsoft .NET Framework
Клиентские средства служб Microsoft Analysis Services
Microsoft SQL Server Management Studio
WebStorm
Kendo UI
Lodash

Сложность реалиазации
• Промежуточная и промышленная базы данных развернуты и управляются с помощью Microsoft SQL Server.
• Обмен данных «источник – промежуточная база данных» реализован с помощью Microsoft SQL Server Integration Services и производится на ежедневной основе.
• Модуль прогнозирования реализован на языке программирования R, вызов алгоритмов прогнозирования производится с использованием технологии Microsoft Machine Learning Servies.
• Серверная инфраструктура и бизнес-логика реализованы как Web API на базе IIS, языке программирования C#.
• Графический web-интерфейс реализован на языке программирования TypeScript с использованием фреймворка Angular 6.
• Для создания макетов блоков и форм интерфейса привлекался UX-дизайнер.
• В ходе реализации проекта дорабатывались справочные данные в источниках для максимально комфортной работы пользователей в системе.

Описание проекта
В октябре 2018 года компания GoodsForecast стартовала проект внедрения системы планирования промо-акций в торговой сети «Верный». Система построена на базе модуля GoodsForecast.Promo, уже успешно внедренного во многих розничных и производственных компаниях.
Еще до старта проекта (в рамках пилота) прогнозы GoodsForecast показали наилучшую точность по сравнению с двумя другими компаниями-претендентами. Точность относительно собственных прогнозов сети «Верный» оказалась выше более чем в 1,5 раза. При этом прогноз системы формируется на заметно более детальном уровне планирования, что позволяет сделать процесс согласования промо еще более прозрачным и эффективным.
До конца 2018 года была настроена интеграция системы с внутренними источниками данных торговой сети, и уже с декабря 2018 года система начала выдавать первые прогнозы.
С марта 2019 года блок прогнозирования продаж промо-акций был запущен в опытную эксплуатацию. По итогам 3-х месяцев опытной эксплуатации были подтверждены цифры пилотного проекта – точность прогнозов полностью совпала с заявленными ожиданиями обеих сторон.
В настоящее время завершены работы по развертыванию визуальной части (рабочие места категорийного менеджера, менеджера отдела промо и специалиста по анализу и настройке моделей прогнозирования), и система перешла в стадию полноценной промышленной эксплуатации.

География проекта
• Центральный федеральный округ.
• Северо-Западный федеральный округ.
• Свердловская область.
• Республика Татарстан.

Дополнительные презентации:
GoodsForecast.Promo.pdf
Предметная область
Отрасль
Управление