Предиктивная система поддержки процесса планирования промо-акций

Заказчик

Сеть магазинов "Верный"

Руководитель проекта со стороны заказчика

Александр Першутов

Заместитель Генерального директора по ИТ

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.

Проект решает задачи импортозамещения: Нет
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 реализации: • 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