Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Ткаченко, я руковожу направлением прогнозирования промо в «Магните». Наша команда запускает цикл статей: мы приоткроем дверь в мир процессов, технологий и алгоритмов крупного российского ритейла, а также поделимся собственным опытом прогнозирования промо. 

Во вводной статье мы расскажем о разнице между промо и регулярными продажами, о команде и истории развития направления прогнозирования в «Магните», а также объясним, почему качественный прогноз промо важен для бизнеса. 

Мы привыкли к большому количеству желтых ценников в магазинах у дома, но так было не всегда. За последние десять лет промо в российском ритейле как инструмент стимулирования спроса пережил революцию. В 2010 году на этапе становления и бурного развития торговых сетей в России цели промоакций были ограничены: сокращение срока вывода новинки на рынок, компенсация шероховатостей планирования объёмов производства либо попытка привлечь дополнительного покупателя невиданной ранее низкой ценой на условный картофель, о которой сообщали в объявлении на ближайшей остановке общественного транспорта… Объёмы промопредложения были незначительны, как и само количество акций.  

За прошедшие годы промо преодолело длинный путь и превратилось в отдельный мир со своими законами и проблемами внутри сложившейся системы ритейла. Доля промопродаж выросла с ~10% на старте до ~40%, появилось множество различных промомеханик и способов коммуникаций с покупателями, большинство крупных компаний помимо обычного промо запустили собственные программы лояльности. Последовательно растущая от года к году доля промопродаж заставила компании уделять процессам организации, планирования и прогнозирования всё больше внимания. 

А пока вернёмся к магазину у дома: с точки зрения покупателя, товар с жёлтым ценником мало чем отличается от стоящего рядом аналога, кроме привлекательной цены. Но мало кто знает, что для торговой сети процесс попадания этого товара на полку – отдельная, не лишённая драматизма, история. 

Регулярные продажи VS промо 

 В случае с регулярными продажами мы имеем дело с поддержанием товарного запаса на ассортимент, имеющий стабильный спрос. Каждый магазин выступает в роли локального склада, на который ежедневно необходимо привозить такой объём товара, который покроет среднюю дневную потребность + страховой запас*. Горизонт прогнозирования — небольшой, менее семи дней, логистическая возможность пополнения — ежедневно или раз в два дня.   

*Страховой запас

запас товара, сформированный на случай непредвиденных обстоятельств (на случай внезапно выросшего спроса, задержки поставок или проблем на производстве). В нашем случае является расчётным параметром на базе индивидуальной статистики продаж для каждого магазина-товара

В случае с промо ситуация сложнее, потому что каждая промоакция — в сущности, аномалия с точки зрения регулярных продаж. Поддерживать страховой запас на уровне промопродаж по каждой товарной позиции нецелесообразно — в магазине не хватит места. Кроме того, после окончания акции спрос на товар может резко упасть и весь избыток рискует быть списанным по истечении сроков годности, либо надолго зависнуть в статусе неликвида. При этом проведение промо требует дополнительной подготовки как со стороны поставщика (планирование объёмов производства, распределение по региональным складам), так и со стороны торговых сетей (публикации в каталогах, внешняя реклама, информирование сотрудников о механике проведения акции), что напрямую влияет на плечо прогноза*.

*Плечо прогноза

временной отрезок между моментом расчёта прогноза и прогнозируемым периодом.

 Качество прогнозирования промо влияет на имидж компании и лояльность покупателей. Так, если человек не нашел в магазине батон бренда X, он без раздумий выберет из лежащих на полках аналогов по сопоставимой цене. Совсем другая ситуация, если клиент идёт за покупками, увидев рекламу на ТВ и заинтересовавшись выгодным предложением, и с разочарованием видит в магазине пустую полку с одиноким жёлтым ценником.  


Итак, мы определились, что правильное планирование и прогнозирование объёмов промопродаж: 

  • это залог успешных акций и программ лояльности; 

  • положительно влияет на NPS*; 

  • существенно отличается от регулярных продаж с точки зрения механики, целей и требований; 

  • влияет на финансовую составляющую современного ритейла (охватывает около половины всех продаж). 

*NPS (Net Promoter Score)

индекс, с помощью которого определяют лояльность клиента товару или бренду (индекс готовности рекомендовать) и оценивают готовность вновь совершать покупки.  


Что из себя представляет прогноз промо в «Магните»

Глобальная цель нашей команды — создание высокопроизводительного сервиса прогнозирования (в первую очередь, «ядра» или Back-end части) с единым окном входа, который способен в течение нескольких минут возвращать результат расчёта заказчику. Кроме того, сервис должен быть гибким, чтобы быстро подстраиваться под изменения в поведении покупателей, рыночной конъюнктуры, появление новых видов маркетинговой активности и механик промо, а также под краткосрочные и долгосрочные цели компании. В роли заказчика может выступать любое подразделение, которому нужен расчёт прогноза. Например, помимо еженедельных промо, на расчёт в июне может прийти план новогоднего объёма продаж сезонных инаутов* для планирования производства поставщика.  

*Инаут

товар вне регулярной ассортиментной матрицы, введённый с экспериментальными целями без точного понимания его дальнейшей вероятности постоянного присутствия в матрице. 

Цель нижнего уровня для прогнозирования промо — ответить на вопрос: «Какое количество конкретного товара мы продадим в отдельно взятом магазине в течение промопериода при заданных параметрах?». Звучит как тривиальная задача, но на практике всё не так просто (об этом — в следующих статьях).  

Как развивался промопрогноз в «Магните»

  1. Прогнозирование промо выделяется в отдельное направление. 

    Модели: ручной расчёт на базе исторических данных 

    Примерно в 2015 году мы поняли, что нужно выделить промо из общих систем прогнозирования из-за существенных отличий в процессах. Это помогло повысить качество прогноза за счёт создания надстроек и адаптации существующих систем прогнозирования и пополнения под специфику промо. 

  2. «Коробочные решения» от контрагентов. 

    Модели: Линейные модели 

    В 2018 году внедрили один из существующих на рынке готовых инструментов прогнозирования промоспроса, что позволило сделать быстрый рывок за счёт применения более современных технических решений.  

Плюсы:

Минусы:

позволило быстро догнать рынок при накопленном отставании в технологиях 

постоянные затраты на поддержку и доработку

поддержка решения усилиями небольшой команды 

отсутствие возможности внедрения быстрых доработок своими силами

потеря центра экспертизы внутри компании

  1. Самостоятельная доработка и адаптация готового решения. 

    Модели: Линейные модели 

    В конце 2018 года мы начали развивать готовое решение силами своей команды.  

Плюсы:

Минусы:

нарастили экспертизу

моральное устаревание решения

смогли внедрять быстрые доработки

нет потенциала роста ключевых метрик прогноза

  1. Разработка и внедрение алгоритмов на базе ML. 

    Модели: Линейные модели, Мультипликативные модели, ML алгоритмы на базе градиентного бустинга и другие

    В 2019 году мы усилили команду и начали разрабатывать собственные решения на базе ML, а также провели ревизию и пересобрали с нуля существующие, чтобы повысить их эффективность и устранить накопленные баги. Кроме того, мы реализовали сервисный подход к прогнозированию — то есть объединили все алгоритмы и разработки в общий pipeline с единым окном входа для пользователей, тем самым создав первую версию прогнозной машины. 

Плюсы:

Минусы:

современное решение

усложнилась интерпретация результатов (актуально для стека ML) при взаимодействии с бизнесом

возможность дорабатывать и адаптировать технологии на ходу

появилась необходимость формировать сильную команду (Data + бизнес)

возможность быстро реагировать на актуальные потребности бизнеса  

возможность масштабировать разработки

принцип «одного окна»

  1. Адаптивный подход к прогнозированию товарных категорий и разработка алгоритмов на основе нейросетей. 

    Модели: Линейные модели, Мультипликативные модели, ML алгоритмы на базе градиентного бустинга, нейросети и другое

    В 2021 году мы повысили эффективность стека боевых алгоритмов и инструментов аналитического блока, сформировали устойчивый цикл жизни и развития алгоритмов. Запустили процесс разработки и тестирования нейросетей с собственной архитектурой. 

Плюсы:

Минусы:

индивидуальный подход к прогнозу отдельных товарных групп на уровне моделей для достижения бизнес-целей. Например, для товаров с коротким сроком годности и стабильным потреблением нельзя допускать профицитный прогноз. Необходимо, чтобы они всегда были свежими + не рос объём списаний, и при этом полка не должна пустовать. Для товаров с длительными сроками хранения и волатильным спросом приоритетом будет наличие на полке.

появилась необходимость наращивать вычислительные мощности

повышение качества прогнозирования благодаря возможности учитывать большее количество признаков и моделировать пространство решений вне статистики наблюдений

усложнился технологический стек

Наша команда и организация рабочего процесса

Прежде чем прийти к нынешнему состоянию команда прогнозирования пережила несколько этапов трансформации и роста. Сейчас базовые роли в команде прогнозирования делятся на три направления: 

  • Data scientist – отвечает за разработку и развитие алгоритмов, тестирование гипотез. 

  • Data engineer – отвечает за внедрение алгоритмов в pipeline, поддержку работы сервиса прогнозирования, настройку потоков данных. 

  • Data/Business Analyst – отвечает формирование гипотез и валидацию результатов тестов. 

У каждого участника команды есть набор уникальных навыков, знаний и опыта, которые могут быть на стыке разных областей, с уклоном в одно из направлений. 

Важное преимущество нашей команды — каждое из направлений формировалось на базе сотрудников, имеющих большой опыт работы в «Магните»: 

  • во-первых, это позволяет проще и быстрее обучать новых участников команды

  • во-вторых, сотрудники знают особенности учёта данных компании и построения корпоративного хранилища  

  • в-третьих, знание внутренних процессов и опыт работы в разных подразделениях компании позволяет сразу отсеивать заведомо ложные гипотезы и находить оригинальные решения сложных проблем. 

Рабочий процесс выстроен на базе продуктового подхода, адаптированного к реалиям крупного ритейла и корпоративной культуры «Магнита». Сам продукт обособлен от операционной деятельности компании, что позволяет нам работать в комфортном двухнедельном цикле спринтов-релизов. Ведение Backlog’a, планирование и контроль текущих задач осуществляется в Jira. Команды DS и DE практически не контактируют с пользователями, заказчиками, смежными подразделениями. В зависимости от специфики вопроса внешними коммуникациями занимаются владельцы продукта и бизнес-аналитики блока. 

В этой статье мы дали общее представление о работе нашего подразделения, а в следующем материале расскажем об особенностях и проблемах прогнозирования промо, а также подробнее остановимся на стеке технологий и пайплайне. 


P.S. О каком аспекте из жизни команды рассказать в следующих постах? Предлагайте свои варианты и задавайте вопросы в комментариях!

Комментарии (6)


  1. etovolchanka
    04.02.2022 13:13
    -1

    Так все круто и технологично, а заходишь в магаз - кругом гниль и просрочка


    1. nadya_blau
      04.02.2022 15:32

      Привет @etovolchanka! Технологии и операционная работа магазинов — это все таки разные истории. В магазине многое зависит от людей и своевременно выкладке / замене. Дать компетентный ответ и навести порядок могут директора магазинов, обеспечить качество — специалисты по качеству. Это все супер-важная история, но к теме статьи не относится. Спросите о промо прогнозировании - расскажем


    1. n1ger
      04.02.2022 16:11
      +2

      За неделю до промо повышаем цены на 25%. Поставщики подвозят - малый сбыт. Так мы накапливаем позиции. А потом снижаем на 2% ниже изначальной.

      И вот он ажиотаж. Мега-акция. Эксклюзив. Только 5-6-7шт в руки.

      А реальная акция с реальной скидкой - это распродажа гнили и просрочки. Что вообще-то нужно утилизировать. Или раздавать нуждающимся бесплатно. Но кто же будет выкидывать, тогда отдел промо-прогноза кому будет нужен? :)


      1. dishkakrauch
        06.02.2022 11:01

        То, что Вы описали очень далеко от реальности, если сглаживать углы.

        Первый кейс с наценкой в 25%, чтобы быстро привезти товар для создания ажиотажа с целью быстрого сбыта: так работает с одеждой, но не с товарами повседневного спроса, потому что, во-первых, товар быстро не удастся привезти из-за сложной логистики в РФ (большие расстояния), а, во-вторых, ни одна категория товаров не выдержит схемы с наценкой в 25% - Магнит, как Target и прочие компании в сегменте по всему миру, является дискаунтером, т.е. люди в таком кейсе просто уйдут через дорогу в другой магазин купить дешевле. И, к слову, как Вы себе представляете увеличение цен на молоко в 1.25 раз с условием продажи по несколько пачек, чтобы сэкономить 2%? Понимаю, что утрируете, но тогда непонятна суть вопроса.

        Насчёт гнили и просрочки: во-первых, гнить может не такой широкий ассортимент, а именно фрукты и овощи, а, во-вторых, в случае окончания срока годности (просрочки) товар уделяется, а не продаётся по акции и, если Вы зайдёте в магазин, то поймёте почему, увидев на товаре не жёлтый или красный ценник, а наклейку для сигнала клиенту, что товар можно купить дешевле, т.к. срок годности истекает. Товар для промо зачастую производится поставщиком с целью продать его по скидке и это редко товар с коротким сроком годности потому, что в таких товарных категориях играть с покупателем в цены опасно: товар может совсем пропасть и не принести компании выгоду, а клиенту принести только страдания.

        Если уж критикуете, то надо знать мат. часть))


  1. samsond78
    04.02.2022 21:37
    +1

    Пришел около месяца назад специально для того, чтобы теще поп-корн по купону прикупить. А нету поп-корна-то! Продавцов на уши поставил: как это - теща любит поп-корн, умудрился не потерять купон, специально крюк сделал, чтобы порадовать тещу, а НЕЧЕМ! Такое вот планирование, да)


  1. sunsexsurf
    04.02.2022 22:14

    Ждём Валеру Бабушкина в комментах