Компания StatSoft Russia представила обновленную версию системы для автоматизированного прогнозирования продаж — Sales-Forecast, которая позволяет теперь в автоматическом режиме строить прогнозы различной степени детализации для большого числа товаров и товарных групп многономенклатурной продукции, учитывая при этом календарь событий и индивидуальные особенности временных рядов. Интерфейс системы теперь позволяет редактировать готовые прогнозы на основе экспертных оценок непосредственно на графике, а результаты внесенных экспертами поправок автоматически заносятся в базу данных.
Точное прогнозирование спроса имеет решающее значение для оптимизации операционной эффективности и увеличения прибыльности торговой организации. Чтобы удовлетворить потребительский спрос, компаниям необходимо иметь четкое представление о его динамике. В краткосрочной перспективе переоценка спроса приводит к переизбытку товара и связанными с ним издержками на хранение/финансовые потери, а недооценка спроса приводит к упущенным возможностям продаж/потенциальных продаж.
В более долгосрочной перспективе, стратегическое планирование деятельности компании требует комплексной оценки влияния основных внешних факторов и потенциальной эффективности маркетинговых акций/кампаний. Для достижения максимальной эффективности и прибыльности требуется использование удобной и точной системы прогнозирования.
StatSoft Russia предлагает такой инструмент — систему Sales-Forecast, осуществляющую полный цикл работы с данными, включая процессы извлечения, чистки данных, построения прогноза и импорта получившихся результатов. Источником данных могут служить любые современные форматы для хранения данных, такие как Oracle, MySQL, SQL Server, SAP Business Warehouse, Access и др.
Работа в системе организована таким образом, что позволяет строить прогнозы даже не экспертам в области прогнозирования. При этом в Sales-Forecast воплощены все самые эффективные методы прогнозирования — прогнозы осуществляются на основе моделей ARIMA, экспоненциального сглаживания, методов сезонной декомпозиции, спектрального анализа, построения профилей продаж, а также при помощи нейронных сетей. После выбора метода прогнозирования, задания исходных данных и горизонта прогноза, система в автоматическом режиме перебирает большое число моделей и выбирает наилучшую, с точки зрения минимальности ошибки прогноза.
Система Sales-Forecast уже внедрена в нескольких компаниях-клиентах и показывает высокую точность прогнозирования. Это совершенный инструмент снижения трудоемкости и автоматизации решения задачи прогнозирования продаж.
