Сегодня я хотел бы поговорить об усилиях и времени, которые мы тратим на прогнозирование и о том, как можно оптимизировать эту работу, фокусируясь на главном.

Интересный алгорит предложил Даррин Оливер (Darrin Oliver). Он предложил ввести интегральную оценку качества работы FVA (forecact value added), которая рассчитывается делением самой точности прогноза по отношению к факту, на статистическую точность прогноза, получаемую при использовании статистического алгоритма или применения мат. методов.

С точки зрения практического применения инструмент довольно интересен тем, что он позволяет сосредоточить работу над созданием прогноза по SKU действительно на прогнозировании важных продуктов.

 Как это работает, напротив каждого SKU рассчитываем показатель FVA.

Для примера, если итоговый показатель равен 90%, в то время как статистический всего 80%. Значит Вы проделали хорошую работу, и время затраченное на подготовку прогноза действительно прошло не даром, FVA>1. Если FVA меньше или равен единицы, забудьте о том, чтобы делать прогноз вручную по таким SKU, компьютерный алгоритм сделает это за Вас быстрее и точнее.

Кроме этого Оливер предложил также алгоритм работы с SKU, FVA по которым больше 1. Он предложил отсортировать по убыванию FVA все Ваши SKU. Затем применить ABC анализ. Тратить 60% времени на 10% топовых SKU, 30% времени на 30% вторых SKU и 10% времени на остальные 60% SKU.

Такой подход распределения времени поможет оптимизировать Вашу работу и сосредоточится действительно на основных продуктах.

На мой взгляд, инструмент с практической точки зрения довольно интересен.

Удачи Вам!