Компания Lenta Tech, отвечающая за логистику в «Группе Лента», применяет методы прогнозирования спроса для управления товарными запасами. Процесс учитывает множество переменных, включая сезонность, промоакции, логистические факторы и внешние условия, чтобы минимизировать риски дефицита или затоваривания складов.
В работе используются два подхода. Простые модели опираются на исторические данные о продажах и подходят для стабильных товаров. Модели на базе машинного обучения учитывают дополнительные параметры: цены, остатки на складе, данные о трафике и погоде, что позволяет выявлять сложные зависимости для тысяч товарных позиций.
Одной из проблем является «цензурированный спрос»: нулевые продажи не всегда означают отсутствие интереса покупателей, так как товара могло не быть в наличии. Поскольку объем запасов определяется прогнозом, возникает замкнутый цикл, где решение о закупке ограничивает данные для будущих расчетов.
Lenta Tech переходит от прогнозирования одной цифры к оценке диапазона вероятных значений. Это помогает бизнесу гибко подходить к управлению запасами: для скоропортящихся товаров приоритетом является минимизация списаний, а для высокомаржинальных позиций — предотвращение пустых полок.
Эффективность прогнозов оценивается через бизнес-показатели: уровень упущенных продаж, объем списаний и скорость оборачиваемости запасов. Прогнозирование рассматривается как непрерывный цикл, требующий постоянной актуализации моделей и согласованности действий между отделами закупок, логистики и маркетинга.