Прогнозирование спроса — дисциплина на стыке математики, психологии потребителя и логистики. Я применяю термин для обозначения процедуры, при которой из исторических данных извлекается картина будущих продаж.

При корректном построении модели руководство получает инструмент управления запасами, производственным графиком и ценовой политикой. Стратегия, подкреплённая цифрами, сокращает издержки, ускоряет оборот капитала и укрепляет переговорные позиции.

Основные этапы

Я разделяю процесс на шесть блоков: сбор исходных рядов, очистка от выбросов, сезонное декомпозиционирования, выбор модели, валидация, интеграция результата в планирование. Под-системы ERP, CRM, POS формируют первичную ленту транзакций. Затем подключается процедура winsorizing — обрезка экстремумов, возникших после акций или ошибок кассиров. Для устранения гетероскедастичности (неравномерной дисперсии) применяют Box-Cox-трансформацию. Сезонный компонент отделяется с помощью STL, что придаёт модели устойчивость к праздникам и погодным аномалиям.

После декомпозиции запускаю подбор алгоритма. В рознице с коротким жизненным циклом товара достаточна экспоненциальная фильтрация. В индустриальном сегменте, где длительные контракты и фактурная складская матрица, точнее работает байесовский апостериорный пересчёт с квантилированием: вместо единого среднего выдаётся спектр вероятных исходов, пригодный для управляемого риска.

Методы расчёта

Классическая ARIMA остаётся надёжным ориентиром при стационарных данных. Для цифровых каналов с всплесками интереса к бренду включаю Prophet от Meta, объединяющий аддитивное и мультипликативноелокативное моделирование. Нейросетевые архитектуры LSTM и Temporal Fusion Transformer захватывают нелинейные связи, однако подразумевают GPU-кластер и дисциплину версионирования данных.

При запуске распределительных центров полезен симулятор Monte Carlo, который генерирует тысячи траекторий, отражая неопределённость погоды, курса валют, медиа-шумов. Метрика wMAPE помогает сравнивать сценарии, отсечка по Pinball Loss показывает точность предсказания конкретного квантиля.

Человеческий фактор

Алгоритм без культурной подушки рискует остаться красивой дашборд-картинкой. Я внедряю цикл S&OP, где коммерческий директор, закупщик и планировщик сверяют цифры прогнозного модуля с полевыми сигналами. Такой форум уменьшает bullwhip-эффект — лавинообразное накопление ошибок вдоль цепочки поставок.

Для интеграции прогноза в бюджет использую rolling forecast: каждая неделя приносит свежий срез, предыдущее окно сдвигается. Практика заменяет каменные бюджеты гибкой сеткой и повышает скорость реакции.

Часто слышу вопрос о стоимости ошибки. Отвечаю так: при точности MAY 8 % торговая сеть с оборотом 1 млрд руб экономит до 60 млн руб в год за счёт снижения списаний и штрафов за недопоставку. За цифрами скрывается доверие клиентов и репутационная премия, которую труднее измерить, но опережать конкурентов помогает именно она.