SSmart Automation
← На главную

Прогнозирование продаж и спроса с помощью AI

Закупили слишком много — заморозили деньги на складе. Слишком мало — потеряли продажи и клиентов. AI-модели прогнозируют спрос по каждой позиции, учитывая сезонность, тренды, акции и даже погоду.

Знакомые проблемы

  • Закупки планируются «на глаз» или по прошлому месяцу
  • Склад забит неходовыми позициями, а ходовые заканчиваются в сезон
  • Планирование персонала не совпадает с реальной загрузкой
  • Excel-прогнозы устаревают раньше, чем их дочитывают

Как это решает AI

  1. 01

    AI-модель обучается на вашей истории продаж и учитывает сезонность, тренды, акции и внешние факторы.

  2. 02

    Прогноз строится по каждой товарной позиции и точке продаж, а не «в среднем по больнице».

  3. 03

    Система сама предлагает объёмы закупок и подсвечивает риски дефицита и излишков.

  4. 04

    Прогноз обновляется автоматически по мере поступления новых данных.

Конкретные сценарии

Закупки под сезон

Прогноз по каждой позиции на 1–3 месяца вперёд с учётом сезонности и акций.

Планирование персонала

Прогноз нагрузки по дням и часам — смены планируются по ожидаемому потоку.

Риск дефицита

Система заранее подсвечивает позиции, которые закончатся до следующей поставки.

Оценка акций

Что даст скидка: прогноз спроса в сценариях «с акцией» и «без неё».

Как устроена система

  1. 1

    Сбор истории

    продажи, остатки, акции, сезонность

  2. 2

    Обучение модели

    на ваших данных, по каждой позиции

  3. 3

    Прогноз

    объёмы по SKU и точкам продаж

  4. 4

    Рекомендации

    закупки, риски дефицита и излишков

  5. 5

    Обновление

    модель дообучается на новых данных

Вход и выход

Что нужно на входе

  • История продаж за год и больше (1С, CRM, кассы — можно выгрузками)
  • Календарь акций и справочник номенклатуры

Что вы получаете

  • Прогноз по каждой позиции и точке
  • Рекомендации по объёмам закупок
  • Алерты о рисках дефицита и излишков

С чем интегрируем

  • 1С
  • Excel / Google Sheets
  • кассовые системы
  • ERP
  • Power BI
  • DataLens
  • API

Результаты

  • Точность прогноза 85–95% в зависимости от ниши
  • Снижение излишков склада на 20–30%
  • Меньше упущенных продаж из-за отсутствия товара
  • Планирование закупок занимает часы, а не недели

Кейс

Розничная сеть: закупки планировались «по прошлому месяцу», в сезонные пики полки пустели, а после сезона склад стоял забитым.

Обучили модель на трёх годах истории продаж с учётом сезонности и акций; система еженедельно выдаёт рекомендации по закупкам и подсвечивает риски по каждой позиции.

  • Точность прогноза около 90% по ходовым позициям
  • Излишки склада снизились на четверть
  • Планирование закупок — часы вместо двух дней

Стоимость и сроки

Мы не публикуем прайс: разброс задач слишком велик, чтобы одна цифра была честной для всех. Вместо этого — прозрачная модель:

  1. 01

    Консультация — бесплатно

    30 минут: разбираем процесс, оцениваем экономику и границы первой фазы.

  2. 02

    Оценка и план

    Фиксируем объём, сроки и стоимость до старта — без скрытых пунктов.

  3. 03

    Предоплата за старт

    Фиксированный аванс покрывает инструменты и настройку окружения. Отдельно — оплата инфраструктуры (сервер, API), если она нужна вашему решению.

  4. 04

    Расчёт по завершении

    Итоговый платёж — после сдачи согласованного объёма работ.

Гарантированный срок: первая работающая фаза — через 2 недели после старта. Дальнейшее — по объёму, план фиксируем заранее.

Облако или ваш контур

Облачное размещение

Быстрый старт: модели через облачные API, система на нашем или вашем VPS. Подходит, когда требования к периметру стандартные.

Локальное размещение (on-premise)

Модели и данные полностью в вашем контуре — на вашем оборудовании или выделенном сервере. Для медицины, финансов и всех, кому данные нельзя выносить наружу.

Гибрид

Чувствительные данные обрабатываются локально, остальное — в облаке. Баланс стоимости и требований.

Риски и ограничения

  • Прогнозу нужна история: если данных меньше года, точность ниже — честно покажем её на бэктесте до внедрения.
  • Редкие и новые позиции прогнозируются хуже — для них применяются отдельные правила.
  • Прогноз — инструмент, а не оракул: резкие внешние шоки (новый конкурент, перебои поставок) модель не предскажет.

Частые вопросы по этой задаче

У нас данные в Excel — подойдёт?

Да. Для старта достаточно выгрузок; по ходу проекта настроим автоматический сбор данных.

Как вы докажете, что прогноз работает?

Бэктест: обучаем модель на старых данных и проверяем на уже известном периоде — точность видна до запуска и оплаты основной части.

Прогноз обновляется сам?

Да, по расписанию: модель дообучается и пересчитывает рекомендации без участия человека.

Хотите так же?

Оставьте заявку — за 30 минут разберём ваш процесс и скажем, сколько времени и денег сэкономит автоматизация.

Бесплатная консультация