вторник, 27 февраля 2018 г.

Ненаучно о пользе прогнозирования

Ненаучно о пользе прогнозирования

Я тут решил кратенько пройтись по теме прогнозирования, так сказать, в защиту, без претензии на строгость изложения (см. тему :)).

На мой взгляд, «правильный» прогноз в бизнесе должен играть роль не столько ожидания определённого исхода, сколько роль снижения неопределённости в принятии решений. Для этого недостаточно самого по себе прогноза. Нужны ещё и граничные условия приемлемости прогноза и, собственно, какие-то содержательные «выводы» из него.





То есть не просто «мы хотим продать Х синхрофазотронов», а «мы хотим продать Х синхрофазотронов, при условии что (...); для чего мы должны предпринять такие действия, как (...)». При таком подходе польза всяких прогнозов/планов в том, что они позволяют запустить исполнительную машину (если таковая есть :)), исключив из множества альтернатив при принятии решений те, которые не помогают достигать запланированного.

Например, если для достижения прогнозируемых продаж не хватает пропускной способности существующих каналов продаж и принято решение об инвестировании средств в развитие собственной филиальной сети, другие инвест. проекты будут рассматриваться «по остаточному принципу» и не будут тянуть одеяло на себя, оттягивая ресурсы и замедляя достижение цели.

«Правильные» прогнозы могут быть достаточно точными и весьма полезными.

Расскажу пример.

Мы продавали грузовые шины и для краткосрочного оперативного контроля, как и многие другие трейдеры, использовали ряд простых отчётов-индикаторов (назовём их «сводка продаж»). Четыре года назад в этой сводке продажи на конец месяца прогнозировались, как простейший линейный тренд в Экселе. Точность была невысока и, что хуже всего, на протяжении месяца прогноз скакал как дурной: качели достигали иногда 40-50% (например, в пятницу видим прогноз на конец месяца 1000 единиц, в понедельник — уже 650, во вторник — 900 и т. п.).

Меня эти скачки заинтересовали. Захотелось их «убить».

Я взял временной ряд данных продаж за длительный период и начал их копать. У меня было два сценария: правильный и «инженерный» :)

Раз есть колебания, значит, можно попробовать спектральный анализ. Так я думал. Но, в силу собственной лени (поднимать литературу, вспоминать), я решил поступить иначе: вначале «увидеть» сами колебания и подумать над их природой.

Второй путь был легче. С него я и начал.

Поигравшись с графическим изображением ряда разных масштабах, я легко нашёл «дыру». Она оказалась до смешного очевидной: не смотря на 7-дневную работу всех наших розничных точек

  • а). продажи в будний день отличались от продаж в выходные дни,
  • б). продажи в субботу также в среднем заметно превышали продажи в воскресенье.

Дальше делом техники было сварганить простейшую прогнозную модель: отдельно вычислялись скользящие средние «продажи в будний день», «продажи в субботу», «продажи в воскресенье» и суммировались на нужный день (конец месяца). Всё это считалось одним SQL-запросом (не самым простым, но и далеко не шедевром).

С одной стороны я понимал, что всё это как бы шито белыми нитками (с точки зрения правильного матмоделирования). Но проверка модели на ретроспективных данных показала отличную точность: я брал первую неделю из «старых» продаж и по этой модели «прицеливал» продажи на конец месяца. Потом сравнивал с фактом. Погрешность не превышала 5%.

Но самый хит ждал меня впереди.

Я пошёл к директору. Показать работу новой модельки прогноза. Рассказал, что, вроде как, всё чики-пики получается. Он решил меня пугнуть тестом типа в реальном времени: «А давай возьмём твою модель и посмотрим, как она по вчерашним данным сегодняшние продажи спрогнозирует» (тогда мы пользовались 1С, и видели данные далеко не в онлайне — ждали репликации).

Я попытался объяснить, что проверять модель нужно на более длинных интервалах и «сегодня на завтра» — это не прогноз. Но босс только покивал: «Ну да, но всё же...».

Ждём репликацию. Он меня вызывает. Прихожу в кабинет, а он на меня смотрит слегка расширившимися глазами: оказалось, что моя моделька случайно попала в яблочко, предсказав продажи с точностью до проданной шины.

Излишне говорить, что после этого мы приняли эту модель на вооружение (наплевав на её «антинаучность») и пользовались до самого пришествия большой ERP, которую нас позже угораздило купить. И такой краткосрочный прогноз пару раз выручал продавцов, помогая вовремя «поймать проблему за хвост»...

Ясень пень, что и этот, и любые другие прогнозы работают только для тех условий, которые предусмотрели авторы прогноза на момент его составления. Неучтённый форсмажор или банальная неполнота исходных данных похоронят любой прогноз.

Но! Но... Правильное планирование-прогнозирование — это не гадание на кофейной гуще, а своего рода установка «целевого вектора» с чётким пониманием своих и желаний, и возможностей (ёпрст, как пафосно :)).

З.Ы. Большинство макропрогнозов — политических, экономических, социальных — неправильные :)

Автор: contramarketing.

Интересное...




Другие посты по этой теме:



Комментариев нет: