У багатьох компаніях системи прогнозування попиту після впровадження не використовуються: команди продовжують працювати в Excel, а кошти залишаються в надлишкових запасах. Соломія Шиян - бізнес-аналітик, яка спеціалізується на побудові систем управління запасами для роздрібних компаній.
Соломія прийшла в цю сферу з практичних бізнес-задач і з часом почала працювати з інструментами аналізу даних. Під час роботи у 2022 році вона впроваджувала систему в нестабільних умовах, де рішення щодо закупівель впливали на значні суми товару. У цьому матеріалі дізнаємося про те, як аналітична система, яка передбачає попит і допомагає уникнути надлишків, стає інструментом фінансового результату.
Бізнес-аналітика як фундамент підходів до аналізу даних
Одна команда створила модель прогнозування попиту, яка показувала високу точність прогнозу, але організація її не використовувала, оскільки вона не пояснювала логіку рекомендацій. Така ситуація характерна для більшості дистрибуційних і роздрібних компаній.
Коли її гібридна методика прогнозування запрацювала у першому кварталі 2022 року, в розпал кризи ланцюгів постачання, вона скоротила час на щоденне прогнозування з 5 годин до 1 години та дозволила командам зосередитись на роботі з проблемними товарними позиціями замість ручних розрахунків.
«Бізнес-аналітика є основою проєктів з аналізу даних, адже без розуміння специфіки бізнесу модель прогнозування не вирішує реальних проблем», - підкреслює Соломія Шиян.
Її підхід відрізняється тим, що рішення одразу прив’язуються до фінансового результату: спочатку розібратися, що саме бізнес хоче покращити і як це вплине на гроші, і тільки тоді вибирати технологію.
Найчастішим бар'єром виступають ручні правила, жорсткі налаштування і залежність від однієї людини. У роботі вона дотримується принципу розділяти універсальне й локальне з першого дня. Такий підхід дозволяє адаптувати систему до умов конкретного ринку без зміни основної логіки розрахунку.
Один із практичних кейсів стосувався перегляду обсягів замовлень після акцій. Система рекомендувала зменшити закупівлі за окремими позиціями асортименту, хоча раніше після промокампаній їх зазвичай замовляли із запасом. Рішення протестували на обмеженій групі товарів, і через місяць продажі залишились стабільними, а надлишки не сформувалися, що дозволило зменшити обсяг товару на складах.
Адаптація моделей під різні ринки
«Американські компанії насамперед запитують про швидкість отримання результату, сумісність із внутрішніми програмами компанії для обліку продажів, складу і фінансів та економічний ефект. Найбільший інтерес викликає можливість вивільнення грошей із запасів. Важливо розуміти, що дешевші рішення часто обмежуються розрахунками без впровадження, або взагалі не враховують бізнес‑процеси. Цінність мого винаходу в тому, що система працює в процесах і дає вимірювані фінансові результати», - пояснює Шиян.
Соломія використовує підхід із простим принципом: базові алгоритми однакові скрізь, а параметри та вимоги змінюються під кожен ринок. Це означає, що спільне рішення має універсальне ядро та гнучкі налаштування.
Запустити в новій країні? Достатньо змінити лише вимоги, сам код залишиться тим самим. Такий підхід може застосовуватись у різних галузях, бо цей принцип універсальний, деталі адаптуються під конкретний бізнес.
Вимоги міжнародного бізнесу до аналітичних систем
Міжнародний бізнес не працює з рішеннями, де неможливо пояснити, як саме компанія формує свої рекомендації. Коли система керує мільйонами доларів запасів або прогнозує попит для десятків ринків, керівники з різних країн мають їй довіряти. А довіра приходить через розуміння.
«Рішення мають розуміти аналітики даних і підприємці також», - наголошує Соломія.
Вона свідомо використовує моделі, логіку яких може пояснити команда і застосовувати в роботі. Підхід фахівчині до перевірки базується на порівнянні прогнозу з фактичними даними та фінансовими показниками. Крім простоти, глобальні компанії очікують безпеки, стабільності та відповідності угодам про рівень сервісу. Це вимоги, без яких жодний механізм не вийде за межі пілотного проєкту.
Локальні рішення і глобальні продукти
Перетворити місцеву технологію на пропозицію міжнародного рівня означає змінити всю систему навколо. Рішення, орієнтоване на одну компанію, адаптоване під її специфічні процеси, часто залежить від конкретних людей і не враховує інші умови роботи.
Для масштабування системи необхідні документація, моніторинг, планові вдосконалення та розподіл відповідальності між командами. Потрібні матеріали, зрозумілі для всіх офісів, контроль, що працює безперервно, і технічні зміни, які можна впроваджувати без простоїв.
Найбільший опір був із боку команд, які роками працювали з Excel і покладались на інтуїцію. Переломним моментом став пілотний запуск методики Соломії на окремій категорії: видимий результат зняв більшість заперечень. Черговим викликом стала ситуація, коли алгоритм рекомендував скоротити закупівлі по категорії з історично високими продажами. Рішення прийняли на основі даних, дефіциту не виникло, надлишків вдалося уникнути. Цей кейс став підтвердженням того, що система працює навіть у ситуаціях, де інтуїція підказує інакше
Принципи довгострокової надійності Соломії - це простота, прозорість і постійна перевірка на практиці. Такі прості речі часто залишаються поза увагою, хоча вони найважливіші.
«Я інтегрую бізнес і технічні дані в єдину систему», - так фахівчиня описує свою роль. До її основних навичок належать спілкування з бізнесом, розробка рішень і контроль якості.
Сьогодні сам по собі штучний інтелект уже нікого не дивує. Вирішальним стає те, чи може компанія вбудувати його в реальні процеси так, щоб це давало фінансовий ефект. Досвід Соломії Шиян показує, що аналітичні системи приносять результат, коли їх використовують у щоденній роботі та оцінюють через фінансові показники. Вона володіє мовою і бізнесу, і технологій, що необхідно компаніям, які прагнуть масштабуватися без втрат у якості.
