Как спрогнозировать сезонный запас для Shopify

Cedar & Fig, 250 г, продается по обычным пяти штукам в день большую часть года, затем каждый ноябрь сильно поднимается и снова падает в январе. Точка повторного заказа, построенная на основе скользящего среднего за девяносто дней, никогда не предвидит этого: средний показатель не повысится до тех пор, пока ноябрьский всплеск уже не окажется внутри окна, и к этому моменту полка уже неделями истощается - и она остается высокой даже в новом году, потому что декабрьский ажиотаж все еще находится в пределах того же среднего значения.

Это не проблема данных, это проблема метода. Аскользящее среднеерассматривает каждое наблюдение одинаково независимо от календаря; по-настоящему сезонному продукту нужен прогноз, который знает, какой сейчас месяц. Это отличается от разового всплеска, который создает рекламная акция (см.как рекламные акции влияют на прогнозирование запасов), потому что сезонная закономерность повторяется сама по себе, год за годом, и вы ничего не делаете, чтобы ее вызвать. Посмотрите нашПолное руководство по прогнозированию запасов Shopifyдля полного процесса это вписывается.

Что делает спрос сезонным

Стандартное разложение временных рядов разделяет спрос на тренд, циклический компонент, сезонный компонент и нерегулярный шум, рассматривая сезонный компонент как повторяющийся фактор, привязанный к календарю, а не как основной рост или случайные взлеты и падения. Существуют две версии модели: аддитивная, где колебания вокруг тренда остаются примерно постоянными независимо от того, насколько велика тенденция, и мультипликативная, где колебания масштабируются в соответствии с текущим уровнем продаж — более распространенная форма для розничных продаж, измеряемых в единицах, поскольку в более крупном магазине обычно бывает и больший ноябрь, а не просто одна и та же фиксированная дополнительная сумма.

На практике сложнее отличить настоящую сезонную закономерность от случайности. Один необычно сильный ноябрь мог быть реальной, повторяющейся закономерностью, или это мог быть единичный вирусный момент или раннее похолодание, случившееся в этом году. Один год не может отличить их друг от друга, поэтому для правильного построения индекса требуются данные более чем за один год, о которых говорится ниже.

Построение сезонного индекса

Сезонный индекс показывает, насколько данный период обычно превышает или ниже десезонного среднего значения — фактор, а не смещение в процентных пунктах. Индекс 1,20 означает, что период обычно превышает базовый уровень на 20%; индекс 0,5 означает, что он обычно работает на половине базовой ставки.

Сезонный индекс за период = Средний спрос за этот период за прошлые годы ÷ Средний спрос в обычный период в те же годы.

Полная статистическая версия, метод отношения к скользящему среднему, сначала удаляет любую основную тенденцию с помощью центрированного скользящего среднего, а затем вычисляет соотношение, которое имеет большее значение, чем быстрее растет магазин (подробнее ниже). Без особой тенденции роста сравнение непосредственно со средним показателем за нормальный период достаточно близко для работы.

Кедр и инжир, 250 г вмещает около 150 единиц в месяц вне сезона — та же скорость пяти дней в день, что и егоПункт заказа на 90 единиц, в течение 30-дневного месяца. В среднем за последние два ноября было продано 375 единиц. Сезонный индекс за ноябрь = 375 ÷ 150 = 2,5.

Умножьте свой текущий базовый прогноз на индекс, чтобы получить сезонно скорректированное число: при нормальной скорости 150 единиц в месяц прогноз на ноябрь станет 150 × 2,5 = 375 единиц — это не то простое среднее, которое в противном случае могло бы дать вам плоское скользящее среднее.

Минимум необходимых данных

Вам понадобится по крайней мере один полный год истории, прежде чем сезонный индекс будет что-то значить — вы не можете знать, как ведет себя ноябрь, пока не изучите его. Один год дает вам одну точку данных за период, которая не может отличить подлинную повторяющуюся закономерность от разовой причины: раннее похолодание, один вирусный пост, дефицит, который вызвал депрессию в следующем месяце. Усреднение за два или более года, как в приведенном выше примере, — это то, для чего предназначен стандартный метод построения индекса — нейтрализация однолетнего шума путем усреднения отношения каждого периода по нескольким годам.

Ни один источник, который мы смогли найти, не дает точных цифр о том, сколько лет «достаточно», и любое конкретное правило, которое вы видите в другом месте, также не подкреплено первоисточником. Больше истории обычно означает больше уверенности; не существует порога, при котором индекс внезапно становится надежным.

Корректировка на рост

Сезонный индекс, рассчитанный как прямое соотношение, имеет «слепую зону»: он предполагает, что базовый уровень, относительно которого он измерялся, не изменился. Если ваш магазин вырос с ноября прошлого года, применение старого индекса к старому базовому уровню занижает пик этого года — мультипликативная модель, лежащая в основе сезонных индексов, рассматривает сезонность как пропорциональную текущему уровню серии, а не фиксированному количеству дополнительных единиц.

Исправление заключается в применении индекса к текущему базовому состоянию, а не к историческому, на основе которого он был получен. Если несезонная скорость Cedar & Fig выросла со 150 единиц в месяц до 180 с тех двух ноября, прогноз этого года составит 180 × 2,5 = 450, а не устаревшие 375, которые можно предположить только по историческому среднему значению.

Будьте осторожны, прогнозируя рост вперед по прямой линии. Тенденция, рассчитанная на несколько месяцев нарастания, продолжает экстраполировать ту же самую скорость даже после того, как она естественным образом стабилизируется — проверьте, что ваша недавняя скорость все еще действительно растет, прежде чем предполагать, что это так.

Делать это вручную означает получать ежемесячные продажи по SKU за несколько лет, вычислять соотношение для каждого периода и пересчитывать каждый индекс с текущей скоростью каждый раз, когда он изменяется, а не электронную таблицу, которую большинство людей поддерживают актуальной после первого года, по каталогу с более чем парой сезонных линий.StockCueавтоматически извлекает сезонный индекс из собственной истории заказов магазина, как только за ним отстает двенадцать месяцев, и применяет его к тому месяцу, в котором вы покупаете - затухающим и ограниченным, чтобы один необычно сильный декабрь не утроил январский заказ на каждом плане, включая бесплатный.

Еще без 12 месяцев

Если у вас нет полной годовой истории по SKU, ничего вышеперечисленного пока не работает — вы не можете проиндексировать период, который никогда не наблюдали. Это более узкая и другая проблема: см.прогнозирование запасов новых продуктов с ограниченной историей продажо том, как оценить спрос, пока его не будет достаточно для реального индекса.

В то же время, ближайшим обходным путем является сравнение нового продукта со старым сезонным товаром в той же категории и принятие аналогичной формы, масштабированной по размеру - то же самое рассуждение об аналогичном продукте. Прогнозирование нового продукта в целом опирается на, а не на сезонный индекс сам по себе.

Часто задаваемые вопросы

Что такое сезонный индекс в прогнозировании запасов?

Сезонный индекс — это фактор, показывающий, насколько данный период обычно превышает или ниже вашего обычного, несезонного спроса. Индекс 1,5 означает, что период обычно продается на 50% выше базового уровня; индекс 0,5 означает, что он обычно продается за половину базовой ставки. Умножение текущего базового прогноза на индекс за этот период дает прогноз с учетом сезонных колебаний.

Какая история продаж вам нужна для прогнозирования сезонного спроса?

Как минимум один полный год, поскольку вы не можете построить индекс за период, который никогда не наблюдали. Помимо этого, не существует общепризнанного количества лет: два или более позволяют усреднить разовые скачки и спады, а большая история обычно означает большую уверенность, но не существует фиксированного порога, при котором индекс внезапно становится надежным.

Как спрогнозировать сезонный спрос в быстрорастущем магазине?

Примените сезонный индекс к текущей базовой скорости, а не к более старой базовой линии, относительно которой он изначально рассчитывался. Прямое отношение, рассчитанное на основе продаж прошлых лет, занижает пик этого года, если магазин с тех пор вырос, потому что он все еще измеряет старый уровень, а не текущий.

Что делать, если у вас еще нет полной годовой истории продаж?

Относитесь к этому как к другой проблеме, отличной от сезонного прогнозирования, а не пытайтесь навязать индекс данным, которых еще нет. Сравните продукт со старым аналогичным товаром в вашем каталоге в качестве приблизительного ориентира и переключитесь на реальный сезонный индекс, как только у вас будет полный год собственной истории нового продукта.