Promocje sprzedaży w branży retail są kluczowymi narzędziami zwiększającymi lojalność klientów, utrzymującymi konkurencyjność i wspierającymi rozwój biznesu. Każda promocja to jednak skomplikowany proces, wymagający zasobów, skoordynowanej pracy kilku działów firmy i starannego planowania.
Aby zapewnić skuteczność promocji i uczynić każdą kampanię krokiem w stronę zwiększenia przychodów, konieczne jest zoptymalizowanie procesu planowania, przygotowania i zarządzania promocjami. W tym celu pomocne będą narzędzia automatyzacji – specjalistyczne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji od LEAFIO AI.
W tym kompleksowym poradniku przyjrzymy się wyzwaniom, przed jakimi stają detaliści podczas przygotowywania i realizacji kampanii promocyjnych, oraz omówimy strategie radzenia sobie z tymi przeszkodami. Przedstawimy, jak wykorzystać moc prognozowania promocyjnego przy użyciu odpowiednich danych i technologii AI.
Główne wnioski
AI automatyzuje i personalizuje kampanie, zwiększając konwersję.
Analiza koszyków zakupowych klientów.
Dynamiczne kupony i rekomendacje.
Monitorowanie skuteczności kanał po kanale.
Automatyczne testowanie A/B.
Redukcja kosztów kampanii dzięki lepszej segmentacji.
Kluczowe korzyści zarządzania promocjami sprzedaży poprzez AI
Automatyzacja zarządzania promocjami przynosi następujące korzyści:
#3: Uwolnienie środków na rozwój
Automatyzacja procesów promocji handlowych pozwala na znaczne oszczędności finansowe, które można przeznaczyć na rozwój firmy, takie jak organizacja dodatkowych wydarzeń, otwieranie nowych sklepów czy inwestycje w nowe technologie. Dzięki automatyzacji, firmy mogą uwolnić kapitał zamrożony w nadmiernych zapasach i lepiej zarządzać swoim budżetem (CPGvision).
#2: Oszczędność czasu i zasobów na planowanie promocji i uzupełnianie zapasów
Dzięki zaawansowanemu oprogramowaniu do zarządzania promocjami, takim jak LEAFIO AI, firmy mogą znacząco skrócić czas potrzebny na planowanie promocji i zarządzanie zapasami. Automatyzacja tych procesów eliminuje potrzebę ręcznego przetwarzania danych, co pozwala zespołom skupić się na bardziej strategicznych działaniach.
Automatyczne prognozowanie popytu oraz uzupełnianie zapasów zapewniają, że produkty są zawsze dostępne w odpowiednich ilościach, co redukuje ryzyko braków i nadmiarów zapasów (Wipro | Ambitions Realized ) (Spaulding Ridge).
#1: Centralizacja i archiwizacja historii działań promocyjnych
Automatyczne systemy zarządzania promocjami, takie jak LEAFIO AI, umożliwiają centralizację i archiwizację historii działań promocyjnych. Dzięki temu cała historia promocji jest łatwo dostępna i przechowywana w jednym miejscu, co ułatwia analizę danych i planowanie przyszłych kampanii. Centralizacja zarządzania promocjami poprawia również komunikację i współpracę między działami firmy, co prowadzi do bardziej spójnych i efektywnych strategii promocyjnych (OpEx90).
Dodatkowe korzyści z automatyzacji
| Korzyść | Opis |
|---|---|
| Zwiększona dokładność prognozowania | Dzięki zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji, firmy mogą uzyskać bardziej precyzyjne prognozy popytu, co pozwala na lepsze planowanie i realizację promocji. |
| Redukcja błędów i kosztów | Automatyzacja procesów eliminuje wiele potencjalnych błędów ludzkich, co prowadzi do bardziej efektywnego zarządzania budżetem promocyjnym i redukcji kosztów operacyjnych. |
| Szybsze przetwarzanie roszczeń promocyjnych | Automatyzacja procesu przetwarzania roszczeń promocyjnych przyspiesza ten proces, co poprawia relacje z partnerami handlowymi i zwiększa satysfakcję klientów. |
| Lepsze zarządzanie danymi | Automatyczne systemy zarządzania promocjami oferują zaawansowane narzędzia do analizy danych, które pomagają w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji biznesowych i optymalizacji strategii promocyjnych. |
Przede wszystkim detalista powinien zbudować jasną strategię pracy z wydarzeniami promocyjnymi: od przygotowania do realizacji i analizy wyników. Planowanie jest najbardziej krytycznym etapem. Zwłaszcza podczas dużych wyprzedaży świątecznych, kiedy prowadzą Państwo kilka kampanii promocyjnych jednocześnie.
Efektywne Planowanie Promocji Sprzedaży w Retail dzięki AI
Przede wszystkim detalista powinien opracować jasną strategię promocji: od planowania i przygotowania, po realizację i analizę wyników. Planowanie promocji jest najważniejszym etapem, zwłaszcza podczas dużych wyprzedaży świątecznych, gdy jednocześnie prowadzonych jest kilka kampanii promocyjnych.
Dlatego głównym celem detalisty w planowaniu i zarządzaniu działaniami promocyjnymi jest zapewnienie wysokiego poziomu dostępności SKU, które pokrywają zwiększony popyt na początku i w trakcie promocji oraz dotarcie do mety z minimalnym nadmiarem zapasów.
Kluczowe wyzwania w planowaniu promocji to dokładne prognozowanie popytu, zapewnienie odpowiedniej ilości zapasów oraz minimalizacja nadmiarów po zakończeniu promocji. LEAFIO Inventory Optimization, specjalistyczne oprogramowanie oparte na AI, pomaga automatyzować procesy uzupełniania zapasów, tworząc zamówienia oparte na dokładnych prognozach.
Jak zbudować skuteczny proces prognozowania promocji sprzedaży?
Sztuczna inteligencja znacznie ułatwia i zwiększa efektywność procesu prognozowania promocji. Oprogramowanie wykorzystuje dane historyczne dotyczące sprzedaży produktów (lub podobnych produktów) do dokonywania obliczeń, dzięki czemu prognoza promocyjna opiera się na klarownych i spójnych danych, a nie na hipotezach.
3 główne etapy szkolenia modelu prognozowania promocji
Etap 1: Przygotowanie i załadowanie danych
Najpierw należy usunąć zbędne dane, które mogą negatywnie wpłynąć na dokładność prognozy. Ważne jest oddzielenie sprzedaży promocyjnej od regularnej, aby stworzyć dwie osobne bazy danych. Po oczyszczeniu dane są ładowane do modelu w celu rozpoczęcia treningu.
Zgodnie z doświadczeniem klientów LEAFIO AI, obecność dodatkowych układów lub wyświetlaczy może znacznie wpłynąć na prognozowaną sprzedaż, ponieważ zwiększa obecność SKU w sklepie.
Etap 2: Identyfikacja czynników wpływających na popyt
Aby poprawić dokładność prognozy, konieczne jest dodanie do modelu czynników wpływających na wahania popytu, takich jak sezonowość, branża, region i inne warunki rynkowe. Detalista powinien oddzielić czynniki wpływające na normalne dni sprzedaży od dni promocyjnych.
Etap 3: Walidacja krzyżowa
Model uczy się na podstawie danych historycznych, uwzględniając wszystkie czynniki wpływu. Następnie rozpoczyna się proces walidacji, podczas którego można wprowadzać dodatkowe korekty i uwzględniać nowe dane. Końcowy test (test walidacji) pomaga zrozumieć ogólną prognozę i upewnić się, że jest ona poprawna, dokładna i efektywna.
Dzięki zastosowaniu tych etapów, detalista może skuteczniej zarządzać promocjami, zwiększając tym samym efektywność sprzedaży.
Jak wybrać odpowiedni model prognozowania promocji?
Istnieje wiele matematycznych modeli przetwarzania danych opartych na sztucznej inteligencji wykorzystywanych do przewidywania promocji, takich jak proste średnie kroczące, modelowanie cyklu życia, wygładzanie adaptacyjne, las losowy, Lightgbm itp.
"W 2012 roku głównym zadaniem w konkursie M5 było prognozowanie sprzedaży dla firmy Walmart, która hojnie udostępniła swoje dane. Pierwszą nagrodę zdobył zespół specjalistów, którzy wykorzystali kilka różnych modeli prognozowania, ale najczęściej stosowanym modelem był LightGBM. W większości przypadków jest to model, którego używamy do generowania prognoz dla naszych klientów" - Helen Kom, Dyrektor Produktu Optymalizacji Zapasów LEAFIO.
Wśród nich znajdują się modele prognozowania szeregów czasowych z zależnościami liniowymi, zależnościami rekurencyjnymi lub oparte na algorytmach drzew decyzyjnych, które są najczęściej wykorzystywane do dokładnego i skutecznego przewidywania działań podczas promocji. W niektórych przypadkach kilka modeli może być używanych jednocześnie w celu określenia najbardziej efektywnego dla każdego konkretnego przypadku.
6 kluczowych czynników przy wyborze modelu prognozowania
| Czynnik | Opis |
|---|---|
| Cel prognozy | Do przewidywania obłożenia sklepów lub centrum dystrybucji podczas promocji, do planowania finansowego itp. Ważne jest, aby zdefiniować konkretny cel, ponieważ niektóre modele mogą być bardziej dokładne w wykonywaniu określonych zadań. |
| Wiele kategorii | Muszą Państwo określić liczbę kategorii produktów, które będą uczestniczyć w promocji. Jeśli istnieje wiele różnych kategorii, wybrany model powinien być w stanie uwzględnić fakt, że wpływ tych samych czynników wzrostu popytu będzie różny dla różnych kategorii produktów. |
| Sekwencja realizacji prognozy | Na przykład, aby prognozować popyt i obliczać zamówienia na uzupełnienie towarów w danym sklepie, system najpierw tworzy prognozę dla wybranych SKU w danym sklepie, a następnie dla wszystkich lokalizacji i kategorii jako całości. |
| Mechanika promocji | Jeśli promocja obejmuje regularne rabaty, w których czynnik ceny jest najbardziej znaczący, mogą Państwo skorzystać z jednego rodzaju modelu. Ale "1+1" lub bardziej złożona mechanika może działać lepiej z innymi modelami. |
| Kompletność danych | Niektóre złożone modele wymagają szerszego zakresu danych historycznych, podczas gdy niektóre prostsze mogą działać z ograniczoną ilością danych. |
| Liczba punktów sprzedaży | Należy określić, czy promocja będzie prowadzona w całej sieci detalicznej, czy w ograniczonej liczbie sklepów. |
Ekonomiczne efekty prognozowania promocji przy pomocy AI
Przykładem efektywności wdrożenia rozwiązania LEAFIO AI jest sieć sklepów spożywczych Novus, która zarządza 30 000 SKU, z czego 40% to produkty promocyjne. Dzięki LEAFIO AI Promotion Planning, Novus zwiększył dostępność produktów promocyjnych o 2% (z 97,1% początkowej) i dwukrotnie zmniejszył nadmiar zapasów po zakończeniu promocji.
Na podstawie ponad 100 projektów zaobserwowano średnio:
- 20% poprawa dostępności
- 50% redukcja nadmiaru zapasów
- 15% wzrost dokładności prognoz promocyjnych
Ogólnie rzecz biorąc, wykorzystanie zautomatyzowanych rozwiązań do zarządzania działaniami promocyjnymi firmy zapewnia następujące korzyści:
- Możliwość uwolnienia pieniędzy na przyszły rozwój (dodatkowe wydarzenia, otwarcie nowych sklepów itp.).
- Oszczędność czasu i zasobów potrzebnych do zaplanowania promocji i przygotowania uzupełnienia zapasów.
- Historia działań promocyjnych firmy jest zapisywana, a zarządzanie nią staje się scentralizowane. Zapisywanie historii sprzedaży ma kluczowe znaczenie dla szkolenia modelu prognozowania, a im więcej cennych danych Państwo uzyskają, tym dokładniejsze staną się Państwa przyszłe prognozy.
Kluczowe Wnioski z Projektów Prognozowania Promocji w LEAFIO AI
Najważniejsze lekcje, których nauczyliśmy się w LEAFIO AI podczas realizacji projektów w zakresie prognozowania promocji detalicznych, są następujące:
- Niemożliwe jest uzyskanie dokładnej prognozy bez jasnego zrozumienia głównego celu prognozy.
- Nie jest możliwe obliczenie dokładnej prognozy bez kompletnych i dobrze przygotowanych danych, niezależnie od używanego modelu.
Badając elastyczność cenową popytu, zespół LEAFIO AI przeanalizował przypadek jednej z europejskich sieci sklepów spożywczych. Nietypowa sytuacja w tym przypadku polegała na tym, że gdy cena bananów wzrosła, ich sprzedaż również wzrosła. Okazało się, że w Europie w niektórych okresach roku, zwłaszcza latem i późną wiosną, sprzedaż bananów spada ze względu na obecność innych sezonowych owoców i warzyw. Dlatego cena i popyt na banany rosną i spadają jednocześnie podczas sezonowych skoków.
- Elastyczność cenowa, jako jeden z kluczowych czynników wpływających na popyt, powinna być analizowana tylko w połączeniu z innymi czynnikami.
- Sezonowość jest kluczowym czynnikiem dla wszystkich kategorii, nawet jeśli nie wydaje się tak na pierwszy rzut oka.
Masz pytanie?
Masz pytania dotyczące automatyzacji lub optymalizacji sprzedaży detalicznej? Porozmawiaj z naszym ekspertem o rozwiązaniach!
Helen Kom
Inventory Optimization Product Director
