4. Алгоритм оценки экономической эффективности:
Реальный кейс:
Региональная сеть FOOD: 200 магазинов. Годовой оборот: 20 млрд в год.
Уровень списаний: 0,5% от оборота
Затраты на хранение: 1% от оборота (стоимость денег взята 1% в месяц от закупочной цены). Больше ничего не учитывали – не требуется ни нам, ни заказчику.
Упущенные продажи: 1,5% от оборота.
Итого потери: 3% от оборота.
За счет нашего сервиса мы уменьшили эти 3% на 15%, то есть дали 0.5% от оборота. И подобную картину мы видим типичной для FOOD-ритейла. В итоге, для упрощения, мы заявляем именно такую цифру на старте. Экономия 15% от текущих потерь от списаний и OOS и затрат на хранение, считаемых, как я написал выше. У бизнеса это обычно не вызывает никаких вопросов.
Алгоритм оценки точности прогноза - на картинке. Считать надо так, и никак иначе. Все остальные варианты - мы в них не верим.
Наша средняя точность прогнозирования на уровне SKU-Магазин 70%. Это очень хороший результат. Он проверен на нескольких заказчиках. И лучше, чем у всех конкурентов.
__________________
Ivanhoe as is..
|