Выбросы в прогнозировании запасов

Один заказ на корпоративный подарок на 200 свечей поступит на восьмую неделю. Это настоящая распродажа, она есть в ваших данных Shopify, и теперь она присутствует в каждом среднем показателе, построенном за этот квартал. То, что выходит на другой стороне, не описывает ваш магазин. Решение о том, что делать с этой неделей, — это суждение, и это шаг, который большинство советов по прогнозированию пропускают на пути к формуле.

Что считается выбросом

Выброс – это не большое число. Это точка данных, возникшая по причине, отличной от процесса спроса, который вы прогнозируете. Это делает тест причинно-следственным, а не числовым: если вы не можете назвать причину, по которой получено число, значит, у вас еще нет выброса, а только необъяснимого.

Почти все из них охватывают три семьи. Единичные неповторяющиеся транзакции: оптовый или корпоративный заказ, торговый посредник, очищающий вашу полку, один покупатель, покупающий двенадцать товаров, из которых люди покупают одно. Артефакты данных: тестовый заказ, неправильно введенное количество, дублированный импорт, трафик ботов. И то, о чем все забывают, — это низкий выброс: неделя нулевых продаж, потому что продукта не было в наличии. Эта неделя не является свидетельством отсутствия спроса. Это свидетельство того, что в вашем отчете о продажах не учтен спрос.

Вот «Кедр и инжир, 250 г» за двенадцать недель, количество проданных единиц в неделю, сначала самые старые:

34, 33, 36, 37, 62, 35, 36, 238, 34, 45, 47, 46.

Усредните все двенадцать, и вы получите 683 ÷ 12 = 56,9 единиц в неделю — цифра, которой никогда не было в магазине. Среднее значение только семи недель покоя, недель 1, 2, 3, 4, 6, 7 и 9: (34 + 33 + 36 + 37 + 35 + 36 + 34) ÷ 7 = 245 ÷ 7 = 35 единиц. Эти 35 — настоящий базовый уровень. Общий разрыв между двумя цифрами составляет три недели, и в эти три недели требуется три разных лечения.

Выброс или реальный сигнал

Их разделяют четыре вопроса в следующем порядке.

Проведите через это три недели. 238 на 8-й неделе представляли собой один подарочный заказ на 200 единиц в дополнение к обычной розничной неделе на 38 единиц: именованный, неповторяющийся, один заказ. Исключите 200. 62 недели пятой недели — это скидка, которую вы использовали: именная, повторяющаяся, распространяющаяся на множество заказов. Отметьте это, сохраните. Недели с 10 по 12, в 45, 47 и 46, сохраняются в течение трех периодов и состоят из заказов обычного размера от разных клиентов. Это не исключение. Это число, на котором должен основываться ваш следующий прогноз.

Самая дорогостоящая ошибка в этой области — это последняя ошибка. Сезонный пик и оптовый заказ выглядят идентично любому правилу, которое учитывает только величину, а исключение декабря как аномалии показывает прогноз на следующий год, что декабрь является обычным явлением. Пик – единственное свидетельство существования паттерна.

Обнаружение их в ваших данных Shopify

Предположим, что экспорт уже перед вами; его извлечение, а также первоначальная очистка отмен и возвратов средств описаны в разделе используя ваши собственные данные о продажах Shopify.

Прежде чем что-либо объединять, сортируйте строки заказов SKU по количеству, начиная с наибольшего. Еженедельный итог не скрывает, поступило ли 238 единиц от одного покупателя или от девяноста, и это различие решает, как поступить. Затем сверьте столбец «Клиент» в нескольких верхних строках и даты с вашим собственным календарем рекламных акций, прессы и платных кампаний. При двенадцати точках данных ваши глаза превосходят любые правила.

Статистические правила предназначены для случаев, когда у вас слишком много SKU, чтобы можно было оценить их. Это условности, а не законы, и каждое из них содержит предположение, которое стоит высказать, прежде чем вы ему поверите.

Обычный сигнализирует о превышении среднего значения более чем на три стандартных отклонения. За эти двенадцать недель среднее значение составляет 56,9, а стандартное отклонение — 55,2, поэтому пороговое значение составляет 56,9 + 3 × 55,2 = 222,5. Неделя из 238 единиц очищает его примерно на пятнадцать единиц. Обратите внимание, что произошло: 238 является основной причиной того, что стандартное отклонение равно 55, поэтому точке пришлось преодолеть порог, который она раздула сама. Замените его неделей на 100 единиц, оптовым заказом на 62 единицы сверх обычных 38, и то же правило для той же серии дает среднее значение 45,4, стандартное отклонение 18,3 и пороговое значение 100,4. Шип находится под собственным порогом и проходит как обычно.

Это правило также предполагает, что значения распределены примерно симметрично вокруг среднего значения. Еженедельные продажи одного SKU ограничены ниже нуля и обычно смещены вправо, поэтому процент, который соглашение заимствует из нормального распределения, не описывает данные. Соглашение о межквартильном диапазоне, помечающее что-либо, превышающее полтора интерквартильных диапазона выше верхнего квартиля, сложнее исказить одной большой точкой, поскольку квартили — это позиции в отсортированном списке, а не средние значения. Это выходит из строя по-другому. Возьмем, к примеру, медленнодвижущуюся компанию, которая продавала семь дней из восьмидесяти четырех: три четверти дней равны нулю, поэтому верхний квартиль равен нулю, межквартильный размах равен нулю и порог равен нулю. Это правило отмечает каждую продажу продукта, когда-либо совершенную.

Исключить, ограничить или отметить

Три процедуры, и неправильная – хуже, чем ничего.

Исключите часть, а не период. 238 на 8-й неделе становятся 38 после удаления оптовой линии, а среднее значение за двенадцать недель падает с 56,9 до 483 ÷ 12 = 40,25 единиц. Вместо этого удаление всей недели привело бы к потере 38 единиц реального розничного спроса и сократило бы ваше окно на период.

Ограничить значение когда спрос был реальным, но не повторяемым в таком размере: сохраните период, ограничьте его потолком. Полезно для нестабильных, но подлинных артикулов, а потолок — это ваше собственное суждение, которое стоит записать как таковое, а не оформлять расчетом.

Пометить период и исключать его только из расчета, это исказит. Это правильный подход к рекламным акциям и сезонным пикам, потому что вам нужны эти периоды в целости и сохранности, чтобы планировать следующий. Прогнозирование промоакций полностью охватывает оценку подъема и сброс базовой линии.

Теперь закончите арифметику. Возьмите оптовый заказ и замените базовый уровень в 35 единиц на 62 единицы промо-недели, и среднее значение за двенадцать недель составит 456 ÷ 12 = 38 единиц. Чище, но все равно неправильно, потому что за последние три недели в среднем (45 + 47 + 46) ÷ 3 = 46. Чистка удалила загрязнения; он не исправил, что двенадцатинедельное окно было неправильным окном для серии, уровень которой изменился три недели назад. Это проблема длины окна, описанная в прогнозирование скользящего среднего.

Это означает, что каждый месяц нужно держать в голове календарь рекламных акций, список оптовых клиентов и окончательное решение по каждому артикулу. StockCue исключает резкие продажи из скорости своих предложений по каждому плану, включая Free, а его сезонные индексы демпфируются и ограничиваются, поэтому один необычно сильный месяц не утроит следующий заказ. Именно поэтому следующий раздел важен: автоматическое правило остается правилом и не читает ваш календарь.

Риск чрезмерной очистки

Каждое исключение выполняет две задачи одновременно. Это снижает уровень и сужает измеряемую изменчивость. Более узкая изменчивость обеспечивает меньший буфер безопасности, поэтому чрезмерно очищенная история дает прогноз, который является одновременно более низким и менее защищенным, чем магазин, который он описывает. Самая аккуратная серия в вашей таблице зачастую наименее надежна.

Стоит назвать три потери. Удаление сезонного пика удаляет единственное свидетельство существования этой закономерности, и на основе истории, которая больше не содержит сезон, невозможно получить сезонный индекс. Если рассматривать нулевую неделю дефицита как реальный спрос, это приведет к снижению базового уровня и гарантирует вам недозаказ на продукт, который уже был распродан. И удаление начала пошагового изменения обходится дороже всего: недели с 10 по 12, указанные выше, находятся на десять единиц дальше от старого базового уровня и выглядят как три кандидата на аномалию для любого, кто измеряет против 35. Удалите их, и вы спрогнозируете 35 в магазин, который сейчас продает 46.

Охрана — это скорее бревно, чем лучшее правило. У каждого исключения есть строка: точка, артикул, что было удалено, почему, кто решил. Без этого никто не сможет через шесть месяцев сказать, означает ли плохая история, что продукт плохо продавался, или означает, что кто-то его почистил. Затем проверьте, помогла ли очистка, используя сравнение прогноза и факта в повышение точности прогноза, принимая во внимание предупреждение в этом сообщении о показателях процентной ошибки для SKU с небольшим объемом, которые являются именно теми SKU, где один исключенный заказ меняет все. Пропуск шага выброса уже включен в список рекомендаций сайта. распространенные ошибки прогнозирования. Делать это слишком с энтузиазмом — из того же списка.

Часто задаваемые вопросы

Что считается выбросом в данных о продажах?

Выброс — это точка данных, вызванная чем-то иным, чем спрос, который вы пытаетесь спрогнозировать: одиночный оптовый или корпоративный заказ, тестовый заказ или неправильно введенное количество, трафик ботов или неделя нулевых продаж, вызванная пустой полкой, а не тем, что продукт никому не нужен. Сам по себе размер не делает число выдающимся. Причина, которую вы можете назвать, имеет значение.

Стоит ли удалять рекламные продажи из прогноза?

Не удалять: флаг. Рекламная акция имеет известную причину, которая повторяется при ее следующем запуске, поэтому эти недели являются доказательством, необходимым для планирования следующей рекламной акции. Исключите их из базового плана, который обеспечивает ежедневное пополнение, сохраните их помеченными в истории и не удаляйте их сразу.

Как отличить тренд от аномального?

Спросите, сохранилось ли оно и распространилось ли оно на многие ордена. Одна высокая неделя, вызванная одной большой линией заказов, является транзакцией. Три или более последовательных периода на новом уровне, состоящем из заказов обычного размера от разных клиентов, представляют собой изменение уровня, и прогнозирование на основе старого базового уровня после этой точки будет систематически занижать заказы.

Что произойдет, если вы вычеркнете слишком много из своей истории продаж?

Каждое исключение снижает уровень и сужает измеряемую изменчивость, поэтому чрезмерно очищенная история дает более низкий прогноз и в то же время меньший буфер безопасности. Удаление сезонного пика — самый затратный вариант: пик — единственное свидетельство существования закономерности, поэтому в прогнозе на следующий год этот период рассматривается как обычный.