GoodsForecast: Wie mathematische Modelle und Prognosealgorithmen Vermarkter ersetzen

Andrey Lisitsa - Mitbegründer und CEO von GoodsForecast. Seit 2005 - Entwickler, Manager

Projekte und eine der Abteilungen im Unternehmen"Forexis". Er absolvierte 2005 die Staatliche Universität Moskau, Abteilung für Systemanalyse. 2009 trat er in die Graduiertenschule des Rechenzentrums der Russischen Akademie der Wissenschaften ein und erhielt 2016 einen MBA-Abschluss, nachdem er das Ausbildungsprogramm der RANEPA und der Kingston University in London absolviert hatte. Bei GoodsForecast ist er verantwortlich für Finanzen, Bauprozesse und Entwicklung neuer Geschäftsfelder.

Sergey Kotik - Mitbegründer und EntwicklungsleiterWarenVorbereitung. Bei Forexys arbeitete er auch als Entwickler, Projektleiter und Abteilungsleiter. Er graduierte 2004 an der Staatlichen Universität der Universität Moskau, der Abteilung für mathematische Prognosemethoden. GoodsForecast unterstützt in der Firma Transaktionen und entwickelt Partnerprogramme sowie Geldanlagen für das Geschäft.

Prognose der Verbrauchernachfrage undDurch die Kontrolle über die Bestellprozesse können Hersteller, Händler und Einzelhändler möglichst effizient arbeiten. Und vor allem - helfen Sie ihnen, zwei negative Faktoren zu vermeiden: den Neustart des Lagers und die Unzulänglichkeit der Produktpalette.

Am Anfang standen die Algorithmen

GoodsForecast wurde 2013 auf Basis von gegründetForexis, gegründet von einer Gruppe von Mathematikern und Kybernetikern aus dem Rechenzentrum der Russischen Akademie der Wissenschaften (RAS) und der Moskauer Staatlichen Universität im Jahr 2000. Die Hauptaufgabe von Forexis bestand in der Nutzung wissenschaftlicher Forschung durch Akademiker Yury Zhuravlev zu wissenschaftlichen Zwecken - wissenschaftliche Arbeiten zur Theorie lokaler Optimierungsalgorithmen und des algebraischen Algorithmus-Systems.

Yuri Ivanovich Zhuravlev

"In den 50er Jahren vor Yuri Ivanovich Zhuravlevdamals hatten junge Wissenschaftler die Aufgabe, Informationen über Goldvorkommen zu analysieren, - sagt einer der Gründer von GoodsForecast, Andrei Lisitsa. - Die Suche nach Goldvorkommen war ein sehr schwieriges und teures Geschäft. Zhuravlev war der erste, der ein mathematisches Modell entwickelte, das es möglich machte, auf der Grundlage der verfügbaren Daten mit hoher Genauigkeit zu bestimmen, ohne Testbohrungen durchzuführen, um zu sagen, ob geologisches Prospektieren am erwarteten Standort erforderlich war oder die Wahrscheinlichkeit, Gold zu finden, zu gering wäre. So hat seine gut entwickelte Karriere eine neue Wendung erhalten. Was er in der Sowjetzeit gemacht hat, ist seine wissenschaftliche Schule heute noch, tatsächlich ist es eine Entwicklung des maschinellen Lernens, der heute so beliebt ist. “

Zhuravlev Yuri Ivanovich - Sowjetischer und russischer Mathematiker. Zu seinen Tätigkeitsfeldern gehören angewandte Mathematik und Informatik. Die Forschungsschwerpunkte sind diskrete Mathematik, Erkenntnistheorie und Vorhersagetheorie sowie boolesche Funktionen. Zu den neuen Richtungen, die von Zhuravlev geschaffen wurden, gehören die Theorie lokaler Optimierungsalgorithmen und die algebraische Theorie der Algorithmen, die in einem algebraischen Ansatz für das Problem der Synthese korrekter Algorithmen besteht.

Die Grundlage des algebraischen Ansatzes von Zhuravlev istIdee der Verwendung parametrischer Familien von Algorithmen. Er glaubt, dass der Prozess der Lösung schlecht formalisierter Aufgaben, die nicht bewältigt werden können, die Lösung spezifischer Probleme dieser Klasse ermöglicht. Basierend auf diesem Ansatz wurden Ergebnisse zur Lösung der sogenannten kanonisch schwierigen Probleme erzielt.

Basierend auf dem von den Wissenschaftlern verwendeten TestalgorithmusEs wurde eine völlig neue Richtung der Anerkennung geschaffen, die auf diskreten Analysen beruht. Das einzigartige Modell zur Berechnung von Schätzungen, das von Zhuravlev erstellt wurde, gilt heute als klassisch.

Im Jahr 2000 hatte Zhuravlev schon genugumfangreiche wissenschaftliche Schule. Konstantin Vladimirovich Rudakov, einer seiner führenden Studenten und heute Akademiker der Russischen Akademie der Wissenschaften, ist ein berühmter Mathematiker. Zhuravlev und Rudakov beschlossen gemeinsam mit einem ihrer Absolventen, eine auf dem Rechenzentrum der Akademie der Wissenschaften basierende kommerzielle Struktur zu schaffen, die auf den Errungenschaften der naturwissenschaftlichen Fakultät basieren wird und Mathematik zum Nutzen von Unternehmen und Behörden nutzt, dh Daten analysiert und kundenspezifische Projekte in diesem Bereich durchführt.

"Und" Forexis "funktioniert wie eine Artein Inkubator, - ergänzt Sergey Kotik, Mitbegründer von GoodsForecast. - Wenn ein Unternehmen eine skalierbare Aufgabe anstrebt und erkennt, dass seine Lösung nicht nur vom Kunden, sondern vom gesamten Markt benötigt wird, und dies kann verwendet werden, um eine Seriengeschichte zu erstellen, wächst dieser Trend für eine Weile in Forexis und dann einer separaten Gesellschaft zugeordnet. So war es mit Antiplagiat, Antirutin Company, mit uns - mit GoodsForecast. In naher Zukunft wird Forexis weitere Tochtergesellschaften haben. “

Aktien unter Kontrolle

Im russischen Markt der analytischen undberatungsleistungen es bestand eine hohe nachfrage nach der erstellung professioneller Prognosen für mittlere und große unternehmen. Um effektiv arbeiten zu können, brauchten die Unternehmen einen klaren Verkaufs- und Einkaufsplan. Für die Zusammenstellung systematisierten Spezialisten Daten über die Aktivitäten des Unternehmens. Dieser Vorgang dauerte mehrere Monate. Als die Informationen schließlich aufbereitet wurden, waren die gesammelten Informationen nicht mehr aktuell. Hilfe wurde von externen Spezialisten benötigt, die über eine innovative Methode zur Systematisierung, Analyse und Prognose verfügen. In Russland begann die aktive Digitalisierung und IT-Implementierung in der Wirtschaft.

Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"

Dies sind die Möglichkeiten, die in angeboten werdenGoodsForecast: Basierend auf mathematischen Modellen wurden die ersten Prognosesysteme erstellt. Forexis befasste sich jedoch nicht nur mit Prognosen. Analytik- und Handelsüberwachungssysteme wurden an der Moskauer Börse erfolgreich als Arbeitsinstrument eingesetzt. Die Experten von Forexis modellierten den Flugplan des Flughafens Domodedovo und machten eine Prognose für den Bedarf an Güterbeförderungen mit der Eisenbahn an die Russische Eisenbahn. Für Studenten und Forscher hat Forexis den Antiplagiat-Dienst entwickelt, mit dem der Prozentsatz der Eindeutigkeit von Text bestimmt werden kann.

"Wir verwenden verschiedene mathematische Modelle, -erklärt Sergey Kotik. - Diejenigen, die zur Vorhersage verwendet werden, unterscheiden sich von denen, die zur Lösung von Optimierungsproblemen verwendet werden. Wir gehen von einem bestimmten Fall aus, von einer Reihe von Kundendaten, die unsere Analysten untersuchen und analysieren. Unser Unternehmen ist in folgenden Bereichen tätig: Softwareentwicklung, Datenanalyse, Unternehmensberatung. Mit diesen Fähigkeiten können wir aktuelle Projekte realisieren. Um eine Aufgabe richtig zu setzen und sie mit der Mathematik zu verknüpfen, ist es notwendig, den Geschäftsprozess der Kunden gut zu verstehen. Und um das Problem zu lösen, müssen Sie Modelle erstellen und anpassen können. Damit diese Lösung mit großen Datenmengen arbeiten kann und die Anforderungen an Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz in einer Mehrbenutzerstruktur erfüllt, müssen Sie die entwickelten Modelle in Form von Industriesoftware einrichten können. “

Im Jahr 2013 meldete sich die Firma GoodsForecastAls eigenständige juristische Person wurde sie eine Tochtergesellschaft von Forexis und wurde im selben Jahr einer der Bewohner des IT-Clusters Skolkovo. Fünf Jahre später erreichte der Jahresumsatz 100 Millionen Rubel. Das Unternehmen beschäftigt rund 50 Mitarbeiter. Neben Verwaltung, Vertrieb und Marketing gibt es ein Projektbüro, eine Analytik (Mathematik) -Abteilung und vier Produktlinien, die Software entwickeln, verfeinern und implementieren.

"Der Prozess des Direktverkaufs an Großkundenziemlich standard. Ansehen und Mundpropaganda. Jemand ist zu einem Bekannten gegangen, jemand hat sich selbst angesprochen, jemand ist "kalt" geworden, hat jemanden auf Konferenzen kennengelernt - sagt Sergey Kotik. - Die Kosten unserer Projekte variieren von Hunderttausenden bis zu mehreren zehn Millionen Rubel. Und es gab viele interessante Projekte. Wir arbeiten beispielsweise seit 2008 mit Baltika zusammen. Lösen Sie fast alle Probleme, die mit der Prognose in Ihrem Unternehmen verbunden sind. TechnoNIKOL bietet ein sehr interessantes Projekt in Bezug auf Komplexität - dies ist die Optimierung von Fertigungsstraßen. Innovative Projekte in der Produktion sind in der Regel komplex und sehr individuell. Ein interessantes Projekt jetzt bei der Firma Knauf. Es besteht aus zwei ziemlich großen Teilen: der Vertriebsplanung und der Optimierung der Produktionsplanung, dh der Verteilung dieses Plans auf die zahlreichen Produktionsstandorte in Russland und den GUS-Staaten. Wenn wir regionale Projekte nennen, arbeiten wir mit der Firma Tscheljabinsk "Unichel" zusammen. Sie verfügen über eines der größten Netzwerke - mehr als 600 Geschäfte. Jetzt beenden wir das Projekt mit der Planung der Bestandsführung. Auch hier gibt es sehr interessante Momente, die genau mit den Besonderheiten des Schuhmarktes verbunden sind. “

Tops nachfragen

Offensichtliche Wirksamkeit der umgesetzten Programmeimmer noch nicht der Garant für die hundertprozentige Einführung eines innovativen Produkts. Einer der negativen Faktoren, die die Geschwindigkeit der Weiterentwicklung von Prognose- und Planungsprogrammen auf dem Markt beeinflussen, ist die fehlerhafte Einführung von Daten durch Kundenunternehmen. Um mit der Prognose fortfahren zu können, müssen die Experten von GoodsForescast sie in der Vorphase mit den Anfangsdaten unterstützen. Diese Notwendigkeit war der Grund, die Aktivitäten des Unternehmens um Beratungsdienste in einer bestimmten Richtung zu ergänzen.

Andrey Lisitsa Foto: Eugene Feldman / "Hightech"

„Bevor wir einen Vertrag abschließen,eine ziemlich lange Zeit der Kommunikation mit dem Kunden. Um ihm das Konzept des Projekts anzubieten, um die Zeit, die Kosten und die Parameter zu beschreiben, dauert es von einem Monat bis zu sechs Monaten und manchmal mehr ", sagt Sergey Kotik.

Alle Arbeiten an dem Projekt sind in drei Phasen unterteilt:

  • Entwicklung technischer Spezifikationen für das Implementierungsprojekt. Alles ist darin vorgeschrieben: Systemfunktionalität, Einsatzszenario, algorithmische Apparatur, Annahmekriterien.
  • Der Prozess der Implementierung der Lösung und Verfeinerung, wenn siewerden benötigt. Dies umfasst die Integration mit Datenquellen, Algorithmuseinstellungen, Benutzerschulungen und Abnahmetests. Nach den Ergebnissen dieser Stufe wird das System in den Probebetrieb gebracht.
  • Probebetrieb Wenn das System bereits verwendet wird, aber möglicherweise nicht die volle Kapazität aufweist, sind die Produkte des Unternehmens oder die Lager überhaupt nicht vorhanden. Eventuell auftretende Fehler werden korrigiert, Algorithmen konfiguriert. Am Ende dieser Phase wird das gesamte System in den kommerziellen Betrieb gebracht.

Was können die Lösungen des Unternehmens auf mathematischen Lösungen basieren:

  • Nachschub macht den Prozess der Verwaltung von Vorratsgüternautomatisch, während die Funktion der Anpassung der Bestellmenge bleibt, was für Händler, produzierende Organisationen und den Einzelhandel wichtig ist.
  • Planung beinhaltet eine Reihe von Möglichkeiten für die strategische und taktische Verkaufsplanung.
  • Verteilung verteilt den Plan optimal auf die Produktionsstandorte und schätzt die Dauer der Erfüllung der gestellten Aufgaben im Verhältnis zur Anzahl der Kundenaufträge.
  • Terminplanung löst das Problem der optimalen Einplanung von Produktionslinien mit dem Ziel einer maximalen Zufriedenheit der Kundenaufträge bei minimalen Kosten.
  • Promo prognostiziert die Wirksamkeit von Werbeaktionen und deren DurchführungAnalyse. Das System bestimmt, wie sich das Verkaufsvolumen gemäß den Ergebnissen des Angebots ändert, wobei die Verhältnisse der verschiedenen Parameter und die Nachfragedynamik verwendet werden. Wenn die Aktion zum ersten Mal ausgeführt wird und nicht genügend eigene Daten zur Auswertung vorhanden sind, werden ähnliche Aktivitäten in derselben Region mit denselben Parametern, jedoch mit einer anderen Rabatttiefe, durchgeführt.

Herausforderungen und Erfolge

"Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Projekten natürlichEs gibt unterschiedliche - politische, technische und manchmal sogar wirtschaftliche. Wenn wir die technischen Aspekte berücksichtigen, ist hier die Qualität und Struktur der Ausgangsdaten des Kunden von zentraler Bedeutung, - erklärt Sergey Kotik. - Im Rahmen der Integration können immer Schwierigkeiten auftreten, die in der Regel sehr individuell sind. Manchmal gibt es sehr spezifische Probleme. Ein Kunde möchte beispielsweise ein Projekt erstellen, und seine IT-Spezialisten sind sehr beschäftigt, ihre Aufgaben sind ein Jahr im Voraus geplant und sie geben an, dass sie nicht an dem Projekt teilnehmen werden. Dies gilt insbesondere für große Unternehmen. Beispielsweise arbeiten wir derzeit an einem Projekt, bei dem Mitarbeiter es ohne die Hilfe ihrer IT-Spezialisten umsetzen, die Geschäftskunden haben uns alle erforderlichen Daten zur Verfügung gestellt. Das ist in der Tat eine titanische Arbeit. Auch wenn die IT-Abteilung des weltweit führenden Unternehmens alles aufgegeben hat, das Projekt läuft, andere Abteilungen bewältigen die Aufgabe. “

Zum Teil ist das Unternehmen GoodsForecast auf große Kunden fokussiert, weil es ihm an Datenvolumen mangelt, die es sinnvoll macht, algorithmisch zu analysieren.

"Wir arbeiten mit großen Unternehmen, vor allemDenn die Optimierung, die wir machen, bringt dem Kunden in großen Mengen noch einen erheblichen Nutzen. Stellen Sie sich einen Stand vor, der monatlich 100 Tausend Rubel kostet. Wenn er eine Nachfrageprognose erstellt und komplexe Modelle für das Bestandsmanagement erstellt, wird er anfangen, 45.000 statt 40 zu verdienen. Das Projekt selbst wird jedoch mehrere Millionen Rubel kosten. Es ist einfach unrentabel, sagt Sergey Kotik. - Unser Produkt sollte nur eingeführt werden, wenn das Unternehmen einen erheblichen Umsatz erzielt. Es ist unwahrscheinlich, dass das Projekt kostengünstig umgesetzt wird, da jedes Unternehmen sehr individuell ist und jedes seiner Produkte seine eigenen Merkmale aufweist. Und dies erfordert bereits gewisse Lohnkosten. Sie können ein bestimmtes Modell nicht für sich nehmen, es anpassen und Prognosen, Empfehlungen für Aufträge abrufen oder die Produktion optimieren.

Sergey Kotik. Foto: Eugene Feldman / "Hightech"

Wir arbeiten jedoch an der Idee, einige zu schaffenUniverselle Lösung, die es uns ermöglicht, kleine Unternehmen bei ihrer Arbeit zu skalieren und zu unterstützen. Für kleine Unternehmen sind jedoch heute andere Aufgaben relevant. Wichtiger ist die Automatisierung, insbesondere die Einführung von Buchhaltungssystemen und ein qualitativ hochwertiges Datenmanagement. Mittlerweile gibt es für kleine Unternehmen, die mit Handel und Produktion zu tun haben, eine Vielzahl praktischer Buchhaltungssysteme. Wenn es sich jedoch um ein so kleines Unternehmen handelt, das den Verkauf in einem Papiermagazin durchführt und alle Daten mit einem Stift aufzeichnet, ist jetzt oder in absehbarer Zeit keine Optimierung erforderlich. “

Die Hauptschwierigkeit laut Andrei Lisitsy:wurde die Unwilligkeit der russischen Unternehmen, mit Besonderheiten zu arbeiten. Unternehmen haben große Hoffnungen in die Analyse der Datenmengen. Gleichzeitig ist es ihnen jedoch egal, dass sie in ihrem eigenen Geschäft tätig sind, was dazu beitragen wird, das Ergebnis der Analyse effektiv zu nutzen.

"Es ist wichtig zu verstehen, dass künstliche Intelligenz dies nicht istlöst alle Probleme durch Anklicken der Finger, fügt Andrei Lisitsa hinzu. - Es reicht nicht aus, einfach eine leistungsstarke Nord- und Softwareplattform zu erwerben und Daten in das System zu laden. Es werden kompetente Spezialisten benötigt, die die Datenerhebung organisieren und mit deren Hilfe ein algorithmisches Gerät im Rahmen der Aufgabe einrichten. Die Experten, die die Ergebnisse entschlüsseln und im Handel einsetzen können, sind wichtig. Selbst ein erfahrener Manager kann die Logik der Arbeit komplexer Modelle und den Einfluss von Indikatoren auf das Ergebnis nicht direkt verstehen. Daher wird er das System nicht verwalten können, was dem Unternehmen zugute kommt. “

Was das kommende Jahr vorbereitet

Die russischen Marktanalysen und Prognosen zeigen heute ein starkes Wachstum. Laut GoodsForecast wird es 2019 um mindestens 30% wachsen.

„Wir erwarten das gleiche Wachstum unseres eigenen Umsatzesam Ende des Jahres - fügt Sergey Kotik hinzu. - Die größte Nachfrage besteht im Einsatz von Lagerverwaltungssystemen, den prognostizierten Warenreserven und der Absatzplanung. Wir werden Lösungen entwickeln, die sich auf Prognosen im Bereich Promo beziehen. Sie erfreut sich eines stetigen Interesses am Markt und ist in der Tat sehr groß - mindestens 60% der Waren werden über Promo verkauft. Solche Verkäufe sind sehr labil und die Arbeit schwer vorhersagbar. Denn zum einen ist die Kette „Hersteller-Einzelhändler“ involviert und zum anderen wird sie durch viele Faktoren beeinflusst. “

Andrei Lisitsa, Sergey Kotik und Daniil Kanevsky (Direktor für Analytics). Foto: Eugene Feldman / "Hightech"

GoodsForecast wird im Jahr 2019 eine Reihe von Neuheiten präsentierenProdukte, von denen eines auf der Analyse von Daten von Finanzdatenbetreibern (CRF) basiert. Durch einen Check in den Filialen können Sie den Verbraucherkorb analysieren, feststellen, welche Produkte normalerweise gleichzeitig in einer Hand gekauft werden, und die Leistung der Kassierer bewerten. Anhand dieser Daten ist es möglich, die Warenanzeige am Point of Sale optimal aufzubauen, die Arbeitsbelastung der Kassen vorherzusagen und einen Schichtplan für die Mitarbeiter zu erstellen.

„Wir entwickeln bereits bestehende Produkte: Insbesondere fügen wir Funktionen hinzu, die es uns ermöglichen, neue auf Basis bestehender Produkte zu erstellen “, sagt Andrey Lisitsa. „Außerdem lösen wir jetzt weitere Probleme im Zusammenhang mit der Optimierung der Produktion: Wie kann man die Produktion richtig planen, um den prognostizierten oder aktuellen Bedarf so gut wie möglich zu decken und gleichzeitig die Kosten zu halten.“