Создание прогнозных моделей

В современном мире предприниматели и компании сталкиваются с необходимостью прогнозирования и построения моделей спроса и объема продаж для эффективного управления своим бизнесом. Эти процессы играют ключевую роль в планировании производства, закупке сырья, распределении ресурсов и принятии стратегических решений.
Одним из самых важных условий принятия верных управленческих решений в производственных и торговых организациях является прогнозирование спроса. Этот параметр влияет на процессы закупки, производства, планирования рабочего времени, логистику и т.д. При этом в настоящее время многие компании пытаются найти собственные подходы к прогнозированию спроса, адаптируя известные статистические и математические модели, внедряя модули прогнозирования в системы управления проектами и производством. Прогнозирование спроса является сложным и многогранным процессом, который требует от специалистов не только хорошего понимания рыночных тенденций, но и умения анализировать данные, строить модели и делать предсказания. Для эффективного прогнозирования спроса часто используются статистические методы, эконометрические модели, маркетинговые исследования и прочие инструменты.
Прогнозирование продаж является составляющей частью планирования сбыта и управления процессами реализации продукции, давая возможность правильно планировать закупки сырья, материалов, комплектующих, организовать производство и сбыт товаров, оказание услуг и т.д. Оценка и планирование объемов продаж позволяет руководству предприятия направить усилия на достижение поставленных целей за счет концентрации рыночных усилий на реализации наиболее перспективных видов продукции и услуг. Кроме того, важным аспектом является построение моделей объема продаж, которые могут помочь компании оптимизировать процессы продаж, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить прибыльность. Для этого специалисты по аналитике данных используют различные методы и технологии, такие как машинное обучение, анализ больших данных, бизнес-аналитика и другие.
Опытные специалисты по прогнозированию и построению моделей спроса и объема продаж играют важную роль в развитии современного бизнеса. Их знания и навыки помогают компаниям принимать обоснованные решения, минимизировать риски и достигать поставленных целей. Современный бизнес требует от компаний высокой скорости принятия решений и оперативности в своей деятельности. С постоянно меняющейся экономической средой и конкурентным рынком компании вынуждены постоянно адаптироваться и улучшать свои бизнес-процессы. Особое внимание уделяется процессу управления продажами, так как продажи являются одним из ключевых элементов любого бизнес, независимо от его размера или направления. От успеха в продажах зависят финансовое состояние компании, её репутация и конкурентоспособность на рынке.
При прогнозировании спроса всё чаще начинают применяться модели анализа данных и машинного обучения, которые анализируют исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы. Так создается точный прогноз, который помогает компаниям оптимизировать процессы производства, закупок и распределения. Оптимизируется управление запасами, поскольку организации могут поддерживать оптимальный уровень запасов, снижать текущие расходы и избегать дефицита. Кроме того, алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям лучше понять предпочтения клиентов, их поведение и составить модели покупок, тем самым облегчаются операции персонализированного маркетинга, включающие в себя целевые рекламные акции и индивидуальные предложения продуктов. В целом интеграция методов анализа данных и машинного обучения способствует устойчивому росту и конкурентному преимуществу на рынке.
Цель исследования выпускной квалификационной работы – оценка эффективности процесса и применяемых моделей прогнозирования спроса и объёма продаж в АО «Тандер» и предложение современных инструментов для разрешения выявленных проблем.
Для её достижения поставлены следующие задачи:
1. Теоретически раскрыть процессы прогнозирования и моделирования в маркетинге (особенно спроса и продаж), виды прогнозов и моделей, оценку их эффективности и методологию построения;
2. Описать процесс и методы прогнозирования и построения моделей спроса и объёма продаж в АО «Тандер»;
3. Оценить качественность и адекватность построенных моделей;
4. Предложить способы устранения выявленных проблем и недостатков.
Объект исследования – АО «Тандер».
Предмет исследования – организация процесса прогнозирования в торговой компании и оценка эффективности предлагаемых моделей построения прогнозов для спроса и продаж.
Методы исследования: финансовый, корреляционный, регрессионный, PESTEL-анализ, сравнения (нейросетевые и статистические модели), анализ трендов и сезонности, тесты на гомоскедастичность.
Практическая значимость работы заключается в предложении разработанной и усовершенствованной нейросетевой модели прогнозирования спроса и продаж в АО «Тандер», учитывающей факторы внешней среды.
https://vk.com/economistfinansist?w=wall-96698651_486