Анализ и прогнозирование продаж: методология, технология, кейсы

В уникальном и систематическом курсе Академии Анализа Данных излагаются современные методы анализа и прогнозирования продаж.

Строятся модели учета сезонных факторов, праздничных дней, маркетинговых промо-акций, включая распродажи, модели кросс и ап-сейлинга.

Даются навыки практической работы в STATISTICA.

В основе курса лежит книга научного директора StatSoft В.П.Боровикова и известного специалиста в области статистики и теории вероятностей профессора ВШЭ Г.И. Ивченко «Прогнозирование в систем STATISTICA в среде Windows» (2-е издание, изд-во Финансы и Статистика).

В курсе также демонстрируется система автоматизированного построения прогнозов «Sales-Forecast», прошедшая апробацию на практике.

Даются примеры реальных прогнозов и обсуждаются задачи слушателей.

В случае предварительного предоставления данных, при подготовке кейсов могут быть использованы данные слушателей (при индивидуальном/корпоративном формате обучения).

Задача прогнозирования продаж и движения товаров является одной из самых актуальных в маркетинге.

Сталкиваясь с огромной номенклатурой товара, меняющимся спросом, маркетолог должен проанализировать имеющиеся ряды, определить нужную степень детализации и построить прогноз с приемлемой степенью точности.

Прогноз нужно построить как в целом по сети, так и в отельном регионе, отдельной торговой точке, по данному товару и отдельному сегменту товаров. От точности прогноза зависит успех бизнеса.

Программа курса

1. Постановка задачи и основные понятия прогнозирования продаж
2. Структура рядов продаж, горизонт прогнозирования, точность прогнозирования, агрегирование данных
3. Визуальное представление рядов продаж, интерактивный визуальный анализ
4. Описательный анализ: вычисление описательных статистик, корреляций, автокорреляций, кросс-корреляций, группировка данных
5. Нахождение закономерностей и скрытых периодичностей,
6. Оценивание влияния промо-акций и праздничных дней на продажи
7. Сглаживание временных рядов: скользящее среднее, простое экспоненциальное сглаживание
8. Выделение значимых факторов
9. Оценка эффекта рекламы с помощью регрессионных моделей и дисперсионного анализа
10. Анализ и прогнозирование многономенклатурной продукции
11. Cross-selling и up-selling, статистический анализ
12. Прогнозирование на моделях авторегрессии и скользящего среднего (АРПСС) 
13. Прогнозирование с помощью экспоненциального сглаживания
14. Прогнозирование на малых объемах выборок
15. Прогнозирование с помощью моделей множественной регрессии
16. Кластеризация временных рядов, нахождение групп схожих по продажам товаров
17. ABC – анализ
18. XYZ – анализ
19. Подготовка аналитических отчетов
20. Демонстрация системы автоматического прогнозирования продаж «Sales-Forecast» 
21. Вопросы и ответы

Длительность курса

12 академических часов, курс разбивается на 3 рабочих дня

Курс читается как индивидуально, так и в группах.

Записаться   Календарь курсов