Сценарный анализ.

Как быстро строить прогнозы в условиях непредсказуемости?


Время чтения: 2 минуты

Ситуация: одним из запросов крупного ритейлера была возможность моделировать финансовый результат из различных исходных данных по ключевым показателям модели – GMV, выручка, средний чек, количество заказов.
Задачи:

1. Реализовать ввод предпосылок по сценариям бюджетной версии для каждого ключевого показателя.

2. Реализовать механизм создания сценария и копирования неизменных данных между сценариями.

3. Реализовать в одном месте возможность оперативного управления настройками сценарного анализа.

Как решали задачу:

1. Согласовали с заказчиком перечень метрик, по которым требовалось менять исходный набор данных для разных сценариев.

Способ планирования предпосылок отличается для разных метрик.

Для одних метрик, например, блока маркетинга, предпосылки закладываются процентами к показателям предыдущего периода (например, % прироста среднего чека) по бизнес-юнитам в зависимости от специфики конкретного бизнеса.

Для планирования клиентской базы и расходов на курьеров предпосылки сценария закладываются нормами по разным уровням планирования: по России в целом, по региону и по городу (например, ставки курьеров). Введенные коэффициенты по России применяются ко всем регионам и городам. Вводные предпосылки по регионам применяются ко всем городам этого региона. Если значение введено отдельно по городу, то для этого города применяется уникальное значение, а для остальных городов региона – норма с верхнего уровня.

Для некоторых функциональных блоков, например себестоимость, предпосылки закладываются по укрупненным товарным категориям, при этом введенная норма по категории применяется ко всем товарным позициям внутри этой категории.

2. Для настройки сценарного моделирования применили широкие возможности платформы Optimacros.

Для пользователя реализована схема управления сценариями: создать сценарий, удалить сценарий и настроить копирование данных с существующего сценария на новый - выборочно отключив копирование по блокам предпосылок. Причем при создании нового сценария данные на всех предыдущих сценариях сохраняются, что позволяет в дальнейшем сравнивать сценарии между собой.

3. Вывели для пользователей ключевые предпосылки по метрикам, которые различаются по сценариям. Например, за счет каких метрик меняется итоговый GMV.

Также реализовали визуальное сравнение ключевых метрик по сценариям на графиках, сравнение показателей (в абсолютном и относительно выражении) и факторный анализ GMV по двум сценариям. Итоговый согласованный сценарий фиксируется как основной рабочий сценарий.

4. Разграничили права доступа по пользователям, которые могут вносить изменения в предпосылки по каждому функциональному блоку, и по пользователям, которые могут создавать новые сценарии.

Так минимизировали риск смены ключевых параметров сценария и создания несогласованных сценариев. Также была реализована система согласований и отправки уведомлений пользователям о завершении этапа работ по моделированию сценария.
Данный механизм позволяет клиенту прогнозировать разные варианты развития событий, планировать влияние благоприятных и неблагоприятные ситуаций и оценивать, как можно управлять процессами, которые к ним приводят. А главное - делать это в несколько раз быстрее, чем в прежних инструментах.
    Понравилась статья?
    Больше актуальных новостей и интересных кейсов
    Не забудьте подписаться на наш Telegram!
    Будьте в курсе событий!
    Читайте также: