 |
Эффективные инструменты прогнозирования продаж: система Sales-Forecast
Москва, 12 января 2015 г. Компания StatSoft Russia предлагает обновленную версию системы для автоматизированного прогнозирования продаж – Sales-Forecast, которая позволяет теперь в автоматическом режиме строить прогнозы различной степени детализации для большого числа товаров и товарных групп многономенклатурной продукции, учитывая при этом календарь событий и индивидуальные особенности временных рядов. Интерфейс системы теперь позволяет редактировать готовые прогнозы на основе экспертных оценок непосредственно на графике, а результаты внесенных экспертами поправок автоматически заносятся в базу данных.
Точное прогнозирование спроса имеет решающее значение для оптимизации операционной эффективности и увеличения прибыльности торговой организации. Чтобы удовлетворить потребительский спрос, компаниям необходимо иметь четкое представление о его динамике. В краткосрочной перспективе переоценка спроса приводит к переизбытку товара и связанными с ним издержками на хранение/финансовые потери, а недооценка спроса приводит к упущенным возможностям продаж/потенциальных продаж.
В более долгосрочной перспективе, стратегическое планирование деятельности компании требует комплексной оценки влияния основных внешних факторов и потенциальной эффективности маркетинговых акций/кампаний. Для достижения максимальной эффективности и прибыльности требуется использование удобной и точной системы прогнозирования.
StatSoft Russia предлагает такой инструмент - систему Sales-Forecast, осуществляющую полный цикл работы с данными, включая процессы извлечения, чистки данных, построения прогноза и импорта получившихся результатов. Источником данных могут служить любые современные форматы для хранения данных, такие как Oracle, MySQL, SQL Server, SAP Business Warehouse, Access и др.
Работа в системе организована таким образом, что позволяет строить прогнозы даже не экспертам в области прогнозирования. При этом в Sales-Forecast воплощены все самые эффективные методы прогнозирования – прогнозы осуществляются на основе моделей ARIMA, экспоненциального сглаживания, методов сезонной декомпозиции, спектрального анализа, построения профилей продаж, а также при помощи нейронных сетей. После выбора метода прогнозирования, задания исходных данных и горизонта прогноза, система в автоматическом режиме перебирает большое число моделей и выбирает наилучшую, с точки зрения минимальности ошибки прогноза.
Система Sales-Forecast уже внедрена в нескольких компаниях-клиентах и показывает высокую точность прогнозирования. Это совершенный инструмент снижения трудоемкости и автоматизации решения задачи прогнозирования продаж.
Подробное описание системы:
http://statsoft.ru/solutions/ready_solutions/sales-forecast.php
Видео о системе Sales-Forecast:
http://statsoft.ru/tv/screen-video/forecasting/
Ознакомиться более подробно с различными методами прогнозирования в системе STATISTICA можно на курсах Академии анализа данных StatSoft Russia:
Анализ и прогнозирование данных в системе STATISTICA:
http://statsoft.ru/academy/courses/general/detail.php?ELEMENT_ID=284
Прогнозирование данных для менеджеров на Excel и STATISTICA:
http://statsoft.ru/academy/courses/managers/detail.php?ELEMENT_ID=300
-----
Компания StatSoft Russia – эксклюзивный представитель американской компании StatSoft Inc. (входит в компанию Dell) на территории России и стран СНГ. StatSoft на сегодняшний день является одним из крупнейших в мире разработчиков статистического и аналитического программного обеспечения, предлагающим широкий спектр бизнес-решений (BI&BA, Data/Text Mining) и консалтинговых услуг в различных областях применения анализа данных: маркетинге, торговле, промышленности, медицине, фармакологии, геологоразведке, социологии, страховании и т.д.
Контактное лицо: Елена Саушкина
Компания: StatSoft Russia
Добавлен: 13:34, 19.01.2015
Количество просмотров: 800
| Как изменился рынок метавселенных, АРМЕТ, 20:53, 21.05.2026, Россия314 |  |
| 20 мая 2026 года на площадке кластера видеоигр и анимации «Сколково» прошло закрытое Общее собрание Ассоциации участников рынка метавселенных «АРМЕТ». Мероприятие объединило лидеров отрасли, технологических партнёров, экспертов и представителей институтов развития для выработки стратегических решений в сфере цифровых экосистем и иммерсивных технологий. |
| Axiom JDK и Nexign подписали меморандум о сотрудничестве, Nexign, 20:51, 21.05.2026, Россия288 |  |
| Разработчик отечественной платформы Java Axiom JDK (АО «Аксиом») и разработчик высокотехнологичных решений для различных отраслей экономики Nexign (АО «Нэксайн») заключили соглашение, направленное на развитие отечественных ИТ-решений и укрепление технологического суверенитета страны. |
| CommuniGate Pro и eXpress объявили о стратегическом партнерстве на ЦИПР-2026, CommuniGate Pro, 20:51, 21.05.2026, Россия279 |  |
| Разработчик платформы унифицированных коммуникаций CommuniGate Pro и российский разработчик защищенного мессенджера для бизнеса eXpress официально объявили о заключении стратегического партнерства в рамках XI конференции «Цифровая индустрия промышленной России» («ЦИПР»), которая проходит с 18 по 21 мая 2026 года в Нижнем Новгороде. |
| Ошибки в питании, из-за которых “правильный” рацион не дает результата., Нутрициолог, 20:40, 21.05.2026, Россия282 |
| 2 июня, в День здорового питания, нутрициолог Надежда Шутенко рассказала, почему даже культовое «ПП» не всегда улучшает самочувствие. Проблема часто не в отсутствии силы воли, а в том, что здоровое питание люди воспринимают как набор запретов, а не как систему восстановления организма. |
| МТУСИ и «Группа Астра» приступили к совместной практико-ориентированной подготовке ИТ-кадров, "Группа Астра", 20:37, 21.05.2026, Россия85 |
| Партнерство МТУСИ с «Группой Астра» — ведущим игроком на российском рынке инфраструктурного программного обеспечения — предоставит молодым специалистам дополнительные возможности для развития своих ИТ-компетенций. Используя полученные навыки в дальнейшем, они помогут отрасли более эффективно решать задачи повышения производительности на базе отечественных программных продуктов. |
|
|
