Управління товарними запасами — одна з найбільш критичних задач у роздрібній торгівлі. Надлишкові запаси заморожують кошти, збільшують списання та займають цінне місце. Недостатні — призводять до втрати продажів, незадоволених клієнтів і зривів виробничих процесів.

Retail Advisor — інтелектуальний модуль екосистеми Base2Base, який допомагає підприємцю ухвалювати точні рішення на основі даних. Він уже аналізує ціноутворення, прибутковість та ринок конкурентів, а тепер надає рекомендації щодо оптимальної кількості замовлення товару.

Мета проста: замовляти стільки, щоб товар не закінчився, але й не захаращувати склад зайвими запасами.

---

1. Чому важко визначити правильну кількість замовлення?

Навіть досвідчений підприємець інколи замовляє «на око». Попит часто:

• нерівномірний — залежить від дня тижня, погоди, акцій;
• стрибкоподібний — окремі дні дають піки продажів;
• нестабільний — змінюється через конкуренцію, сезон, асортимент;
• частково передбачуваний — але не настільки, щоб покладатися лише на інтуїцію.

Людська інтуїція хороша, але вона не може щодня враховувати:

• статистику продажів за попередні 30–90 днів;
• коливання попиту та пікові дні;
• терміни та регулярність поставок;
• ризик нестачі товару на полиці;
• ризик надлишкових запасів та списань;
• поведінкові патерни продажів по кожному товару.

Саме тут на допомогу приходить інтелектуальна аналітика Retail Advisor.

---

2. Як працює Retail Advisor у прогнозуванні кількості?

Retail Advisor використовує адаптивні алгоритми штучного інтелекту, побудовані на поведінкових моделях попиту. Вони розроблені спеціально для умов торгових точок, де даних небагато, а продажі часто коливаються.

На практиці це означає, що система:

• аналізує, як продається конкретний товар у конкретній торговій точці;
• враховує історію продажів, дні тижня, пікові значення та періоди без руху;
• оцінює коливання попиту та ризик нестачі чи надлишку запасів;
• адаптується до змін у поведінці покупців без складних «чорних ящиків»;
• надає прозору рекомендацію, яку можна пояснити та перевірити.

Фактично Retail Advisor постійно «вчиться» на ваших продажах і з часом дає все точніші рекомендації, залишаючись прозорим та зрозумілим для користувача.

---

3. Які дані використовує Retail Advisor

Для розрахунку рекомендацій щодо кількості замовлення Retail Advisor використовує:

• історію продажів за обраний період (наприклад, 30–60–90 днів);
• кількість проданих одиниць товару по днях;
• поточний товарний залишок у торговій точці або на складі;
• регулярність поставок (період між замовленнями, lead time);
• коливання попиту (наскільки продажі рівні чи «рвані»);
• ризики нестачі (out-of-stock) та надлишків;
• поведінкові особливості конкретного товару: ходовий, сезонний, імпульсний тощо.

На основі цих даних Advisor формує рекомендовану кількість замовлення для кожного товару з урахуванням майбутнього попиту.

---

4. Ключові концепції, які використовує алгоритм

4.1. Середній щоденний попит

Система розраховує, скільки одиниць товару в середньому продається щодня за обраний період (наприклад, за останні 30 або 60 днів). Це базова оцінка попиту.

4.2. Очікуваний попит до наступної поставки

Якщо товар замовляється, наприклад, раз на 7 днів, Retail Advisor множить середній денний попит на кількість днів до наступної поставки і оцінює, скільки товару знадобиться на весь період.

4.3. Коливання попиту

Окрім середнього, система оцінює, наскільки попит «шумний»:

• для стабільних товарів продажі близькі до середнього значення;
• для імпульсних або сезонних — можливі різкі стрибки;
• для повільнохідних товарів — поодинокі продажі з великими проміжками.

Саме коливання попиту впливають на те, наскільки потрібен запас безпеки.

4.4. Запас безпеки (Safety Stock)

Щоб уникнути ситуації, коли товар раптово закінчується у піковий день, Advisor додає до базового прогнозу страховий запас. Він залежить від:

• коливань попиту (наскільки різняться продажі по днях);
• тривалості періоду до наступної поставки;
• бажаного рівня надійності (ймовірність не допустити нестачу).

Ідея проста: чим менш стабільні продажі й довший цикл поставки — тим більший запас безпеки потрібен.

4.5. Цільовий рівень запасу

Advisor розраховує так званий order-up-to level — рівень запасу, до якого варто «довести» товар при замовленні:

Цільовий запас = попит на період до поставки + запас безпеки.

4.6. Рекомендована кількість замовлення

Потім порівнюється цільовий запас із поточним залишком:

Рекомендована кількість = max(0, цільовий запас − поточний залишок).

Якщо товару вже більше, ніж потрібно, система порадить не замовляти зовсім.

---

5. Як виглядає рекомендація на практиці

Приклад ситуації:

• продажі за останні 30 днів — 132 шт;
• поточний залишок — 18 шт;
• замовлення цього товару робиться раз на 5 днів.

Retail Advisor розрахує:

• середній попит на день;
• очікуваний попит на 5 днів;
• страховий запас з урахуванням коливань;
• цільовий рівень запасу та рекомендувану кількість до замовлення.

Приклад повідомлення для користувача може виглядати так:

«Рекомендуємо замовити 11 одиниць. Цього достатньо, щоб покрити очікуваний попит до наступної поставки та уникнути нестачі у пікові дні. Поточний залишок покриє лише кілька днів продажів».

---

6. Коли Advisor попереджає про зайві закупівлі

Система попереджає, якщо користувач намагається замовити значно більше, ніж потрібно з точки зору фактичного попиту. Наприклад:

• очікуваний попит низький (товар продається повільно);
• поточний залишок уже покриває кілька циклів поставки;
• є ризик списань через терміни придатності;
• товар займає дефіцитне місце на полиці або в холодильнику.

Приклад пояснення:

«Очікуваний попит на наступні 5 днів — 6 одиниць, а на складі вже 24. Рекомендована кількість замовлення: 0. Є високий ризик надлишкових запасів і можливих списань».

---

7. Коли Advisor сигналізує ризик нестачі товару

Якщо товар продається активно, а поставка буде нескоро, Retail Advisor попередить про ризик out-of-stock.

Приклад повідомлення:

«Поточних 4 одиниці вистачить менш ніж на добу. До наступної поставки — 4 дні. Рекомендується замовити додатково 14 одиниць, щоб уникнути відсутності товару на полиці».

---

8. Де використовується ця функція в Base2Base

• Замовлення постачальнику — рекомендація з’являється безпосередньо під час введення кількості в документі.
• Прибуткова накладна — можна перевірити, чи закуплена кількість була адекватною реальному попиту.
• Shopserver / Trade Control Center / Retail Advisor UI — доступ до детального аналізу попиту та рекомендацій по асортименту.

---

9. Переваги для бізнесу

• менше списань та «завислих» залишків;
• швидший обіг товару та кращий cash-flow;
• менше ситуацій, коли товар раптово закінчується;
• менше рішень «на око» та залежності від людського фактору;
• покращення прибутковості за рахунок оптимізації запасів;
• прозорі й пояснювані рекомендації, а не «чорний ящик».

---

10. Приклад роботи інтерфейсу

Повідомлення формуються асинхронно — під час редагування документа, без затримок, у фоновому режимі.

Після введення кількості товару покупець бачить повідомлення внизу екрану

В даному випадку спостерігаємо попредження про утворення надлишкового запасу і недоцільності закупівлі товару Батончик шок. Bounty пл/пак 57г

Розглянемо варіант, коли замовили недостатньо

Для товару Батончик шок. Snickers пл/пак 50г ми замовляємо 5 штук, але система радить замовити 8. При наведенні мишкою на рядок з рекомендацією, ми бачимо детальні розрахунки, на підставі яких Retail Advisor надав таку рекомендацію.

Підсумок

Retail Advisor перетворює управління кількістю замовлення з інтуїтивного процесу на прозору, керовану процедуру. Система аналізує історію продажів, поточні залишки, коливання попиту та частоту поставок, щоб запропонувати оптимальний обсяг замовлення для кожного товару.

Оптимальний обсяг замовлення перестає бути здогадкою. Це стає інтелектуальною рекомендацією, яку можна пояснити, перевірити та використати в щоденній роботі магазину або виробництва.