«КОРУС Консалтинг» создал облачный сервис для прогнозирования спроса в ритейле и дистрибуции

[Ivanhoe]

Запрос конкретики: понять сильные и слабые стороны решения.

1. Сильные стороны: Методология внедрения, стоимость, сроки внедрения. Специалисты находятся в России.

Что мы даем: разово забираем в облако исторические данные за 3 года, далее еженедельно автоматически забираем дельту на последнюю неделю. Далее рассчитываем прогноз спроса вида Товар-Магазин-День-Количество (спрос) на 4 недели вперед. Далее, автоматически загружаем в текущую систему Автозаказа клиента и заменяем прогноз, рассчитываемый ранее в этом Автозаказе. Далее, пополнение и формирование заказов работает так же, как и ДО нас. Нас это не касается. При этом Бизнес-процессы не меняются никак. Это обычное применение. Так же, мы считаем и отдаем страховые запасы по требованию клиента.

Наша методология внедрения:
Первый шаг методологии состоит в анализе текущей ситуации у ритейлера по уровню списаний товаров, уровню Out-of-Stock и затрат на хранение товаров.
Вторым шагом производится математическое моделирование улучшения этих бизнес-показателей при применении прогноза, рассчитанного в нашем сервисе.

Третьим шагом является пилот – доказательство экономического эффекта на выбранных пилотных магазинах ритейлера в течение одного месяца бесплатного использования.

В случае успеха всех трех шагов, клиенту предлагается далее использовать сервис на всех магазинах и товарах сети за ежемесячную оплату с выделенной линией поддержки экспертов КОРУС Консалтинг.

Таким образом, выполняется правило: клиент платит только после получения экономического результата в деньгах. И результат должен быть получен в течение первого месяца использования сервиса.

Ни одна конкурирующая с нами серьезная система прогнозирования (Oracle RPAS, JDA, SAP, SAS, Teradata) не дает такого быстрого результата, как мы. Поиск в Google в помощь тем, кому интересно узнать об этих система подробнее.

Стоимость: Oracle RPAS, JDA, SAP, SAS, Teradata – первоначальные инвестиции около 200 млн руб. У нас 0. Поддержка после внедрения - у нас цены сопоставимы с конкурентами. Итого, мы дешевле конкурентов на 200 млн первоначальных инвестиций. А результат даем лучше. В этом суть облачных сервисов в области прогнозирования и оптимизаций.

Сроки внедрения: у конкурентов 2 года. У нас 3 месяца.
Специалисты: у конкурентов их в России единицы. У нас есть сильная команда и она в России.

2 Слабые стороны: мы зависим от облачных вендоров.
Поэтому мы развиваемся в сторону кросс-платформенности (сервис есть уже на Microsoft Azure, и переносится сейчас на Oracle Cloud) + мы используем максимально, на сколько возможно, продукты мирового сообщества (Apache Hadoop и R), включенные в облака Microsoft и Oracle.

Далее, IT-шники от клиентов часто НЕ наши друзья. Обсуждать сервис мы хотим с собственником или CEO. С теми, кто про бизнес-эффект и деньги компании. На текущий момент есть определенные проблемы с IT-департаментами, но мы их планомерно преодолеваем. Конкурентам перечисленным сейчас проще – имя раскрученное.