Товар закончился на пять дней, а отчёт показывает нулевые продажи. Модель, которая примет эти нули за падение интереса, может посоветовать слишком маленький заказ. Перед пополнением отделите наблюдаемые продажи от спроса, который не мог проявиться.
Описанный сценарий требует включённого логистического модуля и подходящих источников данных; проверьте доступность в своём аккаунте.
Как действовать
Отметьте дни, когда товар реально был доступен к продаже. Пропущенные даты, акции, возвраты и исправления остатков фиксируйте отдельно.
Сравните прогноз с простым базовым сценарием и прошлыми периодами. Для редкого товара покажите широкий диапазон или недостаток истории, а не точное число.
Переведите оценку в предложение о заказе с учётом срока поставщика, минимальной партии, кратности коробки и денежного лимита.
Покажите невозможные варианты явно: если срок или бюджет не позволяют избежать дефицита, задача — выбрать компромисс, а не скрыть его.
Разберём на примере
Допустим, за 20 дней наличия продано 100 единиц, затем товар отсутствовал пять дней. Средние 4 продажи за весь 25-дневный период занижают наблюдаемую скорость; 5 за дни наличия — тоже лишь ориентир, если были акции или сезонность.
Что важно проверить
Прогноз — диапазон для решения, не обещание спроса. Надёжность срока поставщика зависит от фактической истории; ручное предположение должно быть подписано как предположение.
Проверьте доступность товара в истории перед новым планом пополнения в Yasnora AI.
