Курс «Управление Out-of-Stock с помощью DWH и BI-систем»
Курс посвящён построению системы управления Out-of-Stock (OOS) на базе данных, BI и автоматизации процессов. Участники последовательно изучат все аспекты работы с отсутствием товаров: от методов измерения и расчёта потерь до причинно-следственного анализа, построения витрин, прогнозирования и запуска автоматических действий. Особое внимание уделяется практическому применению: шаблонам витрин, SQL-алгоритмам, бизнес-метрикам, кейсам из ритейла и FMCG, а также визуализации в BI-инструментах.
Курс также охватывает стратегические вопросы: как сегментировать SKU, использовать планограммы, учитывать поведение клиентов, строить финансовые кейсы (Size of the Prize) и внедрять устойчивые процессы. В результате участники научатся превращать аналитические сигналы в конкретные действия, снижать потери от OOS и повышать доступность товаров — как в офлайн-магазинах, так и в e-commerce.
Модуль 1. Введение в проблему Out-of-Stock
- Что такое OOS и почему это важно
- Виды OOS: Store-level vs Shelf-level
- Влияние на бизнес: прямые и косвенные потери
-
Типовые показатели:
- OOS Event Rate
- OOS Duration Rate
- Shelf Availability Rate
- Lost Unit & Sales Rate
- Customer Impact Rate
- Практикум: Разбор 3 кейсов с подсчетом всех OOS-метрик
Модуль 2. Корневые причины OOS: аналитический взгляд
- Ошибки в данных: ассортимент, цены, карточки товара (data accuracy)
- Неточности в прогнозе спроса
- Phantom Inventory и ошибки PI
- Проблемы replenishment и логистики
- Shelf Execution, POG и мерчендайзинг
- Практикум: Маппинг причин на источники данных и роли
Модуль 3. Как BI и DWH помогают бороться с OOS
- Роль хранилищ данных и lakehouse-архитектуры
- Интеграция данных: ERP, WMS, POS, планограмма, прогнозы
- Построение витрин для анализа OOS
- Как BI помогает в root-cause анализе
- Демо: Дашборд “OOS Diagnostics” — обзор метрик и факторов риска
Модуль 4. Измерение и контроль OOS: методы и автоматизация
- Методы измерения: Manual Audit, POS-инференция, Perpetual Inventory
- Алгоритмы определения OOS через POS-анализ
- Расчет потерь: формулы по unit и по revenue
- Как интерпретировать данные и выявлять паттерны (Exhibit C)
- SQL-практика: Написание запросов для подсчета OOS по POS-данным
Модуль 5. Построение витрин данных для мониторинга OOS
- Архитектура витрин: факты продаж, остатки, планограммы, прогнозы
- Расчет ключевых метрик и визуализация
- Пример витрины на ClickHouse, BigQuery или Dremio
- Техническое задание: Проект витрины “OOS Monitoring Mart”
Модуль 6. Предиктивная аналитика и прогноз OOS
- Расчет вероятности OOS на основе исторических паттернов
- ML-модели: классификация или регрессия по SKU-Store-Day
- Обогащение модели: сезонность, погода, промо, конкурентные цены
- Практика: Построение простого XGBoost-прогноза на Python
Модуль 7. Автоматизация действий и решений
-
Как связать OOS-аналитику с бизнес-действиями:
- Перезаказ
- Сигналы для мерчендайзеров
- Алгоритмическое распределение остатков
- Использование бизнес-правил и rule-based систем
- Интеграция BI с workflow (например, Alteryx, Airflow, Apache NiFi)
- Практикум: Сценарий «Если >X% Shelf OOS в сегменте A, то…»
Модуль 8. Методология управления и устойчивого снижения OOS
-
3-шаговая методика Gruen & Corsten:
- Product ranking + Store ranking
- Allocation of effort
- Targeted action
- Построение системы постоянного улучшения (CI)
- Матрица действий: Что делать при росте OOS в разных категориях
Модуль 9. Работа с рисками и ограничениями
-
Типовые риски:
- Низкое качество данных
- Недостаточная детализация POS
- Невовлеченность персонала
- Технические сбои интеграций
- Способы снижения рисков:
- DQ-контроль
- Data Lineage
- Алгоритмы отказоустойчивости
- Чек-лист рисков и контрольных точек
Модуль 10. Кейс-практика и защита проекта
- Построение модели управления OOS на примере ритейлера
- Выбор источников данных и DWH-архитектуры
- Построение витрины и BI-дашборда
- Защита проекта: Обоснование выбора методов, ROI, KPI
Приложения
- Глоссарий терминов: Shelf OOS, Phantom inventory, PI, Fill Rate и др.
-
шаблоны:
- Расчет OOS метрик
- Таблицы причинно-следственного анализа
- Матрицы Store x SKU
- Поведение покупателей и влияние на лояльность
- Расширенная модель потерь
- SKU-стратегии (ABC, fast/slow movers)
- Методы измерения и метрики
- Планограммы и визуальное исполнение
- Size of the prize и финансовый кейс
