Forecast Module | تقارير التنبؤات :
صُمم هذا القسم خصيصًا لمساعدتك في التخطيط لمواجهة المستقبل والاستعداد لتقلباته بثقة أكبر.
حيث أنه يقدم لك تقارير تنبؤ مستقبلية مفصلة لكل صنف لديك في قائمة الطعام وكل مكون من مكوناته ليمنحك رؤية مسبقة لمتغيرات الفترة القادمة.
Branch Forecast | تقارير التنبؤات للفروع :
Revenues Auto Forecast | التنبؤ بحجم الطلب :
يزودك شوب برين بتقارير المبيعات والكميات المتوقعة خلال مدة زمنية محددة ، مما يعطيك تصوراً كاملاً عن المبيعات المتوقعة مقارنة بالمبيعات الحالية لتكون على إحاطة تامة بما يحدث في كل فرع.
يبني شوب برين توقعات الدخل والكميات المطلوبة لكل صنف لديك في قائمة الطعام أسبوعياً, لتكون على معرفة تامة بالأصناف ذات الإقبال العالي، او التي تجلب دخلاً مرتفعاً أو منخفضاً وبالتالي تجهيز كافة التحضيرات اللازمة لتحقيق تلك المبيعات، والاستعداد بالعروض المناسبة للمناسبات والمواسم وغيرها من القرارات الضرورية.
-
Branch Forecast
Items Forecast | تقارير التنبؤات لعناصر المنيو :
يقدم هذا الجزء القيم المتوقعة لكل عنصر قائمة للأسابيع القادمة ، ويتم تحديثه على أساس أسبوعي للسماح لخوارزميات ML بمراعاة أي تغييرات حدثت في الأسبوع السابق ويتم تدريب النموذج وفقًا لذلك.
يمكنك التحقق من مدى دقة التقرير بالكامل في الزاوية العلوية اليسرى من الصفحة (تم حساب الدقة كمتوسط مرجح استنادًا إلى إجمالي الإيرادات التي حققتها تلك السلعة في آخر 30 يومًا).
يمكن عرض الجدول من منظورين مختلفين (الإيرادات والكمية) للمساعدة في عملية اتخاذ القرار من خلال تغطية زوايا عمل مختلفة مثل التسعير ، وتحسين التكلفة ، وهندسة القائمة ، ... سيتم فرز العناصر حسب إجمالي إيرادات الشهر الماضي تنازلياً، سيكون تاريخ بدء كل أسبوع في أعلى كل عمود.
كيف يتم حساب دقة كل عنصر؟ نستخدم طريقة MAPE لحساب خطأ التنبؤ لكل عنصر لمدة 6 أشهر ثم نحسب الدقة من خلالها.
ترغب بتصدير الملف؟ يمكنك تصدير التقرير بأكمله إلى تنسيق CSV ، وهذا يمكن أن يساعد في حالة ما إذا كنت مهتمًا بحفظ سجلات التنبؤات السابقة، حيث يحتفظ النظام فقط بسجلات التنبؤ الأخيرة.
لماذا لا تظهر بعض العناصر في التقرير ؟ التقرير يظهر الأصناف المفعلة من قائمة الطعام، تستطيع التحكم بالعناصر التي ترغب في إظهارها او إخفائها عن طريق menu items insight (انقر هنا) .
لماذا تتغير الدقة باستمرار؟ نحن نستخدم تقنية التعلم الآلي لتوليد التقارير التنبؤية، وهذه الطريقة تعتمد على البيانات السابقة ومكتبة الأحداث التي تحقق مستويات دقة عالية في التنبؤ. تنخفض الدقة عندما يحدث تغيير حاد وغير متوقع في مبيعات مطعمك مثل حملة تسويقية كبرى لم تأخذها في الحسبان عبر إضافتها إلى قائمة الأحداث المخصصة.
لِمَ تظهر إشارة (learning) ؟ عندما يُظهر سجل التنبؤ كلمة learning "تحت الدراسة" بدلاً من الدقة ، فهذا يعني أن هذا العنصر لم يوفر الحد الأدنى من البيانات السابقة للتعلم منها. قد يكون أيضًا بسبب تغيير كبير حدث في نمط مبيعات هذا الصنف تحديداً.
لماذا تظهر تنبؤات بعض العناصر دقة منخفضة ؟ يتميز كل صنف بنمط مختلف من المبيعات ودرجة تأثر مختلفة بالمواسم والمناسبات ، خاصةً عندما تحتوي بيانات المبيعات على فجوات وتقلبات عالية أو في حالة وجود عناصر يتم طلبها خلال فترات متباعدة أو في حالة عدم وجود بيانات كافية مما يؤثر سلباً على جودة التنبؤ.
Ingredient forecast | التنبؤ باحتياج المكونات/ المخزون :
تستطيع من خلال هذه الصفحة دراسة احد اصناف الطعام لديك بعمق أكبر حيث انه يمكنك اختيار فترات زمنية مفتوحة للدراسة (أيام ، شهور ، سنوات) ، كما يمكنك التعديل على الإختيارات الإفتراضية للتنبؤ. سيمكنك ذلك من معرفة الكميات المتوقع بيعها من الصنف المختار وبالتالي التجهيز لتلبية الطلب المتوقع بكفاءة وتجنب خسارة أي عميل. تكمن فائدة هذه الأداة في حال التحضير لطلب كميات كبيره مستوردة أو دراسة عقود توريد طويلة الأمد.
فيما يلي سنوضح طريقة استخدام الأداة:
-
قم باختيار الصنف الذي ترغب بدراسته.
-
حدد مدة عملية التنبؤ كتابة ثم قم باختيار الوحدة الزمنية( ٩٠ يوم ، ٣ أشهر …).
-
ابدأ عملية التنبؤ
-
سيزودك شوب برين بالكمية المتوقع بيعها للصنف الذي تم تحديده لتكون على أتم الإستعداد
-
تستطيع تحميل التقرير لاستخدامه خارج البرنامج ومشاركته مع أصحاب القرار.
يعرض البرنامج أيضاً تقريراً يبين الكميات المتوقعة والدخل المتوقع منها حسب المدة الزمنية المختارة, كما يتيح لك شوب برين مقارنة بيانات الكميات والدخل السابقين بالبيانات المتوقعة.
Forecast Lab | معمل التنبؤات :
يوضح هذا التقرير العناصر “المكونات أو المواد الأولية” المستخدمة في تحضير الطعام أو تغليفة. على سبيل المثال ، إذا كنت تستخدم الطماطم في سبعة وعشرين طبقًا مختلفًا من عناصر قائمة الطعام لديك، يتميز لك عنصر منها بنمط طلب خاص وخطط ترويجية مختلفة، فإن النظام سيقوم بأخذ كل ذلك في الإعتبار عند تحضير التنبؤات الخاصة بهذا المكون وجمعها في قراءة موحدة تعكس جميع الأصناف المرتبطة به .
يعرض الجدول القيم المتوقعة لكل عنصر للأسابيع الأربعة القادمة. ويحدث البرنامج البيانات أسبوعياً لمراعاة أي تغييرات حدثت. تُحسب الدقة في نظام شوب برين من خلال مقارنة توقعات الأشهر الستة الأخيرة بالطلب الفعلي للمكونات (بالاعتماد على الوصفات الموحدة لحساب الكمية الإجمالية المطلوبة في يوم معين).
كما توفر لك هذه الصفحة الخاصة بالمخزون استعراض تقريرك بوحدتي قياس مختلفتين حسب الحاجة:
1- الوحدة المستخدمة في التخزين (Storage unit): مثل عبوة ، كرتون ، أو زجاجة.
2 الوحدة المستخدمة في التحضير (الوصفة) (Ingredient unit): مثل الجرام أو الملعقة.
كما يمكنك تغيير طريقة العرض من توقع المتوسط كقيمة واحدة تمثل أعلى احتمالية، أو نطاق من القيم المتوقعة التي تغطي أكثر من 99٪ من الفرص. بالإضافة إلى تصفية العناصر حسب الفئات لتتناسب التقارير مع فترات شرائك المختلفة (يمكن إدارتها من إعدادات المخزون) .
هل يجب أن أشتري بالمبلغ المتوقع المحدد لكل عناصر المخزون؟ تعطي التوقعات نطاقًا من المبالغ المحتملة التي يمكن طلبها في أسبوع واحد ، خارج هذا النطاق من المحتمل أن ترتفع بعض القيم أكثر من غيرها. إذا اخترت أن تتفق دائمًا مع المبلغ المحدد، انقر على "المتوسط Average" ، ستلاحظ حينها أن الكمية المستهلكة الفعلية قريبة جدًا من هذا الرقم ولكنها لا تساويه تمامًا. ومع مرور الوقت، من خلال التوافق مع خيار المبلغ الذي قدمه شوب برين ، ستحصل على مستوى عالٍ من الدقة وتقارب نسبة التنبؤ المعطاة في الجدول.
هل يوصى باستخدام المبلغ المحدد بالضبط في خطط الشراء؟ يمنحك شوب برين مجموعة من الاحتمالات (الحد الأعلى والحد الأدنى) حيث أنه غالباً لن يختلف عن الطلب المعتاد. كما يمنحك المرونة لاختيار مبلغ مختلف ضمن النطاق الآمن لإيقاف فرصة الشراء أو للحفاظ على مخاطر أقل مع العناصر التي لها عمر قصير وتكاليف عالية أو تستهلك مساحة تخزين كبيرة.
Outliers |العناصر الاستثنائية :
تسمح لك هذه الصفحة باستبعاد تأثير يوم استثنائي معين ، سواءاً كان شديد الانخفاض أو الارتفاع. مثل أن تقدم خدمات الإعاشة بكميات كبيرة لأحد العملاء على غير العادة , أو أن يشتري منك تاجر بكمية كبيرة.
تساعد تنقية البيانات بهذه الطريقة نظام التعلم الآلي لفهم نمط الطلب المعتاد الخاص بك دون تضليل البيانات الشاذة وبالتالي توليد نتائج أكثر دقة ومقاربة لوضعك الحالي..
إذا كانت كمية المبيعات استثنائية في موسم متكرر مثل اليوم الوطني، نوصيك بعدم تحديد هذا اليوم كمبيعات شاذة ، ولكن قم بإضافة هذا الحدث القابل للتكرار إلى مكتبة الأحداث النشطة .
يعرض الرسم البياني سجلات كمية المبيعات للعام بأكمله لمساعدتك في تحديد البيانات الشاذة بسهولة من خلال مقارنتها بالعام بأكمله. عند النقر فوق سجل معين يمكنك الاطلاع على مزيد من التفاصيل حوله.
كيف أقوم بتصفية قيمة استثنائية؟ أولاً ، حدد العنصر الذي تريد تعديله. ثم انقر فوق الرقم الشاذ من خلال الرسم البياني ، وسيظهر زر يسألك عما إذا كنت تريد إضافة ذلك إلى قائمة القيم المتطرفة.
هل يمكن أن يساعدني النظام في تحديد القيم المتطرفة لجميع العناصر؟
نعم ، يمكنك أن تطلب من مدير حسابك الانضمام إلى مجموعة الاختبار وتجربة هذه الميزة
Nov 2020
