AUGUR показывает не просто цифру, а какой фактор и насколько двигает ваши продажи. Машинное обучение находит закономерности, эксперты выверяют сценарии, ИИ-ассистент «Прометей» снимает рутину. Прогноз доступен на любом уровне, от рынка до бренда в конкретной торговой сети.
Весь цикл планирования виден на одном экране: что уже сделано, что в работе и что впереди. Система сама ведёт команду по процессу, не давая потерять контекст. По любому этапу можно «провалиться» внутрь и раскрыть детали: увидеть данные, ответственных и следующий шаг. От общей картины до конкретной цифры за пару кликов.
Excel-простыни не масштабируются, а закрытые модели прогнозируют, но не объясняют. AUGUR делает и то, и другое.
Любое значение прогноза раскладывается на вклады факторов: TV, TMA, Digital, дистрибуция, рынок, конкуренты. Видно, что именно двигает продажи.
До 4 сценариев на сессию: база, умеренный, оптимистичный, агрессивный. Меняйте план факторов и мгновенно сравнивайте исходы бок о бок.
Аналитики, бренд-менеджеры и demand-планнеры согласуют сценарии в реальном времени, с ролями и историей изменений. Никаких разъезжающихся файлов.
На каждом шаге, от создания сессии до публикации Rolling Forecast, понятны статус и ответственный.
Месяц планирования
План драйверов на 12 мес.
Прогноз + декомпозиция
Согласование по брендам
Sell-In / Ex-Factory
Constrained RFC
Rolling Forecast зафиксирован
* Цикл показан на примере фарм-индустрии (Sell-Out → Sell-In → Ex-Factory). Состав и названия этапов настраиваются под процесс конкретной отрасли.
Не отдельный калькулятор, а целостная платформа: от ввода данных до зафиксированного RFC.
Регрессии, бустинг, time series и ансамбли. Система подбирает алгоритм и раскладывает прогноз на вклады факторов.
От рынка и бренда до конкретного SKU в конкретной торговой сети, в единой модели данных.
До 4 сценариев на сессию с клонированием плана и быстрым сравнением KPI.
Sell-Out, Sell-In, Ex-Factory и Stock-in-Trade с ручными коэффициентами по каналам в одном месте.
Понимает запросы на естественном языке и сам расставляет коэффициенты. Например: «подними Sell-In до 2 млн за год, трогая только июнь и август».
Весь план факторов выгружается и загружается одним xlsx: офлайн-правка, формулы, согласование с командой.
Симуляция дефектуры, gap-анализ план/факт по штукам и рублям, календарь S&OP-митингов.
Каждый видит и меняет только разрешённое; полная история изменений значений факторов.
Площадка для backtest модели, калибровки под новый бренд, what-if и A/B-сравнения сценариев.
Под капотом не одна модель, а библиотека алгоритмов: регрессии (Ridge, Lasso, Elastic Net), бустинг и деревья (XGBoost, LightGBM, CatBoost), классические time series (SARIMA, ETS, Prophet), deep learning и ансамбли. Система подбирает подходящую модель под бренд и характер данных. На входе план факторов, на выходе прогноз Sell-Out и точная декомпозиция: сколько единиц добавил TV, сколько трейд-маркетинг, дистрибуция, рынок и активность конкурентов.
Это driver-based forecasting вместо «чёрного ящика»: вы можете обосновать каждую цифру перед руководством и понять, какой рычаг тянуть.
Привычная Excel-логика, но с виртуализацией, реалтаймом и встроенной моделью.
Торговые сети × 12+ факторов × периоды в одной сетке. Аналитики вводят план драйверов, факт подтягивается из DWH.
Бренд-менеджеры выбирают сценарий по своим брендам, demand-планнер видит прогресс по всей сессии и утверждает прогноз. Изменения коллег видны в реальном времени.
ML-прогноз раскладывается на Sell-Out, Sell-In и Ex-Factory с ручными коэффициентами по каналам. Графики ML vs RFC обновляются на лету, а ассистент «Прометей» правит коэффициенты по запросу на естественном языке.
Sell-Out, Sell-In, Ex-Factory и Stock-in-Trade: bridges, динамика по факторам и сценарный анализ.
Отработанный путь для компаний FMCG и фармы: от сбора данных и оценки задачи до опытно-промышленной эксплуатации.
Изучаем ваши данные и источники, фиксируем цели прогноза, объём и приоритеты. На выходе получаем понятную карту проекта и критерии успеха.
Дорабатываем архитектуру, интерфейс и отчёты под вашу отрасль и портфель, обучаем и калибруем модели на вашей истории продаж.
Разрабатываем управление доступом: роли, права и панель управления циклом, чтобы каждый сотрудник видел и менял только то, что ему положено.
Подключаем источники и автоматическую загрузку данных: факт продаж, промо, цены, дистрибуцию и справочники, без ручного труда.
Запускаем пилот на одном бренде, корректируем по результатам и выводим систему в опытно-промышленную эксплуатацию.
Сроки зависят от объёма задач и оцениваются индивидуально.
Нам доверяют
Есть готовое демо на примере цикла планирования в фарм-индустрии: модель прогнозирования, полный цикл планирования, отчётность и панель настроек. Все данные в примере вымышленные и сгенерированы специально для демонстрации. Загружать ваши данные не нужно. Мы дадим доступ, чтобы вы своими руками прошли весь процесс, почувствовали архитектуру и поняли, как работает алгоритм прогнозирования.
Оставьте контакты, и мы откроем доступ к демо-стенду и проведём по сценарию использования.
