AUGUR объединяет весь цикл S&OP: спрос, обеспечение, финансы, полевые силы, DataScience и ассортимент в едином контуре. Demand отвечает за прогнозирование продаж: здесь рождается прогноз спроса, от которого считается вся цепочка. Данные идут сквозь модули без ручного переноса, а каждая цифра остаётся объяснимой.
Demand отвечает за прогнозирование продаж, вокруг работают обеспечение, финансы, полевые силы, DataScience и ассортимент. Система ведёт команду по процессу, показывает статус каждого этапа и даёт «провалиться» в детали: данные, ответственных и следующий шаг. От общей картины до конкретной цифры за пару кликов.
Прогноз, производство и финансы обычно живут в разных файлах и не сходятся. AUGUR собирает весь цикл планирования в один контур и оставляет каждую цифру объяснимой.
Спрос → обеспечение → финансы в одной транзакции данных. Согласованный прогноз сам становится нагрузкой для производства, а итоговые объёмы становятся финансовым P&L.
Прогноз раскладывается на вклады факторов: TV, TMA, Digital, дистрибуция, рынок, конкуренты. Видно, что именно двигает продажи, а не только итог.
Аналитики, бренд-менеджеры, demand-планнеры, Supply и Finance согласуют сценарии в реальном времени, с ролями, правами и историей изменений.
Demand отвечает за прогнозирование продаж, вокруг работают обеспечение, финансы, полевые силы, DataScience и ассортимент. Запустите цикл планирования, чтобы увидеть, как данные идут между модулями без ручного переноса, и выберите модуль для деталей.
На каждом шаге, от создания сессии до публикации Rolling Forecast, понятны статус и ответственный. Цикл проходит через все модули.
Месяц планирования
План драйверов на 12 мес.
Прогноз + декомпозиция
Согласование по брендам
Ограничения и Constrained RFC
P&L из объёмов цикла
Rolling Forecast зафиксирован
* Цикл показан на примере фарм-индустрии (продажи покупателям → аптечным сетям → дистрибьюторам). Платформа подходит для FMCG, косметики и других отраслей с многоуровневым каналом сбыта; состав и названия этапов настраиваются под процесс.
Не отдельный калькулятор, а целостная платформа: от ввода данных до зафиксированного RFC и финансового P&L.
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 от спроса до Brand Contribution.
Продажи покупателям, аптечным сетям, дистрибьюторам и запасы в канале с ручными коэффициентами по каналам в одном месте.
Понимает запросы на естественном языке и сам расставляет коэффициенты. Например: «подними продажи аптечным сетям 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, P&L из объёмов цикла, 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, drop-in моделей.
Годовой бюджет ведётся как ветка git поверх операционного S&OP: форк опубликованной сессии на следующий год, версии-итерации и слияние свежих данных обратно в бюджет, параллельно живому циклу планирования.
Кнопка «Сделать бюджет» ответвляет опубликованную S&OP-сессию на следующий год (год + 1). Итерация 0 = снимок S&OP (locked); пока ветка не создана, модуль недоступен.
Каждая следующая итерация клонируется с предыдущей и правится независимо, как коммиты git. История ветки и что менялось относительно родителя видны на графе.
Дерево BU → бренд → SKU со сплитом вниз, полный каскад Gross Sales → Brand Contribution и бюджет факторов-драйверов в одной ветке.
Свежие значения операционного S&OP подтягиваются в бюджет в формате Merge Request по выбранным брендам и показателям. Строго одностороннее (обратно нельзя).
Шесть модулей, от прогнозирования продаж до бюджета, в одном интерфейсе. Реальные экраны продукта.
Аналитики вводят план драйверов: TV, трейд-маркетинг, Digital, дистрибуция, рынок. Модель считает прогноз продаж покупателям и раскладывает его на вклад каждого фактора. Команда согласует до 4 сценариев и публикует Rolling Forecast по каналам.
Обеспечение поверх согласованного спроса: покрытие, запасы и ограничения по наличию. Симуляция дефектуры и списания по сроку годности, а ограничения возвращаются обратно в Demand как Constrained-прогноз.
Финансовый результат прямо из объёмов контура: помесячный P&L от Gross Sales до Brand Contribution. Маржа, ставки и затраты считаются на реальных данных плана, без отдельной выгрузки в Excel.
Полевые силы: штат представителей, визиты и цели по территориям. Визиты заходят в прогноз отдельным фактором F2F, а планы продаж и цены увязаны с финмоделью бренда.
Площадка для моделей: бэктест, калибровка под новый бренд, what-if и A/B-сравнение сценариев. Здесь же прод-реестр моделей на каждый бренд и ИИ-генерация управленческих отчётов.
Управление портфелем: новинки, зрелые позиции и делистинг. Запуск новинки прокидывается в прогноз Demand, а вывод позиции корректирует план без ручного переноса между таблицами.
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 продаж покупателям 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. С этого модуля начинается весь контур планирования, а сами модели управляются в отдельном модуле DataScience Lab: разработка, тестирование, согласование и вывод в продакшн.
Продажи покупателям, аптечным сетям, дистрибьюторам и запасы в канале: bridges, динамика по факторам и сценарный анализ.
Отработанный путь для компаний FMCG, фармы, косметики и других отраслей с многоуровневым каналом сбыта: 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.
Есть готовое демо на примере цикла планирования в фарм-индустрии: модуль прогнозирования (текущая версия) и весь контур вокруг него: Supply, Finance, SFE, DataScience Lab и ассортимент, 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.
