Skip to main content

Предиктивная аналитика (для дарксторов)

Для дарксторов добавлен раздел “Предиктивная аналитика”. Раздел доступен для Помощников, лидеров и старших.
Предиктивная аналитика- это инструмент для более точного и удобного планирования графиков. Аналитика позволяет прогнозировать загруженность торговой точки в тот или иной день и определить необходимое количество сотрудников, чтобы справиться с этой загруженностью.

Раздел аналитики размещается в верхней части экрана в строке “Потребности и возможности”.

При наведении мышна эту строку пой раскрыяваеится тултип с пинфодробнымаци данными:

Данныей раздел поз соотволяетствующему увдню. Строка идеть тултип выделены бкрасной рамкой на скриншоте.

Снимок экрана 2025-04-04 161217.png

Раздел аналитики доступен дуля помощника розницы, лидера даркстора и старшего кассира-комплектовщика.

 

Методика расчета аналитики

 

Для составления необходимых даналитикей прогнозов используется модель CatBoost – эксперт, олибучествунный знаказов, основываясье огромной накопленной статистики. Модель сбнахоркдит заказов за прношлый период.
Например для прогноза планирования на сегодняшний или будущий период (с разбивкой по часам) берутся аналогичные данные недельной давности и наиспользует их основании делается прогноз.

УВ расчетах учитываются:

  • Количество заказов, поступивших на выбранную ТТторговую точку в конкретный час негоделю назад. Считается, что в такой же период в будущем будет получимено примерно столько же заказов

    .

  • Реальная скорость работы сборщиков, на основании собранной статистики по конкретным исполнителям

    .

  • Для сборщиков без статистики принимается за норму 6 заказов в час. (тТак как статистики нет, предполагается, что это новички)

    .
  • Погодные данные, которые ежедневно подгружаются с сайта https://rp5.ru. Учитываются не только исторические погодные данные, но и прогнозы погоды будущих дней, которые ежедневно поступают с сайта https://api.met.no. Модель сама определяет то, как погода влияет на прогноз загруженности торговой точки, анализируя данные предыдущих периодов.
  • Данные производственного календаря и календаря Православных Христианских Праздников.

Прогнозы по сборке и доставке дискретизируются с шагом в 1 час и строятся на 14 дней вперед.

  • Обычный прогноз: основывается на данных о доставке и сборке, где каждый заказ имеет привязку к торговой точке.
  • Зональный прогноз: основывается на данных о доставке и сборке, привязанных к торговой точке, на основе координат заказа и статистики принадлежности этого адреса к зоне доставки той или иной торговой точки.

 

Отображение месячной, недельной и дневной аналитики

 

Метод отображения прогноза может меняться в зависимости от выбранного временного промежутка. Есть месячное, недельное и дневное отображение.

Месячное отображение аналитики представляет собой ряд иконок, которые обозначают среднее состояние дня. Месячное отображение выделено красной рамкой на скриншоте.

Месячное отображение.png

image.png

Недельное отображение аналитики представляет собой ряд полос, которые показывают прогноз по различным временным промежуткам в соответствующем дне. Зеленый цвет полосы означает, что сотрудников достаточно. Красный цвет - что сотрудников не хватает. Желтый - что присутствует избыток сотрудников. Недельное отображение выделено красной рамкой на скриншоте.

Недельное отображение.png

Дневное отображение аналитики представляет собой одну полосу, которая показывает прогноз по различным временным промежуткам выбранного дня. Зеленый цвет полосы означает, что сотрудников достаточно. Красный цвет - что сотрудников не хватает. Желтый - что присутствует избыток сотрудников. Недельное отображение выделено красной рамкой на скриншоте.

Дневное отображение.png

 

Просмотр прогноза на будущие даты

 

При наведении в строке “Потребности и возможности” на любой будущий день появляется тултип с прогнозом по этому дню. Тултип озаглавлен как “Выполнение заказов”. Пример тултипа изображен на скриншоте ниже.

image.png

Тултип отображает информацию по всему дню. Сама информация разбита на часовые интервалы. 

Колонка “Интервал” отображает конкретный час, к которому привязана информация.

Колонка “Собираем/ожидаем строк” отображает сравнение производительности торговой точки и ее ожидаемой загруженности. Производительность определяется на основе производительности сотрудников, которые будут работать в данный конкретный час.

Загруженность прогнозируется самой моделью. Сравнение отображается в виде фразы “X из Y”, где X - это ожидаемая производительность торговой точки, а Y - ожидаемая загруженность.

Аналитика реагирует на фильтры. Для правильного прогноза все сборщики в торговой точке не должны быть скрыты фильтрами, а должны отображаться в списке.

Зная количество сотрудников, запланированных в график на ТТторговой точке, их реальную среднюю скорость работы и количество ожидаемых заказов на ТТторговой дточке, составлаяется рекомендация прогноз планированияю графика,. прРекогменоздация может отражабыть трех ви сдостоянияв:

  • Норма

    С– сотрудников запланировано достаточно, чтобы собрать ожидаемое количество заказов - Норма

    .
  • Избыток

    С– сотрудников запланировано с избытком для такого количества заказов,. и тогда, вВероятно, персонал будет простаивать

    .
  • Нехватка

    С– сотрудников запланировано недостаточно для успешной обработки такого количества заказов - Нехватка

    .

image.png 

При просмотре данных за прошлые периоды также учитываются данные на этот период неделю назад.

В статистики по прошедшим одатам

 

При нажавется измендение за неделю, как изменилась средняя скорость сборки, то есть количество заказов, собранных исполнителе за 1 час работы.

image.png

  • Если выбрать отображение графика за неделю, в строке “Потребности и возможности” на любой прошедший день появляется тултип с анализом этожго дня. Тултип озаглавлен как “Заказы прогноз и факт”. Пример тувлтидпа изображен на скриншоте ниже.

    image.png

    Тултип отображаеть информацию по всему дню. Сама информация разбита на часовые интервалы. Колонка “Интервал” отображает конкретный час к которому привязана информация.

    Колонка “Среднеле на исп. в час” показывает сравнение прогнозируемого количества заказов в час с фактическим. Визуально результат сравнения отображается стрелкой вверх, прямо или вниз.

    После расчета и сравнения прогнозируемого и фактического количество заказов на торговой точке выводится итоговый вердикт анализа. Вердикт может быть трех видов:

    • Попадание – прогнозируемая и фактическая нагрузка равны либо близки подруг часам:
      • к
    другу.

    image.png

    • Если выбрать оОтображение большего периода, то можно увидеться стреднее слкостояние дня:



    Важно! Аналитика реагирует на фильтры. Дляй прямо и зеленым цветом текставиль.
  • Перепрогногоз – прогнозируемая нагрузка оказалась больше фактической. Скорее всего, в это время на торговой точке простаивали сботрщудники. Отображается стрелкой вниз и серым цветом текста.
  • Недопрогноз – прогнозируемая нагрузка оказалась меньше, чем фактическая. Скорее всего, в ТТэто время на торговой точке не хватало сотрудников. Отображается Стрелжкой вверх и красным быцветьом текста.

    •  

    Видео презентации предиктивной аналитики

     

    В в спискде.

    ?️ По по ссылке вы можете посмотреть видео с презентацией предиктивной аналитики. В видео описывается устаревший алгоритм фработы аналитики. Актуальный механизм работы аналитики расписан в этой инструкционала:
    https://rutube.ru/video/private/21ddfa7d9a0b28f2d95fcc17f3107623/?p=HIAFVfhpFIdqdy4txokU9gи.

Back to top