التنبؤ: قصة مستودع العيد

«يا أبو ريان، المستودع حقي فاضي.» تاجر في سلة مع بداية رمضان، ▶37:54

من الحلقة

• السؤال الذي بدأ كل شيء (▶33:17). سأل ثلاثة أو أربعة من تجار سلة: هل تستطيع سلة أن تخبرهم أي المنتجات في قطاعهم، كالعطور أو الإكسسوارات، ستُباع أكثر في الموسم القادم؟
• ماذا بنى المركز (▶34:44). أبحاثًا في نوعين من التنبؤ: المبيعات (كم، وأي المنتجات، وأين) والمخزون (كم مساحة مستودع تحجز مع شريك لوجستي). ونتج عنها 4 أوراق منشورة: اثنتان في مجلتين علميتين عالميتين، واثنتان في مؤتمرين عالميين (▶35:18). جمعت بيانات التجار أنفسهم، مع مقارنتها ببيانات تجار آخرين، واتجاهات الأسواق المفتوحة مثل أمازون ونون (▶34:19).
• الموافقة أولًا (▶36:06). قدّم التجار بياناتهم بموافقة شخصية وخطية ومباشرة.
• الخريطة الحرارية التي لم يفهمها أحد (▶36:23). في 2022 عُرضت على تاجر خريطة حرارية لكل منتجاته، وهي بين 45 و50 منتجًا، فلم يفهم شيئًا. فطلب من الباحث أن يعرض أعلى 3 منتجات متوقعة فقط، في رسم أعمدة أو دائرة بسيط (▶37:14). فـ«عدّل التاجر جلسته».
• النتيجة (▶38:28). قال التنبؤ إن المنتج الأول قد يبيع من 3 إلى 4 أضعاف مبيعاته المعتادة في العيد. تجاهل التاجر المنتجين الآخرين، وعبّأ مستودعه بالأول، فباع نحو 12 ضعف المعتاد، وفرغ مستودعه قبل أن يبدأ العيد.
• تسويق أقل وتركيز أكثر (▶38:52). كان يصرف عادة من 5,000 إلى 7,000 ريال تسويقًا على كل منتج من 5 أو 6 منتجات. هذه المرة صرف نحو 5,000 إلى 6,000 ريال على منتج واحد.
• الدرس (▶39:33). أعطاه البحث «الإثبات العلمي»، وأكمل حدسه التجاري الباقي. ولم يكن أي منهما وحده ليصنع هذه النتيجة.
• معادلات المطر (▶52:45). الأسواق العالمية تستخدم معادلات تنبؤ معروفة. أما إضافة سلة فكانت الاستعارة من علم الأرصاد: خبراء الطقس يقضون أعمارهم في تحسين نماذج كم قطرة مطر تنزل على المتر المربع. فطبّق الفريق ذلك على كم مبيعات نتوقع في كل منطقة جغرافية (▶53:42). وضمّ الفريق باحثًا متخصصًا في معادلات المطر مع علماء بيانات (▶54:06).
• سبع براءات لم تُسجّل (▶54:22). كانت في الأوراق الأربع 7 أفكار قابلة للتسجيل، لكن مجلس الإدارة لم يموّل تسجيلها.

الفكرة ببساطة

من الجداول المحورية إلى الاحتمالات

التنبؤ سؤال واحد في كل مستوياته: بناءً على ما حدث، ما الذي يُرجّح أن يحدث، وما مدى ثقتنا؟ وكل طريقة تضيف ما ينقص التي قبلها.

أفضل مقياس عام هو مسابقة M5 عام 2020، التي استخدمت نحو 42,000 سلسلة مبيعات يومية من وولمارت، مفصّلة من المنتج الواحد حتى المناطق كاملة. كانت أفضل المشاركات مجموعات نماذج من تعلّم الآلة، وبرز فيها LightGBM، وتفوّقت كلها على النماذج الإحصائية التقليدية (ملخص ويكيبيديا؛ ماكريداكيس وآخرون، 2022).

لماذا تشبيه المطر ذكي

يجيب تنبؤ المطر عن ثلاثة أسئلة معًا: كم، وأين، ومتى، في صورة كمية لكل وحدة مساحة. والطلب في التجزئة له الشكل نفسه: وحدات لكل منطقة في كل يوم. ولدى علم الطقس أدوات ناضجة لما تعاني منه التجزئة: توزيع التنبؤ على الخريطة، والجمع بين إشارات كثيرة غير مؤكدة، وتشغيل تنبؤات تجميعية (عدد كبير من التشغيلات المختلفة قليلًا، يكشف تباعدها مقدار عدم اليقين). واستعارة نموذج من مجال أمضى عقودًا في مسألة واحدة حركة كلاسيكية في البحث متعدد التخصصات، وهي بالضبط نوع الجمع الجديد الذي يمكن حمايته ببراءة.

لماذا للتنبؤ في السعودية مشكلته الخاصة

رمضان والعيد يتبعان التقويم الهجري، الذي يتقدّم نحو 11 يومًا كل سنة ميلادية. والنموذج الذي لا يعرف إلا «ديسمبر» أو «الربع الثاني» سيخطئ قراءة أكبر موسم في السنة. التنبؤ الجيد في السعودية يحسب الزمن بالتقويمين معًا.

من التنبؤ إلى المستودع

يتحول تنبؤ المبيعات إلى قرار مخزون عبر فكرتين بسيطتين:

• نقطة إعادة الطلب = الطلب المتوقع خلال مدة توريد المورّد + مخزون الأمان.
• مخزون الأمان يزيد بزيادة عدم يقين التنبؤ، لا بحجمه فقط.

لذلك يفيد النطاق (من 3 إلى 4 أضعاف) أكثر من رقم واحد. ونتيجة الاثني عشر ضعفًا تذكير بأن التنبؤ يصف البيانات، بينما قرارات الناس تغيّرها: تركيز كل التسويق على منتج واحد دفعه بعيدًا عمّا توقعه النموذج.

جرّبها

بيانات اصطناعية على شكل قصة التاجر. جرّب طريقتي التنبؤ، ثم اكشف ما حدث حين وضع التاجر كل مخزونه وتسويقه على منتج واحد. بعدها بدّل العرض لترى لماذا احتاج التاجر رسمًا أبسط.

مصطلحات أساسية

تنبؤ المبيعات · تنبؤ المخزون · الموسمية · انزياح التقويم الهجري · التنبؤ الاحتمالي · التنبؤ التجميعي · مخزون الأمان · نقطة إعادة الطلب.