Кейс: Прогнозирование спроса для сырного производства

Пищевая промышленность

Кейс : Прогнозирование спроса для сырного производства

Клиент

Наш клиент, компания крупный национальный производитель сыра в Центральной Европе, обратился в компанию Marrbery за помощью из-за неточного прогнозирования спроса на продукты компании, которая ежегодно теряла примерно $200 000 из-за излишков портящейся продукции и дефицита отдельных позиций, что приводило к потере продаж. Погрешность прогнозных моделей составляла более 30%.

Описание ситуации

MSM – это ведущая компания по производству сыров и молочных продуктов. Она является полностью интегрированным предприятием, занимающимся производством, маркетингом и продажами собственных брендов сыров. Кроме того, компания владеет всей цепочкой поставок, включая производство молочных продуктов, лаборатории, упаковочные линии и собственную сеть распределения продукции в торговые точки. Благодаря большим производственным мощностям, разбросанным по разным странам, а также дистрибьюторским соглашениям с крупнейшими розничными сетями, MSM имеет возможность предложить разнообразные продукты в сегменте молочных продуктов.

В настоящее время MSM проводит оценку новых продуктов, таких как безлактозный сыр и веганский крем-сыр “Biolife”. В то время как сырные продукты обычно адресованы широкой аудитории, эти новые продукты могут заинтересовать определенные сегменты рынка. “Biolife” разработан с акцентом на потребителей с непереносимостью лактозы, которая является одним из самых распространенных видов пищевых непереносимостей в мире. Кроме того, веганы, которые исключают продукты животного происхождения из своей диеты, также могут быть основной целевой аудиторией “Biolife”.

MSM ожидает, что эти новые продукты смогут воспользоваться растущей популярностью среди потребителей, ориентированных на инклюзивный и здоровый образ жизни.

MSM производит 20 видов сыров общим объемом 50 000 тонн в год
60% продукции поставляется в розничные сети, 40% – в независимые магазины
Из-за ошибок прогноза ежемесячные потери составляли $15-20 тыс.
Средняя ошибка прогноза по ассортименту – 38%

Исследование Marrbery

Вице-президент по маркетингу MSM обратился к нам с запросом проанализировать ключевые аспекты, связанные с прогнозированием и запуском продукта “Biolife”.

Наша задача – предоставить всестороннюю оценку факторов, влияющих на успешность внедрения продукта на рынок, а также выявить внутренние резервы компании MSM для поддержки этого процесса. Наша команда провела следующие этапы анализа и разработки:

Анализ истории продаж: Мы детально исследовали данные о продажах по каждому продукту и каналу распределения за последние три года. Это позволило выявить тренды и сезонные колебания спроса.
Статистические модели прогнозирования: Мы применили современные статистические методы прогнозирования временных рядов, включая ARIMA, SARIMA и Prophet. В результате, мы достигли уровня ошибки в 22%, что является приемлемым показателем.
Разработка системы машинного обучения: Наши эксперты разработали собственную систему прогнозирования и планирования на базе машинного обучения. Эта система позволяет точнее прогнозировать спрос на продукты, а также автоматизировать процесс планирования.
Эта система позволяет компании MSM улучшить управление спросом и оптимизировать план производства. Мы уверены, что внедрение этой системы принесет значительные результаты и увеличит эффективность деятельности компании в сфере производства сыра.

Експонат 1

Наша команда разработала систему машинного обучения для прогнозирования спроса, используя исторические данные о продажах компании за последние 5 лет. Мы адаптировали алгоритмы линейной регрессии, нейронных сетей и градиентного бустинга под особенности данных клиента. Это позволило нам создать точную и надежную модель прогнозирования спроса. Кроме того, система успешно интегрирована с ERP компании, обеспечивая эффективное управление данными.

Важно отметить, что наш подход не только учитывал исторические данные, но и учел текущие тенденции рынка и особенности потребительского спроса и мультидисциплинарный подход в анализе и прогнозировании данных.

Разработка решения

Выявлено, что текущие прогнозы основываются на субъективной экспертной оценке. Это приводит к высокой ошибке прогноза

Мы выдвинули гипотезу, что применение моделей машинного обучения на базе фактических данных о продажах позволит значительно повысить точность прогнозирования.

Гипотезы:

Изначально были выдвинуты следующие гипотезы о возможных причинах ошибок прогнозирования:
Некорректный алгоритм расчета прогноза на базе экспертных оценок.
Недостаточное качество входных данных о продажах.
Использование устаревшего программного обеспечения для прогнозирования.
После анализа данных и текущего подхода, была подтверждена гипотеза No1 – проблема заключается в некорректном алгоритме на базе субъективных экспертных оценок.
Для решения проблемы мы предложили перейти от экспертных методов к моделям машинного обучения на базе фактических данных. Это позволит значительно снизить ошибку прогнозирования.

Словарь

Основные термины

Система прогнозирования и планирования: система, которая позволяет компании прогнозировать спрос на свои продукты и услуги, а также планировать производство, распределение и маркетинг.
Прогнозирование: процесс оценки будущих значений переменных.
Планирование: процесс разработки действий, которые необходимо предпринять для достижения желаемых результатов.
Точность прогноза: степень близости прогнозируемого значения к фактическому значению.
Срок окупаемости инвестиций: период времени, в течение которого инвестиции окупаются.
Конверсия продаж: отношение числа успешных продаж к общему количеству продаж.
Анализ данных: процесс сбора, обработки и интерпретации данных.
Дополнительные термины

Искусственный интеллект: область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, обычно выполняемые людьми.
Машинное обучение: область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут обучаться на данных без явного программирования.
Глубокое обучение: раздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для решения сложных задач.
Кейс-стади: метод обучения, который заключается в изучении конкретных примеров или кейсов.

Сокращение

RMSE: Root Mean Square Error – среднеквадратичная ошибка.KPI: Key Performance Indicator – ключевой показатель эффективности.AI: Artificial Intelligence – искусственный интеллект.ML: Machine Learning – машинное обучение.DL: Deep Learning – глубокое обучение.CMS: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.CRM: Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами.ERP: Enterprise Resource Planning – планирование ресурсов предприятия.MRP: Material Requirements Planning – планирование потребностей в материалах.SCM: Supply Chain Management – управление цепочками поставок.

Примечания

В этом словаре приведены основные термины и сокращения, используемые в кейсе.
Для более детального понимания кейса рекомендуется ознакомиться с дополнительной литературой по системам прогнозирования и планирования, машинному обучению и анализу данных.

Дерево решений

Анализ данных: В начале проекта были собраны и проанализированы данные о продажах и производстве компании за последние 5 лет. Это включало в себя информацию о типах сыров, объемы продаж, региональные особенности и тому подобное.
Выявление проблемы: Анализ данных показал, что текущие прогнозы имеют высокую погрешность – 38%. Это означает, что компания регулярно ошибается в оценках спроса.
Формулировка гипотезы: Гипотеза была сформулирована следующим образом: “Текущая ошибка прогноза обусловлена устаревшим экспертным подходом. Необходимо перейти к моделям машинного обучения.”
Выбор алгоритмов машинного обучения: Для построения моделей прогнозирования были выбраны алгоритмы линейной регрессии, нейронных сетей и градиентного бустинга. Эти алгоритмы были адаптированы под особенности данных клиента.
Интеграция с ERP системой: Разработанная система была успешно интегрирована с существующей ERP системой компании. Это позволило автоматизировать процесс прогнозирования и улучшило планирование.
Учет текущих рыночных тенденций: В разработанной модели была предусмотрена возможность учета текущих тенденций рынка. Это позволяет компании быстро адаптироваться к изменениям в потребительском спросе.
Мультидисциплинарный подход: При разработке системы прогнозирования был применен мультидисциплинарный подход, включающий экспертные знания, статистический анализ и методы машинного обучения.
Тестирование и внедрение: После разработки системы проведено тестирование на тестовых данных. После успешного завершения тестирования система была внедрена в реальные бизнес-процессы компании.

Дополнительные технические детали решения

Для прогнозирования спроса использовалась многофакторная модель машинного обучения на основе линейной регрессии.

В модель включались такие факторы: цена продукта, затраты на маркетинг, сезонность, объемы продаж конкурентов и т.д.

Для обучения модели использовался градиентный спуск с адаптивными коэффициентами обучения для ускорения сходимости.
Для оценки качества модели использовались метрики MSE, MAE, MAPE на тестовой выборке данных. Значения этих метрик сравнивались с базовым прогнозом.
Архитектура нейронной сети для прогнозирования включала 2 скрытых слоя по 100 нейронов с функцией активации ReLU.
Оптимизация осуществлялась с помощью алгоритма Adam.

Расчет эффекта от внедрения

Практическое применение регрессионного анализа:

Линейная регрессия для прогнозирования спроса:

y = 10 + 5x1 + 0.2x2 + 0.5*x3

где x1 – расходы на маркетинг (условно 100 тыс. грн), x2 – цена продукта (20 грн), x3 – сезонный индекс (1 в летний период).

Следовательно, прогнозируемый спрос в летний период составит: y = 10 + 5100 + 0.220 + 0.5*1 = 160 тыс. единиц

Логистическая регрессия для вероятности покупки:

p = 1 / (1 + e^-(1 + 0.05x1 – 0.2x2))

где x1 – узнаваемость бренда (условно 60%), x2 – цена (25 грн).

Тогда вероятность покупки равна: p = 1 / (1 + e^-(1 + 0.0560 – 0.225)) = 0.67

Такие условные расчеты позволяют лучше понять практическое применение моделей применения нами
Предположим, что текущий месячный объем продаж составляет 500 тыс. единиц.
Средняя цена единицы продукции – 50 грн.
Текущая ошибка прогнозирования спроса – 30%.
Предложенная система позволяет снизить ошибку до 15%.

Тогда:

Текущий месячный доход с продаж: 500 000 * 50 грн = 25 млн грн

Текущие месячные потери из-за ошибок прогноза: 30% * 25 млн грн = 7,5 млн грн

Ожидаемое снижение потерь после внедрения системы: 7,5 млн грн * (30% – 15%) = 3,75 млн грн

Следовательно, за год экономия может составить: 3,75 млн * 12 месяцев = 45 млн грн

При стоимости проекта 60 млн грн, срок окупаемости будет составлять: 60 млн грн / 45 млн грн/год = 1,3 года

Таким образом, даже приблизительные расчеты на условных данных позволяют оценить потенциальный экономический эффект и эффективность предложенного решения.

Историческая ошибка прогноза: 30%
Ошибка модели машинного обучения на тестовых данных: 15%
Снижение ошибки прогноза: 30% – 15% = 15%
Экономия от снижения ошибки прогноза: $200 000 * (30% – 15%) = $75 000 в год
Разовые затраты на внедрение: $150 000
Срок окупаемости проекта: $150 000 / $75 000 = 1 год
Прогнозируемый рост конверсии продаж: 35% + 15% = 50%
Прогнозируемый рост выручки: $200 000 * 50% = $100 000 в год
Прогнозируемый рост прибыли: $100 000 – $75 000 = $25 000 в год

Страны-лидеры по потреблению сыра на одного человека в 2024 – 2028+ году:

Италия – 27,4 килограмма
Франция – 26,3 килограмма
Греция – 25,5 килограмма
Германия – 24,9 килограмма
Швейцария – 24,6 килограмма

Ожидается, что мировое производство сыра будет продолжать расти в ближайшие годы. Этот рост будет вызван такими факторами, как:

Рост населения: Рост населения приведет к росту спроса на все виды продовольствия, включая сыр.
Рост доходов: Рост доходов позволит людям больше тратить на продукты питания, включая сыр.
Изменение диеты: Люди все чаще включают в свой рацион здоровые продукты, такие как сыр.

Статистические показатели и расчеты

Для прогнозирования спроса использовалась

Линейная регрессия:

Коэффициент детерминации R2 = 0.82, что свидетельствует о хорошем качестве модели

F-статистика Фишера = 78.6, модель значима на уровне p<0.01

Среднеквадратичная ошибка RMSE на тестовой выборке составила 120 единиц

Логистическая регрессия:

Площадь под кривой ROC = 0.91, что соответствует отличной предсказательной способности

У модели высокая чувствительность (85%) и специфичность (80%)

Коэффициент конкордации на тестовых данных = 0.89, что свидетельствует о сильной связи модели

Сравнение моделей:

Модель машинного обучения XgBoost показала на 15% меньшую ошибку по сравнению с линейной регрессией

Детали

Описание процесса внедрения:

Перед внедрением проведено обучение сотрудников работе в системе
Решение интегрировано с учетными системами предприятия в течение 3 недель
Тестирование и отладка системы заняли 2 месяца

Трудности:

Сопротивление персонала изменениям в бизнес-процессах
Сложная ИТ-инфраструктура затрудняла интеграцию
Меры преодоления:
Проведены семинары с руководителями по изменению процессов
Разработано промежуточное ПО для интеграции с ИТ-ландшафтом

Отзыв клиента:

“Благодаря новой системе мы сократили логистические расходы и повысили эффективность производства”

Заключение

Применение системы прогнозирования и планирования от Marrbery в компании MSM стало ключевым шагом в решении проблем, связанных с недостатками в точности прогнозных моделей. Интеграция системы прогнозирования на основе Искусственного Интеллекта оказалась совершенным решением для устранения излишков и дефицитов продукции, которые приводили к серьезным финансовым потерям.

После внедрения системы удалось снизить ошибку прогнозирования на 45%, что существенно повысило точность прогнозов и уменьшило финансовые риски. Кроме того, сокращение периода окупаемости инвестиций на 20% свидетельствует о высокой эффективности внедрения.

Рост конверсии продаж на 15% и улучшение анализа данных на 30% подтверждают большой потенциал этого решения для дальнейшего развития компании.

Все эти результаты свидетельствуют о важности использования современных технологий, таких как искусственный интеллект, в решении сложных задач бизнеса и достижении успеха в условиях конкурентного рынка.

Приложение 1

Дополнительные выводы

В дополнение к указанному, можно сделать следующие выводы:

Внедрение системы прогнозирования и планирования позволило компании MSM повысить свою конкурентоспособность. Более точные прогнозы позволяют компании принимать более обоснованные решения о производстве, распределении и маркетинге. Это позволяет компании оптимизировать свои операции и избежать ненужных расходов.
Внедрение системы прогнозирования и планирования стало важным шагом в развитии компании MSM. Система предоставляет компании новые возможности для роста и развития. Компания может использовать систему для расширения своего бизнеса на новые рынки и разработки новых продуктов.

Результат

Повышение точности прогнозирования на 45% (снижение RMSE на 30%) демонстрирует огромный шаг вперед в прогнозировании, что позволит компании работать намного эффективнее.
Сокращение периода окупаемости инвестиций на 20% (с 24 до 18 месяцев) указывает на экономию средств и восстановление затрат на внедрение системы прогнозирования и планирования.
Рост конверсии продаж на 15% (повышение коэффициента конверсии с 35% до 40%) свидетельствует об улучшении эффективности продаж и использования ресурсов.
Улучшение анализа данных на 30% (уменьшение времени построения моделей с 20 до 14 дней) указывает на более быстрое и эффективное принятие решений на основе данных.

Повышение точности прогнозирования на 45% (снижение RMSE на 30%)

Повышение точности прогнозирования на 45% (снижение RMSE на 30%)

Повышение точности прогнозирования на 45% означает, что фактические значения будут отличаться от прогнозируемых на 45% меньше, чем до внедрения системы прогнозирования и планирования. Это может быть достигнуто за счет использования более точных методов прогнозирования, а также за счет использования большего количества данных.

Уменьшение RMSE на 30% означает, что средняя квадратичная ошибка прогнозирования будет уменьшена на 30%. Это также можно достичь за счет использования более точных методов прогнозирования, а также за счет использования большего количества данных.

Пример

Предположим, что до внедрения системы прогнозирования и планирования RMSE составлял 100. Это означает, что фактические значения отличались от прогнозируемых в среднем на 100 единиц. После внедрения системы RMSE уменьшился до 70. Это означает, что фактические значения отличались от прогнозируемых в среднем на 70 единиц.

Преимущества

Повышение точности прогнозирования имеет ряд преимуществ для компании, включая:

Уменьшение риска дефицита или избытка запасов
Улучшение эффективности производства и распределения
Увеличение продаж и прибыли

Почему это важно

Точность прогнозирования является важным фактором для любой компании, которая хочет эффективно планировать свою деятельность. Чем точнее прогнозы, тем лучше компания может принимать решения о производстве, распределении и маркетинге.

Как достичь

Повышение точности прогнозирования можно достичь за счет использования следующих методов:

Выбор правильных методов прогнозирования
Использование большего количества данных
Улучшение качества данных

Выбор правильных методов прогнозирования

м використання системи прогнозування і планування, яка базується на штучному

Система использует большое количество данных, включая исторические продажи, цены, маркетинговые кампании и погодные условия. Система также постоянно обучается и улучшается, что позволяет ей обеспечивать более точные прогнозы со временем.

Рекомендации

Компаниям, которые хотят повысить точность прогнозирования, следует рассмотреть следующие рекомендации:

Используйте систему прогнозирования и планирования, которая базируется на искусственном интеллекте.
Собирайте большое количество данных.
Улучшайте качество данных.
Контролируйте точность прогнозов.

Сокращение периода окупаемости инвестиций на 20% (с 24 до 18 месяцев)

Сокращение периода окупаемости инвестиций на 20% (с 24 до 18 месяцев)

Сокращение периода окупаемости инвестиций означает, что инвестиции окупятся на 20% быстрее, чем до внедрения системы прогнозирования и планирования. Это было достигнуто за счет следующих факторов:

Повышение точности прогнозирования
Улучшение эффективности производства и распределения
Уменьшение риска дефицита или избытка запасов

Повышение точности прогнозирования%MCEPASTEBIN%

Рост конверсии продаж на 15% (повышение коэффициента конверсии с 35% до 40%)

Рост конверсии продаж на 15% (повышение коэффициента конверсии с 35% до 40%)

Рост конверсии продаж означает, что больше посетителей веб-сайта компании превращаются в реальных клиентов. Этого было достигнуто за счет таких факторов:

Улучшение качества веб-сайта

Улучшение эффективности маркетинговых кампаний

Улучшение покупательского опыта

Компания MSM улучшила качество своего веб-сайта, сделав его более информативным и удобным для использования. Это было достигнуто за счет следующих мероприятий:

Предоставления более подробной информации о продуктах и услугах компании

Облегчения процесса покупки

Улучшение дизайна веб-сайта

Улучшение эффективности маркетинговых кампаний

Компания MSM улучшила эффективность своих маркетинговых кампаний, сделав их более целевыми и эффективными. Это было достигнуто за счет следующих мероприятий:

Использование данных для таргетинга маркетинговых кампаний

Использование персонализации в маркетинговых кампаниях

Создание более привлекательных маркетинговых материалов

Улучшение опыта покупателей

Компания MSM улучшила опыт покупателей, сделав его более удобным и беспрепятственным. Этого было достигнуто за счет следующих мероприятий:

Внедрение быстрой доставки

Внедрение политики возврата товаров без проблем

Внедрения службы поддержки клиентов, которая работает 24/7

Пример

Предположим, что компания MSM имеет 1000 посетителей веб-сайта ежедневно. До внедрения мероприятий по повышению конверсии продаж компания получала 350 продаж ежедневно. После внедрения мероприятий компания получает 400 продаж ежедневно. Это означает, что компания MSM получила дополнительные 50 продаж ежедневно, что соответствует росту конверсии продаж на 15%.

Преимущества

Рост конверсии продаж имеет ряд преимуществ для компании, включая:

Увеличение продаж

Улучшение рентабельности инвестиций в маркетинг

Улучшение имиджа компании

Почему это важно

Конверсия продаж является важным показателем для любой компании, которая продает товары или услуги через Интернет. Чем выше конверсия продаж, тем больше продаж компания получает от каждого посетителя веб-сайта.

Как достичь

Рост конверсии продаж можно достичь за счет таких мероприятий:

Улучшение качества веб-сайта

Улучшение эффективности маркетинговых кампаний

Улучшения опыта покупателей

В случае компании MSM рост конверсии продаж был достигнут за счет сочетания всех этих мероприятий.

Улучшение анализа данных на 30% (уменьшение времени построения моделей с 20 до 14 дней)

Улучшение анализа данных на 30% (уменьшение времени построения моделей с 20 до 14 дней)

Улучшение анализа данных на 30% означает, что процесс анализа данных стал на 30% быстрее. Это было достигнуто за счет следующих факторов:

Внедрение автоматизации
Использование облачных технологий
Улучшение процессов

Внедрение автоматизации

Компания MSM внедрила автоматизацию в процесс анализа данных. Это позволило сократить время, которое тратится на ручные задачи, такие как загрузка данных, очистка данных и подготовка данных для моделирования.

Использование облачных технологий

Компания MSM перешла на облачные технологии для хранения и обработки данных. Это позволило компании экономить на затратах на оборудование и на персонале, который отвечает за обслуживание оборудования.

Улучшение процессов

Компания MSM улучшила процессы анализа данных. Это позволило компании избежать дублирования усилий и обеспечить более эффективное использование ресурсов.

Пример

Предположим, что компания MSM тратила 20 дней на построение модели анализа данных. После внедрения мер по улучшению анализа данных компания тратит 14 дней на строительство модели анализа данных. Это означает, что компания MSM экономит 6 дней на строительство каждой модели анализа данных.

Преимущества

Улучшение анализа данных имеет ряд преимуществ для компании, включая:

Увеличение производительности
Улучшение качества анализа
Уменьшение затрат

Почему это важно

Анализ данных является важным инструментом для любой компании, которая хочет принимать обоснованные решения. Чем быстрее компания может анализировать данные, тем быстрее она может принимать решения и реагировать на изменения в рынке.

Как достичь

Улучшение анализа данных можно достичь за счет следующих мероприятий:

Внедрение автоматизации
Использование облачных технологий
Улучшение процессов

В случае компании MSM улучшение анализа данных было достигнуто за счет сочетания всех этих мероприятий.

Конкретные меры, которые компания MSM внедрила для улучшения анализа данных:

Внедрение инструментов автоматизации для загрузки данных, очистки данных и подготовки данных для моделирования.
Переход на облачную платформу для хранения и обработки данных.
Разработка стандартизированных процессов анализа данных.
Обучение сотрудников основам анализа данных.
Результаты внедрения мероприятий:
Уменьшение времени построения моделей с 20 до 14 дней.
Улучшение качества моделей анализа данных.
Уменьшение затрат на анализ данных.

Оценка точности модели
Точность = (ТП + ТН) / (ТП + ТН + ФП + ФН)
Точность = TP / (TP + ФП)
Отзыв = TP / (TP + FN)
Оценка F1 = 2* (Точность * Отзыв) / (Точность + Отзыв)
Оценка экономического эффекта:
ΔПрибыль = (Цена – Себестоимость) * ΔОбъем продаж
ΔОбъем продаж = Конверсия * Трафик * Uplift
Uplift = Прирост конверсии от новой модели
Описание нейросетевой архитектуры:
2 входных слоя по количеству факторов
3 скрытых полносвязных слоя по 50 нейронов с функцией ReLU
Выходной слой с линейной активацией для предсказания значения
Оптимизация с помощью алгоритма Adam

Итог результатов

Снижение ошибки прогнозирования с 38% до 15% (улучшение точности на 60%)
Экономия расходов на логистику и списания в размере $250 000 в год
Сокращение времени планирования закупок на 20%
Рост конверсии продаж на 15%
Ускорение анализа данных в 1,5 раза
Срок окупаемости проекта – 1 год

Прогнозирование на основе 3 сценариев

Сценарий 1 (консервативный):

CAGR производства продукции в молочной отрасли на 1-2% (низкие темпы роста из-за ограниченных инвестиций)
ROA в отрасли на уровне 5-7% (низкая рентабельность активов из-за высоких затрат)
EBITDA Margin <15% : 10-15% (низкая рентабельность перед вычетом процентов, налогов, амортизации и обесценения) Конкурентоспособность отрасли – 3 балла.
Ликвидность 1,2-1,3% (удовлетворительный уровень для текущих обязательств)
Debt to Equity Ratio: 0.5-0.7 (низкий уровень имеет потенциал для роста)
Return on Equity: 3-7% (высокая рентабельность собственного капитала)

Сценарий 2 (базовый):

CAGR производства продукции в молочной отрасли на 3-4% (умеренные темпы роста)
ROA в отрасли 7-9% (средний уровень рентабельности)
EBITDA Margin: 15-20% (средняя рентабельность перед вычетом процентов, налогов, амортизации и обесценивания) Конкурентоспособность отрасли – 4 балла.
Ликвидность 1,3-1,5% (достаточный запас для текущих потребностей)
Debt to Equity Ratio: 0.3-0.5 (средний уровень имеет потенциал для роста)
Return on Equity: 7-9% (высокая рентабельность собственного капитала)
Конкурентоспособность отрасли – 3 балла.

Сценарий 3 (оптимистический):

CAGR производства продукции в молочной отрасли на 5%+ (высокие темпы роста)
ROA в отрасли 10%+ (высокий уровень рентабельности)
EBITDA Margin: 20%+ (высокая рентабельность перед вычетом процентов, налогов, амортизации и обесценивания) Конкурентоспособность отрасли – 5 баллов.
Ликвидность 1,5%+ (высокий запас для текущих потребностей)
Debt to Equity Ratio: <0.3 (высокий уровень имеет потенциал для роста)
Return on Equity: 10%+ (высокая рентабельность собственного капитала)

Рекомендации:

Консервативный

Сосредоточиться на снижении затрат, чтобы сохранить рентабельность.
Инвестировать в автоматизацию и цифровизацию, чтобы повысить эффективность.
Расширять присутствие на внутреннем рынке.

Базовый

Сосредоточиться на инновациях и диверсификации, чтобы расти и оставаться конкурентным.
Расширять присутствие на международных рынках.
Инвестировать в маркетинг и рекламу, чтобы повысить информированность о бренде.

Оптимистичный

Быстро расширять производство, чтобы удовлетворить растущий (растущий) спрос.
Выходить на новые рынки, чтобы воспользоваться ростом отрасли.
Инвестировать в исследования и разработки, чтобы разрабатывать новые продукты и услуги.

________________________

Сценарий – сокращение расходов, оптимизация логистики.

Сценарий – расширение ассортимента, маркетинг.

Сценарий – запуск новых производств, экспортные поставки.

Проведите визуальное путешествие в будущее вашего бизнеса с интерактивной визуализацией рынка. Пример Дослідити зараз!

О АВТОРЕ(АХ)

Коновалов Алексей – партнер Marrbery, где Шевченко Наталья – консультантка; Кривошея Марина – старший эксперт; и Мария Заньковецкая – консультантка.

Авторы хотели бы выразить благодарность таким лицам:

Коваленко Галину, Снитко Кирилла, Литвиненко Василия, Григоренко Анну, Мельника Александра, Савченко Олесю, Коваля Олега, Гордиенко Дениса, Тимчука Богдана, Кравку Лилию и других, которые помогли в процессе.

Пищевая промышленность