Automatic trend and seasonality analysis
Weather conditions and holidays integration
Interactive reports with visualization
Business factors integration

⚙️ Settings

🏙️ FoodsMarket
City
📦 Chicken fillet
Product
🅰️🅱️🅲️ C
ABC Category
📊 0.8
Confidence Interval
🟠 18-22
Advance Period
🟢 1-7
Salary Period

📈 Sales Forecast with Confidence Intervals

🔍 Forecasting Model Components

📊 What components show:

  • 📈 Trendoverall direction of sales changes over time
  • 📅 Weekly Seasonalitysales fluctuations throughout the week (Mon-Sun)
  • 🗓️ Yearly Seasonalityseasonal sales changes throughout the year
  • 💰 Advance Paymentimpact of advance payment days (in percent change)
  • 💵 Salary Paymentimpact of salary payment days (in percent change)
  • 🌡️ Temperaturehow weather conditions affect sales
  • 🌧️ Precipitationimpact of rainy weather on customer behavior
  • 🎉 Holidayshow holidays affect sales

📊 Last 2 weeks + 7 days forecast

🔍 Histogram Comparison

Blue - actual sales for the last 14 days. Orange - forecasted sales for the next 7 days.

Пояснення прогнозу на 02.11.2025

📊 Загальний прогноз: 9.8 од.

Перший прогнозний день після останнього історичного дня продажів

🌿 До моделі застосовано адаптивну сезонність

  • 📈 Тренд: зростає (зміна: +4.2 од.)
  • 📅 Тижнева сезонність: +0.7 од. - трохи вище середнього (неділя)
  • 📅 Річна сезонність: -0.4 (увімкнено)

🔍 Розбивка компонентів

  • 📈 Базовий тренд - довгостроковий напрямок: 9.6 од. - загальний напрямок зміни продажів
  • 📅 Тижнева сезонність - коливання продажів протягом тижня: +0.7 од. - коливання продажів протягом тижня
  • 🗓️ Річна сезонність - сезонний вплив: -0.4 од. - сезонні зміни продажів протягом року
  • Зовнішні фактори: -0.0
  • Економічні фактори: Зарплата
  • Погодні відхилення: 🌡️ 0.2°C, 🌧️ -0.1мм (близько до середньої температури, нормальні опади) - відхилення від середнього

🧮 Математичний розрахунок

Базові компоненти: 9.6 + (+0.7) + (-0.4) = 9.8 од.

Додаткові фактори: -0.0 од.

Загальна сума: 9.8 + (-0.0) = 9.8 од.

Точний збіг з прогнозом: 9.8

📊 Довірчий інтервал

З ймовірністю 80% продажі будуть між 6 та 13 од.

ABC категорія товару для налаштування довірчого інтервалу: C (базовий, 80%)

10

📊 Розширене пояснення моделі

Статистика навчання
738 Днів історії
5 Святкові дні
2 Погодні фактори
Динаміка тренду

Поточний рівень: 9.6 од.
Початковий рівень: 5.4 од.
Зміна: 📈 +4.2 од. (зростає)

Річна сезонність

Поточний період: -0.4 од.

Середнє по місяцях:
Січень: -1.7 од. Лютий: -1.1 од. Березень: -0.7 од. Квітень: +0.1 од. Травень: +1.0 од. Червень: +1.1 од. Липень: +0.6 од. Серпень: +1.5 од. Вересень: +0.9 од. Жовтень: -0.7 од. Листопад: -0.7 од. Грудень: -0.4 од.
Тижнева сезонність:

неділя: +0.7 од.

Середнє по днях тижня:
Понеділок: -0.5 од. Вівторок: -0.8 од. Середа: -1.0 од. Четвер: -0.3 од. П'ятниця: +0.5 од. Субота: +1.5 од. Неділя: +0.7 од.
Невизначеність прогнозу

Ширина інтервалу: {width}: 7 од. (72% від прогнозу)
Основні джерела: історична волатильність, сезонна мінливість, зовнішні фактори

🧠 Примітка про адаптивну сезонність

Модель автоматично адаптувалася до обсягу даних для оптимальної точності.

  • Тижнева сезонність: увімкнено
  • Річна сезонність: увімкнено
  • 📊 Захисні механізми: не потрібна

Система гарантує додатні значення прогнозу

📞 Contact Us
We are always happy to answer your questions and provide professional consultation
📧
General inquiries
🛠️
Technical support
📱
Phone numbers

Можливості Sales Vision Pro

🤖 Математичний підхід

Використання математичної моделі для високоточного прогнозування продажів з урахуванням сезонності та трендів.

🌤️ Погодний аналіз

Автоматичне завантаження та аналіз погодних даних для визначення їх впливу на продажі. Підтримка історичних даних та прогнозів.

💰 Аналіз виплат

Розумне виявлення днів авансу та зарплати з розрахунком їх впливу на продажі у відсотках. Автоматичне налаштування періодів.

🎉 Святкові дні

Підтримка календаря свят з аналізом їх впливу на продажі. Можливість додавання власних особливих днів та подій.

🎯 Бізнес-фактори

Підтримка додаткових бізнес-факторів: промоакції, розпродажі, відкриття конкурентів, маркетингові кампанії, сезонні розпродажі, Black Friday та аналогічні події, дні народження магазину та інші події, що впливають на продажі. Автоматичний розрахунок впливу у відсотках.

🔍 Виявлення аномалій

Автоматичне виявлення та корекція аномальних значень у даних продажів з врахуванням святкових днів та особливих обставин.

📊 Інтерактивні звіти

Створення професійних HTML звітів з інтерактивними графіками, детальною статистикою та можливістю експорту даних.

Про розробника

Сергій Онуфрієнко
Сергій Онуфрієнко
Старший консультант з аналітики продажів
Експерт з автоматизації бізнес-процесів рітейлу та виробництва з 24+ років практичного досвіду в Україні. Спеціалізуюсь на впровадженні ERP-систем, розробці систем прогнозування продажів та інтеграції AI-технологій у бізнес-процеси.

Ключові компетенції

🏪

Автоматизація рітейлу

Впровадження облікових, управлінських та торгових систем для мереж 30-100+ магазинів.

📊

Математичне моделювання

Вища математична освіта та розробка систем прогнозування продажів. Впровадження та супровід B2B модулів для прогнозування.

💻

Технологічний стек

Експертиза в MS SQL, PostgreSQL, Power BI, Python. Розробка аналітичних систем та інтеграція з бізнес-процесами.

🎯

Маркетингова експертиза

Глибоке розуміння маркетингових стратегій, управління запасами, дисконтних систем та KPI показників ефективності роботи в рітейлі.

🔧

Торгове обладнання

Досвід роботи зі сканерами штрих-кодів, вагами, термінали збору даних та іншим торговим обладнанням. Розуміння протоколів обміну даних.

🤖

AI та інновації

Інтеграція штучного інтелекту у бізнес-процеси. Постійне вдосконалення та впровадження нових технологій у сфері аналітики та прогнозування.

Мета – застосовувати математичні знання та AI-технології для вирішення реальних бізнес-завдань, створюючи інструменти, які приносять цінність для бізнесу.