Представьте ситуацию: вы на планёрке, обсуждаете продажи, и кто‑то из поддержки задаёт вопрос:
— А сколько мы продадим следующей осенью?
И в ответ — тишина.
В лучшем случае открывают Excel с сомнительными формулами. В худшем — строят прогнозы «по интуиции». А потом на складе горы товара, который никто не купил, или наоборот — пустые полки в сезон пика спроса.
Недавнее исследование “Enhancing Retail Sales Forecasting with Optimized Machine Learning Models” (Гангули и Мукерджи, 2024) показало, что старые методы прогнозирования дают результат на уровне подбрасывания монетки: объясняют не больше половины картины («LR… exhibited poor performance»). Современные подходы дают почти 95% точности прогноза («The optimized RF model achieved an R-squared value of 0.945»). Это разница между хаосом и управляемым процессом.
Почему это важно для поддержки и менеджмента
Поддержка — это не просто ответы на жалобы. Это центр обратной связи и оперативной информации. Если туда встроить умную аналитику, компания получает:
- Прогноз спроса с учётом сезона, праздников и акций («complex datasets with high seasonality and multiple product families»).
- Рекомендации для закупок и маркетинга — что завезти и когда.
- Минимум лишних складских запасов и максимум нужного товара на полках («optimize stock levels, reduce waste, and improve customer satisfaction»).
- Реальную поддержку решений, а не отчёты «для галочки».
То, что раньше было просто статистикой, превращается в инструмент, который позволяет руководству действовать уверенно.
Где бизнес теряет деньги
Малый и средний бизнес до сих пор часто сидит на примитивной статистике или ручных отчётах. В итоге:
- склады забиты лишним,
- акции не приносят результатов,
- клиенты уходят к конкурентам.
Исследование ясно показало: такие подходы дают максимум 50–60% точности, и это бьёт по марже.
Что делать
Решение — перейти от интуитивных прогнозов к системе поддержки управленческих решений. Она должна:
- учитывать не только прошлые продажи, но и праздники, акции, экономические факторы («supplementary information aids in understanding external variables affecting sales»),
- вовремя сигнализировать, где вы рискуете потерять выручку,
- превращать данные поддержки в рекомендации для бизнеса.
Логичный шаг дальше
Вот где в игру вступает Vivochat.
Это не очередная BI‑панелька для айтишников, а платформа для поддержки и менеджмента, которая превращает массив данных в конкретные шаги: что закупать, когда запускать акцию, как удерживать клиента.
Исследование доказало, что умная аналитика поднимает точность прогнозов почти вдвое. Перенесите это в ваш бизнес — и посмотрите, сколько расходов можно сократить и сколько клиентов удержать.
Вывод
Поддержка — это не второстепенный отдел. Это ваш стратегический ресурс.
Умная аналитика в саппорте — это не модный тренд, а инструмент, который помогает бизнесу управлять спросом, а не угадывать его.
Вопрос только в том: будете ли вы использовать цифры для роста — или позволите цифрам управлять вами.
Кстати, ещё больше исследований, можно найти тут