Прогнозирование когорт на основе исторических данных

Введение

Задача прогнозирования будущего в бизнесе является достаточно сложной и важной. Прогнозирование позволяет понимать какие ресурсы необходимы бизнесу для достижения целевых показателей, как они будут тратиться и как будут достигаться цели. Все это позволяет уменьшить риски в работе, и принимать управленческие решения основываясь на данных, а не вслепую.  

Идеальный вариант, построить прогнозную модель изменения бизнес процессов, по которой построить прогнозные планы прибылей и убытков (P&L), движения денежных средств (CF) и баланса. Однако, задача построения прогноза для этих документов достаточно сложна и трудоемка. Однако, использование юнит-экономики позволяет решить эту задачу в более простом виде, так как вся модель строиться на небольшом количестве показателей, которые связаны с понятными бизнесу бизнес процессами, которые проще контролировать и планировать. 

Для этого, используя теорию ограничений Голдратта, можно прогнозировать оптимальную конфигурацию метрик юнит-экономики, которая необходима для достижения планового значения целевого показателя, например, маржинальной прибыли, прибыли или оборота. На основе прогнозной юнит-экономики можно построить продуктовый план — план изменения метрик юнит-экономики для каждого месяца плана. А уже на основе продуктового плана легко построить P&L, CF и баланс. 

Однако использовании юнит-экономики добавляет предпринимателю новую задачу, понимание и прогнозирование когорт. Дело в том, что юнит-экономика, работает в когортах. Все метрики показывают значения для когорт, а не для интервалов времени. При этом бизнес живет, ведет учет и отчитывается перед государством в календарных периодах, месяцах, кварталах и годах.  

Поэтому задача моделирования когорт в будущем является крайне важной для бизнеса, и она рассматривается в рамках этой статьи.