Course Program | Demand Planning Course
Программа курса Demand Planning
1. Введение и основы планирования спроса
- Что такое планирование спроса и его роль в бизнесе
- Стратегическое, тактическое и операционное планирование
- Роль Demand Planner и работа в команде
- Основы S&OP, независимый и зависимый спрос, Sell-In / Sell-Out
- Запасы, ограничения мощностей, логистика и уровень сервиса
2. Источники данных
- Базовые источники данных для прогнозирования и их риски
- POS и дистрибьюторские данные
- Big Data и внешний контекст
- E-commerce, программы лояльности и розничная аналитика
3. Методы прогнозирования
- Качественные методы, временные ряды: MA, ES, ARIMA
- Метрики точности: MAPE, MAE, RMSE, Bias
- Naive, сезонно-наивный прогноз, MA, SES, Holt, Holt-Winters
- ARIMA/SARIMA, Prophet, регрессионные и причинно-следственные модели
- Календарные эффекты, события, декомпозиция ряда и комбинирование моделей
4. Машинное обучение для прогнозирования
- Автоматизация прогноза и Data Hygiene для ML
- Подготовка признаков, выбор моделей и сравнение Prophet vs ES/ETS
- Деревья, бустинг, нейросети (LSTM/GRU/TFT)
- Demand Sensing, ML-прогноз в S&OP и MLOps
- Эластичность спроса, внешние факторы, overfitting/underfitting, ансамбли моделей
5. Точность прогноза, отклонения и улучшение
- Ключевые KPI точности прогноза
- Как анализировать ошибки и Bias
- Forecast Value Added (FVA) и что реально улучшает прогноз
- Точность по иерархии, root cause analysis
- Автоматизация отчётов точности, Power BI и backtesting
6. Совместное планирование и внедрение
- Как реально работает S&OP в компаниях
- Тайминг, зрелость процесса и роли участников
- S&OP в кризис, цифровой S&OP и One Number Principle
- Связка с стратегией, SOE и глобальный vs локальный S&OP
- Change Management, сценарное планирование и управление исключениями
7. Обзор платформ и систем
- SAP IBP, Blue Yonder, Anaplan, o9, Oracle SCP
- Kinaxis RapidResponse и другие решения Demand Planning
- Как мыслить о системах с точки зрения Demand Planner’а
8. Продвинутые методы и стратегии прогнозирования
- Иерархическое и группировочное прогнозирование
- Ансамбли моделей и сравнение подходов
- Стратегия прогнозирования, культура и процессы
- Roadmapping и технологии будущего
- Оценка зрелости продукта/категории и прогноз по рыночным сигналам
9. Карьера и навыки Demand Planner
- Роль и карьерный путь Demand Planner’а
- Ключевые навыки и компетенции
- Интервью, портфолио и вопросы работодателя
- Работа с конфликтами и сопротивлением
- Тайм-менеджмент и постоянное развитие
10. Финансовое измерение Demand Planning
- Финансовые термины для Demand Planner’а
- Влияние точности прогноза на P&L
- Запасы, оборачиваемость, cash-flow и промо-планы
- Forecast Accuracy как KPI бизнеса и влияние ритейла
- Себестоимость (COGS) и её связь с прогнозом
11. Будущее Demand Planning
- AI в планировании спроса
- Digital Twin и прогнозирование в реальном времени
- Copilot для Demand Planner’а
- Этические и культурные вызовы AI
12. Практическая психология для Demand Planner’а
- Коммуникация с разными функциями
- Конфликты, переговоры и стресс-менеджмент
- Влияние, убеждение и эмоциональный интеллект
- Психологический профиль эффективного Demand Planner’а
Demand Planning Course Program
1. Introduction and Fundamentals of Demand Planning
- What demand planning is and why it matters for business
- Strategic, tactical and operational planning
- Demand Planner role and teamwork
- Basics of S&OP, independent vs dependent demand, Sell-In / Sell-Out
- Inventory, capacity constraints, logistics and service level
2. Data Sources for Forecasting
- Core data sources for forecasting and their risks
- POS and distributor data
- Big Data and external context
- E-commerce, loyalty programs and retail media / trade insights
3. Forecasting Methods
- Qualitative methods and time series: MA, ES, ARIMA
- Accuracy metrics: MAPE, MAE, RMSE, Bias
- Naive and seasonal naive, MA, SES, Holt, Holt-Winters
- ARIMA/SARIMA, Prophet, regression and causal models
- Calendar effects & events, decomposition and model combinations
4. Machine Learning for Forecasting
- Forecast automation and data hygiene for ML
- Feature engineering, model selection and Prophet vs ES/ETS
- Tree-based models and neural networks (LSTM/GRU/TFT)
- Demand Sensing, ML in S&OP and MLOps
- Price elasticity, external drivers, overfitting/underfitting and ensembles
5. Forecast Accuracy, Bias and Improvement
- Key KPIs for measuring forecast accuracy
- How to analyze errors and Bias
- Forecast Value Added (FVA) and what really improves the forecast
- Accuracy by hierarchy, root cause analysis
- Automation of accuracy reports, Power BI and backtesting
6. Collaborative Planning and Implementation
- How the S&OP process works in real companies
- Timing, maturity and roles in S&OP
- S&OP in crisis, Digital S&OP and One Number Principle
- Link to company strategy, SOE and global vs local S&OP
- Change Management, scenario planning and exception management
7. Overview of Planning Platforms and Systems
- SAP IBP, Blue Yonder, Anaplan, o9, Oracle SCP
- Kinaxis RapidResponse and other planning solutions
- How to look at systems from a Demand Planner perspective
8. Advanced Forecasting Methods and Strategies
- Hierarchical and grouped forecasting
- Model ensembles and approach comparison
- Forecasting strategy, culture and processes
- Roadmapping and technology evolution
- Product/category maturity and market signals–based forecasting
9. Demand Planner Career and Core Skills
- Role and career path of a Demand Planner
- Core skills and competencies
- Interviews, portfolio and interview questions
- Managing conflict and resistance
- Time management and continuous development
10. Financial Dimension of Demand Planning
- Financial terms every Demand Planner must know
- Impact of forecast accuracy on P&L
- Inventory, turnover and cash flow; promo and uplift
- Forecast accuracy as a business KPI and retail influence
- Cost of Goods Sold (COGS) and its link to forecasting
11. The Future of Demand Planning
- AI in Demand Planning
- Digital Twins and real-time forecasting
- Copilot for Demand Planners
- Ethical and cultural challenges of AI
12. Applied Psychology for Demand Planners
- Communicating with different functions
- Conflict situations, negotiations and stress management
- Influence, persuasion and emotional intelligence
- Psychological profile of an effective Demand Planner
