Los siguientes valores se utilizan en varias tablas y gráficos y se calculan mediante los algoritmos de Retailigence.
- Missing Lost Sales – Cuando un producto no se vende en algunas tiendas dentro de un grupo, esta cifra es una predicción de las ventas adicionales que podría suponer la incorporación del producto a las tiendas que faltan.
- Undersold Lost Sales – Comparando productos, grupos de productos y clústeres, el servidor de Retailigence Machine Learning puede encontrar tendencias y patrones. Dentro de estos patrones hay puntos de datos anómalos donde un producto se vende menos de lo que sugieren las tendencias. Esto puede deberse a la falta de existencias, a un problema de comercialización o a una ubicación incorrecta del producto en la tienda. El algoritmo proyecta entonces cuál sería el valor de ventas si se corrigiese el problema.
- Extrapolated Sales – Cuando un producto no se ha vendido durante todo el período de tiempo seleccionado, por ejemplo, se podría haber introducido una línea en la gama después de la fecha de inicio del plan, el algoritmo extraerá las ventas del producto para tener en cuenta el período en el que el producto no se ha vendido.
- Projected Sales – El volumen de negocio esperado es un valor que consiste en las ventas reales de un producto más los 3 valores anteriores. Este valor se utiliza como valor clave para clasificar y ordenar el surtido.