Формула простая: WAPE = sum(abs(fact - forecast)) / sum(fact). Если факт по группе товаров равен 10 000 штук, а суммарная абсолютная ошибка прогноза 1 200 штук, WAPE = 12%.
WAPE часто удобнее MAPE, когда есть товары с маленькими продажами. MAPE может сильно искажаться из-за одной позиции с фактом 1 или 2 штуки, а WAPE смотрит на ошибку относительно общего объема. Поэтому она полезна для оценки прогноза по категории, складу, магазину или всему ассортименту.
Но WAPE тоже нужно применять аккуратно. Если сумма факта равна нулю, метрику нельзя посчитать. Если в группе один крупный товар, он может скрыть ошибки по маленьким товарам. Поэтому WAPE лучше смотреть вместе с bias, service level, ошибкой по сегментам и списком проблемных SKU.
ИИ-агент прогноза спроса может считать WAPE по неделям, товарам, категориям, складам и каналам продаж. Затем он находит сегменты, где ошибка выросла, сравнивает с baseline forecast и объясняет возможные причины: акция, out-of-stock, сезонность, сбой данных или изменение спроса.
Практичная структура расчета: period, sku_group, actual_sum, forecast_sum, absolute_error_sum, wape, baseline_wape, sample_size, zero_actual_flag, anomaly_flag и comment.
Примеры
- Факт за неделю: 1000 штук, прогноз: 900. Абсолютная ошибка 100, WAPE по одному товару = 10%.
- По категории факт 10 000 штук, суммарная абсолютная ошибка 1 200. WAPE = 12%.
- У маленьких SKU MAPE скачет выше 100%, но WAPE по категории остается стабильной.
- После акции WAPE вырос с 14% до 31%, и агент пометил неделю как аномальную.
- Если фактический спрос равен нулю, WAPE не считают и выводят специальный флаг.
Где используется
- Оценка качества прогноза спроса по товарам, категориям и складам.
- Сравнение модели прогноза с baseline forecast.
- Мониторинг ошибок прогноза после акций, сезонности и out-of-stock.
- Отчеты для закупок, производства, склада и маркетплейсов.
- Выявление категорий, где прогноз стал хуже обычного.
- Контроль качества данных перед планированием запасов.
- Настройка ИИ-агента для прогноза спроса и объяснения ошибок.
Связанные термины
Частые вопросы
Что такое WAPE простыми словами?
WAPE показывает, насколько сильно прогноз ошибся относительно общего фактического спроса. Это сумма абсолютных ошибок, деленная на сумму факта.
Как считается WAPE?
Формула: sum(abs(fact - forecast)) / sum(fact). Результат часто умножают на 100 и показывают в процентах.
Чем WAPE отличается от MAPE?
MAPE считает процентную ошибку по каждой точке отдельно и может сильно искажаться на маленьких значениях. WAPE агрегирует абсолютные ошибки и делит их на общий факт, поэтому лучше подходит для групп товаров.
Когда WAPE нельзя считать?
Если сумма фактического спроса равна нулю, знаменатель равен нулю и WAPE считать нельзя. В таком случае лучше показывать null или отдельный флаг zero_actual.
Как ИИ-агент использует WAPE?
Агент считает WAPE по периодам и сегментам, сравнивает с baseline, ищет аномалии и объясняет, где прогноз ошибся из-за акции, отсутствия товара, сезонности или плохих данных.
