Автоматизация прогнозирования продаж в «1С:Предприятие» работает с помощью облачного сервиса, который позволяет передавать из информационной базы данные о продажах и дополнительные сведения, повышающие качество прогноза. 15

Процесс делится на несколько этапов: 4

1. Сбор статистической информации и её отправка в облачный сервис. 4 От полноты загруженных данных напрямую зависит точность прогноза. 4
2. Автоматический анализ и создание модели прогнозирования. 4 Для этого используются различные методы анализа данных, включая машинное обучение и нейронные сети. 35
3. Составление прогноза и внесение корректив с учётом статистических выкладок, имеющихся в базе данных сервиса. 4
4. Отправка готового прогноза пользователю. 4 После получения прогноза в него могут быть внесены изменения на основе имеющейся у пользователя дополнительной информации (отказы, возвраты и т. п.). 4

Некоторые возможности сервиса:

• использование различных моделей прогнозирования: скользящее среднее, сезонная модель, экспоненциальное сглаживание и другие; 13
• настройки периода прогнозирования: интервал прогнозирования (день/неделя/месяц), горизонт прогнозирования (от 1 до 30 периодов вперёд), разрезы прогнозирования (номенклатура, характеристики номенклатуры, склады/магазины, клиенты); 13
• оценка точности прогноза по выбранной метрике; 13
• сглаживание выбросов в данных для исключения аномальных (слишком высоких или низких) исторических значений; 13
• использование дополнительных источников данных, которые могут повысить точность прогноза (в разных задачах могут быть полезны данные о погоде, производственный календарь, информация о скидках, курсы валют и т. п.). 13