Prognosemodelle auf Basis von Algorithmen des maschinellen Lernens: Prognose von Nachfrage, Preisen, Vertrieb während der Promotion-Aktionen, Neuheiten, Bestandsniveau usw.
Verarbeitung und Analyse von Datensätzen zur Suche nach Gesetzmäßigkeiten, Abhängigkeiten und Optimierungsbereichen: Vermeidung von Warenfehlmenge, Analyse der Effektivität von Promotion-Aktivierungen, Dekomposition von Nachfragefaktoren etc.
Empfehlungsmodelle maximieren Gewinn-, Umsatz- oder Kostensenkungen: Optimierung von Werbeinvestitionen, Bestandsoptimierung in einem Lager oder Geschäft, „intelligente“ Preisgestaltung usw.
Jedes Projekt ist einzigartig, aber bei jedem Projekt helfen wir durch die Erstellung eines Customer-ML-Modells bei der Analyse und, falls erforderlich, beim Aufbau des Zielgeschäftsprozesses, damit es keine Hindernisse für die Einführung und Beherrschung einer neuen technologischen Lösung gibt.
Audit, Analyse und Einrichtung des Zielgeschäftsprozesses unter Berücksichtigung der Besonderheiten der zu erstellenden ML-Lösung.
Entwicklung, Integration und Einführung von ML-Prognosemodellen.
Unterstützung von ML-Modellen nach der Einführung: Technische Unterstützung von ML-Modellen und funktionale Unterstützung von Geschäftsteams (Outsourcing der Planerrolle und Datenanalytik).
Data-Science-Methoden und Algorithmen des Maschinelles Lernens können eine Reihe von wichtigen Geschäftsaufgaben effektiver lösen – von der Nachfrageprognose bis zur Optimierung von Millionenbudgets für Preispromotionen.
Abhängig von der Aufgabe, Verfügbarkeit und Qualität der Eingangsdaten erstellen unsere Datenwissenschaftler ein Modell mit einem einzigartigen Satz von Funktionen und Algorithmen. Das gesetzte Ziel kann durch Regressionsmethoden, Algorithmen der Klasse „Entscheidungsbäume“, Tieflernen-Methoden (neuronale Netzwerke) oder eine Kombination aus allen oben genannten Methoden im „Algorithmenwettbewerb“ gelöst werden.
INTEGRATION
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Die von uns erstellten Prognose- und Optimierungslösungen werden von den größten multinationalen und lokalen Unternehmen in Russland und den USA genutzt.
