Прогнозирование на базе алгоритмов машинного обучения ML

НАШИ ВОЗМОЖНОСТИ В ОБЛАСТИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Data science

Обработка и анализ массивов данных с целью поиска закономерностей, зависимостей и областей для оптимизации: предотвращение недостачи товаров, анализ эффективности промо активаций, декомпозиция факторов спроса, обнаружение аномалий и др.

Прогнозирование

Модели прогнозирования на основе алгоритмов Машинного обучения: прогноз спроса, продаж во время промо акций, уровня каннибализации ассортимента и др.

Оптимизация

Модели работают на максимизацию прибыли, дохода или на сокращение издержек: оптимизация инвестиций в продвижение, оптимизация запасов на складе или в магазине, «умное» ценообразование и т.д.

ПРЕИМУЩЕСТВА ML ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СОВЕРШЕННЕЕ

Современные подходы ML могут находить неявные закономерности между целевой переменной, например, кривой спроса, и различными влияющими на нее факторами, которые невозможно выявить с помощью традиционных моделей или экспертным путём, обучаться на них и использовать для построения более качественного прогноза.

БЫСТРЕЕ

С помощью алгоритмов ML огромное количество внутренних и внешних данных для прогноза обрабатывается за минуты, высвобождая время сотрудников на решение более важных стратегических и аналитических задач.

ТОЧНЕЕ

Традиционные методы прогнозирования основываются на исторических данных продаж, тогда как ML-прогноз дополнительно использует другие важнейшие факторы, влияющие на спрос: затраты на промо, запасы продукции, погоду и др. ML-прогнозирование позволяет объяснить изменения в цифрах и выявить новые факторы, которые ранее были не очевидны.

ВЫГОДНЕЕ

Повышение точности прогноза позволяет сократить затраты, повысить рентабельность и эффективность в рамках всей цепи поставок, способствует принятию более обоснованных решения в условиях быстрых изменений.

НАШИ РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Даже в рамках одной отрасли каждый проект будет уникален. Поэтому, создавая новую кастомизированную ML-модель, мы сначала помогаем проанализировать и при необходимости усовершенствовать бизнес-процессы так, чтобы исключить любые препятствия для запуска и эффективного использования нового технологического решения.

НАСТРОЙКА БИЗНЕС-ПРОЦЕССА

Аудит, анализ и настройка целевого бизнес-процесса с учетом особенностей создаваемого ML-решения.

РАЗРАБОТКА ML-МОДЕЛИ

Разработка, интеграция и запуск ML моделей прогнозирования.

ПОДДЕРЖКА И РАЗВИТИЕ

Поддержка ML-моделей после запуска: техническая поддержка ML-моделей и функциональная поддержка бизнес-команд.

ОСНОВНЫЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ОБЛАСТИ

Методы data science и алгоритмы Машинного обучения способны эффективнее решать ряд ключевых бизнес-задач – от прогнозирования спроса до оптимизации многомиллионных бюджетов на ценовые промо.

Планирование спроса

Прогноз базовой линии

Прогноз спроса

Очистка истории

Декомпозиция по факторам спроса

Анализ трендов и сезонности

Детекция и разметка аномалий

Планирование промо

Прогноз объемов промо-аплифтов

Оценка каннибализации регулярных продаж

Прогноз промо-объемов

Анализ эффективности неценовых промо

Анализ промо-стратегий конкурентов

Планирование продаж

Прогноз продаж с полки

Расчет уровня каннибализации ассортимента

Прогноз сезонных продаж

Прогноз объемов со-инвестирования по сетям («ко-инвесты”)

Прогноз продаж новинок

Декомпозиция фактических продаж по драйверам

Планирование поставок

Расчет прогнозного стока

Анализ и прогноз дефицита товара

Расчет целевого запаса на основе вероятностного прогноза спроса

Вероятностный прогноз спроса

ПРИМЕНЯЕМЫЕ МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

В зависимости от задачи, доступности и качества входящих данных, наши дата саентисты создают модель с уникальным набором признаков и алгоритмов. Поставленная цель может быть решена регрессионными методами, алгоритмами класса «деревья решения», ансамблями или их комбинацией.

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ

Простой и в то же время мощный инструмент для прогнозирования временных рядов, предлагающий понятные интерпретации, простоту применения, устойчивость и надежность, особенно в ситуациях с ограниченными данными.

ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ

Универсальный и мощный алгоритм машинного обучения, особенно в сценариях, где важными факторами являются интерпретируемость, нелинейные связи и выбор признаков.

АНСАМБЛИ

Эта техника использует сразу несколько обучающих алгоритмов, таких как деревья решений, линейные модели или нейронные сети, когда от ансамбля можно получить более точный прогноз, чем от каждого алгоритма по отдельности. Гибкость в архитектуре модели и настройке гиперпараметров обеспечивает точную настройку под решение конкретной задачи.

ЭВРИСТИКИ

Метод аккумулирует совокупный опыт команды разработчиков в конкретной отрасли с учетом частных случаев и работает на повышение эффективности всех используемых технологий.

БЕСШОВНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ С ANAPLAN

Возможна интеграция моделей для прогнозирования на базе алгоритмов машинного обучения с платформой Anaplan, а также с любыми решениями для интегрированного бизнес-планирования (IBP).