language
Прогнозирование

Прогнозирование на основе алгоритмов Машинного обучения

НАШИ ВОЗМОЖНОСТИ В ОБЛАСТИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Data science
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
Прогнозирование

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

Оптимизация
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

01
СОВЕРШЕННЕЕ
Современные подходы к ML могут находить и обучаться на неявных закономерностях между целевой переменной, например, кривой спроса и различными влияющими на нее факторами, которые невозможно выявить с помощью традиционных моделей или экспертным путем.
02
БЫСТРЕЕ
С помощью алгоритмов ML огромное количество статистических и переменных данных для прогноза обрабатывается за минуты, высвобождая время сотрудников на решение более важных стратегических и аналитических задач.
03
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.
04
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.

ЦЕННОСТЬ ДЛЯ БИЗНЕСА

Рост точности прогноза до 20%
Рост точности прогноза до 20%
Сокращение до 50% времени, которое затрачивают специалисты на прогнозирование
Сокращение до 50% времени, которое затрачивают специалисты на прогнозирование
Упрощение и ускорение процесса прогнозирования и планирования в целом
Упрощение и ускорение процесса прогнозирования и планирования в целом

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
НАСТРОЙКА БИЗНЕС-ПРОЦЕССА

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

РАЗРАБОТКА ML-МОДЕЛИ
РАЗРАБОТКА ML-МОДЕЛИ

Разработка, интеграция и запуск ML моделей прогнозирования.

ПОДДЕРЖКА И РАЗВИТИЕ
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.

ИНТЕГРИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ БИЗНЕСА

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

Входящие данные
Данные в любом формате: плоские файлы, базы данных, облачные приложения и др.
ML-модель
Разворачивается на внутреннем сервере или на виртуальной машине (VM)
Визуализация прогноза
Проверка
Корректировка
Согласование
INTEGRATION ИНТЕГРАЦИЯ
Запуск пересчета прогноза при необходимости.
Сохранение версии утвержденного прогноза для оценки точности.
INTEGRATION ИНТЕГРАЦИЯ
Запуск пересчета прогноза при необходимости.
Сохранение версии утвержденного прогноза для оценки точности.

НАШИ КЛИЕНТЫ ИСПОЛЬЗУЮТ ML ДЛЯ ТРАНСФОРМАЦИИ ПРОЦЕССОВ

Создаваемые нами решения для прогнозирования и оптимизации работают в крупных компаниях в разных странах мира.

Unilever – Прогноз базовых и общих продаж для команды продаж
Unilever – Прогноз базовых и общих продаж для команды продаж
Greenfields – Операционный прогноз по дням на 12 недель
Greenfields – Операционный прогноз по дням на 12 недель
Производитель молочной продукции – Прогноз объема продаж в промо-акциях
Производитель молочной продукции – Прогноз объема продаж в промо-акциях
Greenfields – Долгосрочный скользящий прогноз по месяцам на 12 месяцев
Greenfields – Долгосрочный скользящий прогноз по месяцам на 12 месяцев
Производитель молочной продукции – регулярная сервисная поддержка ML-моделей
Производитель молочной продукции – регулярная сервисная поддержка ML-моделей
Unilever – Прогноз общего спроса для команды Demand Planning
Unilever – Прогноз общего спроса для команды Demand Planning
Unilever – Прогноз продаж клиентов e-commerce
Unilever – Прогноз продаж клиентов e-commerce
Производитель молочной продукции – Подписка на регулярные услуги data science
Производитель молочной продукции – Подписка на регулярные услуги data science
Unilever – Кастомизированные модели прогнозирования продаж в Walmart, Amazon и Target
Unilever – Кастомизированные модели прогнозирования продаж в Walmart, Amazon и Target
Unilever – Регулярная сервисная поддержка Ml-моделей
Unilever – Регулярная сервисная поддержка Ml-моделей

КАК С НАМИ СВЯЗАТЬСЯ

Присоединяйтесь к нам в LinkedIn

    ЕСТЬ ВОПРОС?

    Да, у меня есть вопрос!

    Имя
    Фамилия
    Страна
    Компания
    Позиция
    Email
    Телефон
    Было бы интересно узнать больше о следующем:

      НАПИСАТЬ НАМ

      Имя
      Фамилия
      Компания
      Телефон
      e-mail
      комментарий

        ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

        Хотелось бы посмотреть демо

        Имя
        Фамилия
        Страна
        Компания
        Индустрия
        Позиция
        Email
        Мне было бы интересно пообщаться и увидеть быструю демонстрацию: