language
Решение для Прогнозирования

Платформа прогнозирования на базе алгоритмов Машинного обучения

НАША СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ 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 и др.

Прогнозирование
Прогнозирование

Платформа прогнозирования на основе алгоритмов Машинного обучения: прогноз спроса, цен, продаж во время промо акций, новинок, уровня запасов и др.

Оптимизация
Оптимизация

Рекомендованные 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 ML могут находить и обучиться на неявных закономерностях между целевой переменной, например, кривой спроса, и различными влияющими на нее факторами, которые невозможно выявить с помощью традиционных моделей и экспертным путем.
02
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, погода и др.
03
ВЫГОДНЕЕ
Использование ML методов является эффективным решением для бизнес-команд из-за сокращения времени на составление и анализ данных или составление прогноза. Может приводить к значительному росту эффективности бизнеса.

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

Каждый проект уникален, но обязательно в каждом проекте, создавая кастомизированную ML-модель, мы помогаем проанализировать и, при необходимости, перестроить целевой бизнес-процесс, чтобы не было препятствий для запуска и освоения 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.

СЕРВИСНАЯ ПОДДЕРЖКА
СЕРВИСНАЯ ПОДДЕРЖКА

Поддержка ML-моделей после запуска: Техническая поддержка ML-моделей и Функциональная поддержка бизнес-команд (аутсорсинг роли планёра и аналитика данных).

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.

DEMAND PLANNING
Прогноз базовых продаж
Прогноз спроса на новинки
Общий прогноз спроса
Прогноз продаж сезонного ассортимента
Очистка истории продаж
Декомпозиция по факторам спроса
PROMO PLANNING
Прогноз объемов промо акций
Анализ эффективности ценовых промо
Оптимизация промо плана и бюджетов
Анализ эффективности неценовых промо в торговых сетях
Анализ промо стратегий конкурентов
Прогноз объемов со-инвестирования по сетям («ко-инвесты)
SALES FORECASTING
Прогноз оптимального уровня цен
Прогноз уровня дистрибуции
Прогноз продаж с полки
Оптимизация ассортимента
Анализ уровня каннибализации ассортимента
SUPPLY PLANNING
Прогнозирование запасов на складе
Оптимизация запасов на складе
Прогноз уровня закупочных цен
Вероятностный прогноз спроса
Анализ и прогнозирование доступности товара на полке

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», методами глубоким обучением (нейросети) или комбинацией из всего вышеперечисленного в «соревновании алгоритмов».

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ
  • Линейная регрессия
  • Полиномиальная регрессия
ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ И АНСАМБЛИ
ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ И АНСАМБЛИ
  • Деревья решений
  • К-ближайших соседей
  • Random Forest
  • Gradient Boosting
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
  • Метод К-средних
  • DBSCAN
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
  • Перцептроны
  • Свёрточные сети (CNN)
  • Рекуррентные сети (RNN)

ИНТЕГРИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ БИЗНЕСА

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 точностиy
INTEGRATION ИНТЕГРАЦИЯ
Запуск пересчета прогноза при необходимости
Сохранение версии утвержденного прогноза для оценки точности

НАШИ КЛИЕНТЫ ТРАНСФОРМИРУЮТ БИЗНЕС, БЛАГОДАРЯ МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ

Создаваемые нами решения для прогнозирования и оптимизации используют крупнейшие компании разных странах мира.

Прогноз базовых и общих продаж для команды продаж
Прогноз базовых и общих продаж для команды продаж
Операционный прогноз по дням на 12 недель
Операционный прогноз по дням на 12 недель
Прогноз объемов продаж в промо-акциях
Прогноз объемов продаж в промо-акциях
Долгосрочный скользящий прогноз по месяцам на 12 месяцев
Долгосрочный скользящий прогноз по месяцам на 12 месяцев
Регулярная сервисная поддержка ML моделей
Регулярная сервисная поддержка ML моделей
Прогноз общего спроса для команды Demand planning
Прогноз общего спроса для команды Demand planning
Прогноз продаж клиентов e-commerce
Прогноз продаж клиентов e-commerce
Подписка на регулярные услуги Data science
Подписка на регулярные услуги Data science
Кастомизированные модели прогнозирования продаж в Walmart, Amazon и Target
Кастомизированные модели прогнозирования продаж в Walmart, Amazon и Target
Регулярная сервисная поддержка ML моделей
Регулярная сервисная поддержка ML моделей