language
Прогнозирование

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

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:

      ASK A QUESTION

      I have a question in mind

      First Name
      Last Name
      Country
      Company
      Position
      Email
      Phone
      I'm particularly interested in hearing more about:

        FRAGE STELLEN

        Ich habe eine spezielle Frage

        Vorname
        Nachname
        Land
        Firma
        Position
        Email
        Telefon
        Es wäre interessant, mehr über die folgenden Punkte zu erfahren:

          BİR SORU SORUN

          Aklımda bir soru var

          İlk isim
          Soyadı
          Ülke
          Şirket
          Pozisyon
          Email
          Telefon
          Özellikle şunun hakkında daha fazla şey duymak istiyorum:

            НАПИСАТЬ НАМ

            Имя
            Фамилия
            Компания
            Телефон
            e-mail
            комментарий

              CONTACT US

              FIRST NAME
              LAST NAME
              COMPANY
              PHONE
              e-mail
              COMMENTS

                SCHREIB UNS

                VORNAME
                NACHNAME
                UNTERNEHMEN
                TELEFON
                e-mail
                KOMMENTAR

                  BİZE YAZIN

                  İLK ADI
                  SOY İSİM
                  ŞİRKET
                  TELEFON
                  e-mail
                  YORUM

                    ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

                    Хотелось бы посмотреть демо

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

                      BOOK A DEMO

                      I'd be interested in seeing a quick demo

                      First Name
                      Last Name
                      Country
                      Company
                      Industry
                      Position
                      Email
                      I'd be interested in having a chat and seeing a quick demo:

                        DEMO BUCHEN

                        Ich würde gerne eine kurze Demo sehen

                        Vorname
                        Nachname
                        Land
                        Firma
                        Industrie
                        Position
                        Email
                        Ich wäre an einem Gespräch und einer kurzen Demo interessiert:

                          DEMO İSTEYİN

                          Hızlı bir demo görmek isterim

                          İlk isim
                          Soyadı
                          Ülke
                          Şirket
                          Endüstri
                          Pozisyon
                          Email
                          Sohbet etmek ve hızlı bir demo görmek isterim: