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.
Платформа прогнозирования на основе алгоритмов Машинного обучения: прогноз спроса, цен, продаж во время промо акций, новинок, уровня запасов и др.
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.
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.
Аудит, анализ и настройка целевого бизнес-процесса с учетом особенностей создаваемого ML-решения.
Разработка, интеграция и запуск ML моделей прогнозирования.
Поддержка ML-моделей после запуска: Техническая поддержка ML-моделей и Функциональная поддержка бизнес-команд (аутсорсинг роли планёра и аналитика данных).
Методы data science и алгоритмы Машинного обучения способны эффективнее решать ряд ключевых бизнес-задач – от прогнозирования спроса до оптимизации многомиллионных бюджетов на ценовые промо.
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».
ИНТЕГРАЦИЯ
ИНТЕГРАЦИЯ
Создаваемые нами решения для прогнозирования и оптимизации используют крупнейшие компании разных странах мира.
