НАША СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ 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 промоактиваций, декомпозиция факторов спроса и др

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

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

ОПТИМИЗАЦИЯ

Рекомендательные модели для максимизации прибыли, дохода или для сокращения издержек: оптимизация промо инвестиций, уровня запасов на складе или магазине, «умное» ценообразование и др.

ПРЕИМУЩЕСТВА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

СОВЕРШЕННЕЕ

Современные методы ML позволяют выявить и обучиться на неявных закономерностях, например, между целевой переменной кривой спроса и различными влияющими на нее факторами, которые невозможно выявить с помощью традиционных моделей или экспертным путем.

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.

ВЫГОДНЕЕ

Использование ML методов - эффективное решение для бизнес-команд из-за сокращения времени на составление и анализ данных или составление прогноза. Может приводить к значительному росту эффективности бизнеса.

ОЩУТИМАЯ БИЗНЕС ЦЕННОСТЬ

Рост точности прогноза до 20%

Сокращение на 50% времени, которое затрачивают специалисты на прогнозирование

Упрощение и ускорение процесса прогнозирования и планирования в целом

*Целевые показатели в новых проектах согласовываются отдельно и могут отличаться от выше заявленных.

НАШИ ML РЕШЕНИЯ И СЕРВИСЫ

Каждый проект уникален, но каждый раз, создавая обычную 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

Аудит и настройка целевого бизнес-процесса с учетом особенностей ML, становятся совершеннее.

РАЗРАБОТКА ML- МОДЕЛИ

Разработка, интеграция и запуск ML-модели для прогнозирования и оптимизации.

СЕРВИСНАЯ ПОДДЕРЖКА

Поддержка ML-моделей после запуска: Техническая и Методологическая поддержка бизнес-команд (аутсорсинг роли планёра или 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

Каннибализация ассортимента на полке

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 специалисты создают ML- модель с уникальным набором признаков и алгоритмов. Поставленная цель может быть решена регрессионными методами, алгоритмами класса «деревья решения», методами глубокого обучения (нейросети) или комбинацией из всего вышеперечисленного в «соревновании алгоритмов».

РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ

Линейная регрессия
Полиномиальная регрессия

ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ И АНСАМБЛИ

Деревья решений
К-ближайших соседей
Random Forest
Gradient Boosting

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ

Метод К-средних
DBSCAN

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Перцептроны
Свёрточные сети (CNN)
Рекуррентные сети (RNN)

ИНТЕГРИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ БИЗНЕСА

Продукт Augmento - ML модель, интегрированная с потоком входящих данных и системой, в которой визуализируется и оцениваются результат работы модели - прогноз. Таким решением может быть BI платформа или платформа, для работы с бизнес планами и прогнозом.