augmento augmento

Машинное обучение для прогнозирования и оптимизации

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 промоактиваций, декомпозиция факторов спроса и др

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

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

ОПТИМИЗАЦИЯ
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

01
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.
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 - 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%
Рост точности прогноза до 20%
Сокращение на 50% времени, которое затрачивают специалисты на прогнозирование
Сокращение на 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

*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.

АНАЛИЗ И НАСТРОЙКА БИЗНЕС ПРОЦЕССА
НАСТРОЙКА БИЗНЕС-ПРОЦЕССА

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

ПОСТРОЕНИЕ И ЗАПУСК ML-МОДЕЛИ
РАЗРАБОТКА ML- МОДЕЛИ

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

ПОСТРОЕНИЕ И ЗАПУСК ML-МОДЕЛИ
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
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

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.

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

НАШИ КЛИЕНТЫ ТРАСФОРМИРУЮТ БИЗНЕС, БЛАГОДАРЯ МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЯ

Крупнейшие транснациональные и региональные компании в России и США успешно используют наши решения для прогнозирования и оптимизации

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