Запросить демо
Пожалуйста, оставьте свои контакты, и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Машинное обучение для большого ритейла

Мы помогаем розничным сетям точно прогнозировать спрос, оптимизировать промоакции и цены, эффективно управлять страховыми запасами и повысить операционную эффективность с использованием технологий машинного обучения. Наши клиенты получают измеримые результаты, такие как рост оборачиваемости и доступности товаров на полке, а также сокращение запасов.

Наши решения

Точно прогнозируйте спрос, оптимизируйте параметры промоакций, цены и страховые запасы и повышайте операционную эффективность с решениями DSLab.
Прогнозирование спроса
Прогнозирование спроса — важная составляющая ритейл-бизнеса. Перепрогноз приводит к формированию избыточных запасов, недопрогноз — к потере продаж и покупателей. Решение DSLab на основе технологий машинного обучения учитывает более 600 параметров и с высокой точностью предсказывает спрос на каждый товар в каждом магазине сети. Процесс полностью автоматизирован и занимает менее 10 секунд.
Прогноз спроса на скоропортящиеся продукты
Более 70% списаний в розничных сетях составляют скоропортящиеся продукты. Система прогнозирования DSLab, основанная на технологиях машинного обучения, точно предсказывает спрос на свежие продукты со сроком хранения 1-7 дней. Повышайте уровень доступности товара на полке и минимизируйте количество испорченной продукции с помощью решений DSLab.
Прогноз спроса на товары по промоакциям
Увеличение доли промо приводит к увеличению неопределенности в прогнозировании, повышая риск потери продаж и накопления запасов. Алгоритм машинного обучения DSLab, разработанный специально для прогнозирования спроса на товары по промоакциям, учитывает такие важные параметры как реклама, период акции, расположение товара в магазине, а также промоакции на товары-заменители. Это позволяет получить точный прогноз спроса на каждый доступный по промоакции товар, на уровне магазина и на 16 недель вперед.
Оптимизация страховых запасов
Зачастую страховые запасы не интегрированы в систему прогнозирования спроса и задаются как постоянная величина. Это приводит к формированию неоправданно высокого уровня страховых запасов и желанию "подстраховаться", еще больше увеличив запасы во время праздников. Решение DSLab исключает эмоциональную составляющую из управления запасами, снижает уровень ручной настройки и оптимизирует страховые запасы с учетом сезонности, праздников и промоакций.
Оптимизация цены
Динамическое ценообразование позволяет оптимизировать цену с учетом внутренних и внешних параметров, таких как действующие промоакции, доступность товара, кросс-эффекты внутри категории, время дня, день недели и погода. Максимизируйте продажи, повышайте маржинальность и увеличивайте посещаемость магазинов с помощью решений DSLab.

Наши преимущества

Бизнес-метрики
Мы используем бизнес-метрики для измерения качества прогноза. Мы оптимизируем списания и наличие товара в торговых точках, а не статистические параметры.
Команда профессионалов
В нашей команде работают высококлассные специалисты в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Легкая интеграция
Наше решение легко интегрируется с внутренними системами заказчика, хранилищами данных на основе Hadoop и SQL, а также c системами пополнения запасов.
Измеримый результат
Наш подход позволяет получить измеримый результат уже в первые 3-6 месяцев после внедрения.
Predictive Analytics World
CEO DSLab Алексей Шатерников выступил на ежегодной конференции Predictive Analytics World в Берлине. Алексей представил результаты проекта по прогнозированию спроса в сети гипермаркетов «Лента».
18-19 НОЯБРЯ 2019, БЕРЛИН
DataMass Summit
Алексей Шатерников, основатель и CEO DSLab, выступил на конференции DataMass Summit в Польше. Алексей поделился опытом DSLab по внедрению систем прогнозирования спроса на основе машинного обучения в бизнес-процессы розничных сетей.
04 ОКТЯБРЯ 2019, ГДАНЬСК

Наши контакты

Хотите узнать больше о возможностях машинного обучения для вашего бизнеса? Напишите нам!
Icons are provided by Tilda Publishing