ИИ-система прогнозирования продаж

Сфера : Производство

Крупнейший российский ритейлер спортивного инвентаря, одежды и обуви. Сеть объединяет сотни магазинов более чем в 100 городах, а ассортимент включает десятки тысяч SKU — от базовых расходных материалов до высокотехнологичного оборудования для профессионального спорта.

Задача

Минимизация потерь от дефицита и профицита товаров через внедрение ML-прогнозирования спроса.

Процесс внедрения ИИ

Агрегация исторических данных

Сбор полной базы по продажам, прошлым промо-акциям и релевантным внешним факторам.

Разработка и обучение ML-модели

Построение архитектуры нейросети, способной находить закономерности в спросе на разные категории спорттоваров.

Тестирование

Проверка эффективности алгоритмов на данных прошлых периодов для подтверждения точности прогноза.

Интеграция в IT-контур

Связка модели с внутренней системой заказов и отчетности ритейлера для автоматизации процессов снабжения.

Результаты клиента в процессе внедрения ИИ

Рост выручки с ИИ

Рост выручки без ИИ

"по данным McKinsey & Company"

Объемы избыточных запасов на складах снизились на 8%, а потери из-за списания неликвидного товара сократились на 35%

Внедрена ИИ-система: автоматический учет маркетинга и внешних факторов повысил точность прогноза до 92%

Банк данных прогнозов позволяет планировать логистику и закупки с высокой точностью до конкретной недели

Подробнее про решение

Обычно компании планируют закупки на основе данных за прошлый год. Однако этот подход не учитывает текущие изменения рынка: погоду, колебания курсов валют, календарь праздников и активность конкурентов. Вручную сопоставить и проанализировать влияние всех этих факторов на десятки тысяч товаров практически невозможно.

Как работает ML-прогнозирование? Модели машинного обучения анализируют массивы исторических данных и находят зависимости, которые не видны при стандартном анализе в таблицах. Система выявляет точные причины изменения спроса – например, сочетание конкретных погодных условий, маркетинговых акций и текущих экономических показателей.