ЛКМ Полимер
Сфера : Производство
Крупная компания-дистрибьютор, которая поставляет лакокрасочные материалы из-за рубежа. Ассортимент насчитывает более 600 уникальных товарных позиций (SKU) — от банок с краской до различных баллончиков и клея.
Задача
Как мы увеличили точность прогноза на 22% и сэкономили 300 млн рублей для дистрибьютора автоэмалей
Процесс внедрения ИИ
Сбор данных
Основа — исторические данные. В основе любого прогноза лежат данные о прошлом. До 80% успеха модели зависит от качества и полноты истории предыдущих заказов и продаж. Чем за больший срок доступны данные, тем точнее будет прогноз.
Обогащение внешними факторами
Чтобы сделать прогноз точнее, к внутренним историческим данным добавляют внешние факторы, которые могут повлиять на результат. Это могут быть: Курс валют; Маркетинговые активности (как свои, так и конкурентов); Демографические данные; Прогноз погоды и сезонность и т.д.
Разработка моделей машинного обучения
Нейронные сети способны анализировать миллионы строк информации и находить в них самые неочевидные закономерности и тенденции. Например, модель может выявить сложную взаимосвязь между погодой, днем недели и продажей конкретного товара.
Внедрение и прогнозирование
Выбранная модель внедряется в рабочие процессы компании (например, в BI или CRM-систему) и начинает автоматически генерировать прогнозы на будущее, регулярно обновляя их с поступлением новых данных.
Результаты клиента в процессе внедрения ИИ
Рост выручки без ИИ
Рост выручки с ИИ
"по данным McKinsey & Company"
Точность прогнозирования выросла на 22% по сравнению с предыдущим методом и достигла 89%.
Компания сэкономила 300 000 000 рублей за счет оптимизации закупок и складских остатков.
Автоматизация заказа товара на популярные позиции
Оставьте заявку на бесплатную консультацию по вашей сфере бизнеса
Проведём бесплатный аудит вашего бизнеса
Заполните форму, мы свяжемся и обсудим внедрение чат-бота для вашей бизнес-сферы
Получите план по интеграции ИИ
в ваш бизнес
Заполните форму, мы свяжемся и проведём аудит вашей сферы
