Прогнозирование спроса на треть лучше статистических моделей: кейс «Градиент»

Компания «Градиент»

«Градиент» — компания на российском рынке FMCG. Крупнейший дистрибьютер бытовой химии, товаров для личной гигиены, парфюмерии, декоративной косметики и других товаров повседневного спроса.

Разработанное решение

Модель прогнозирования спроса, обученная на данных о продажах, клиентах, складах, промокампаниях, ассортиментной матрице и товарных остатках.
29% прирост в качестве прогнозирования по сравнению со статистическими моделями

Задачи проекта

Разработка модели прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта для компании на российском рынке FMCG.

Разработанный функционал

Модель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта
Для обучения модели использовались данные о продажах, клиентах и складах, проведённых и планируемых промокампаниях, ассортиментной матрице и товарных остатках.

Результаты внедрения

На 29% лучше качество прогнозирования
  • По сравнению с базовыми статистическими методами ML-модель Сбер Бизнес Софта показала 29-процентный прирост в качестве прогнозирования.
  • Прогнозирование осуществлялось в 10 разрезах: на уровне продаж каждого конкретного товара, по отдельным категориям и всему ассортименту, по месяцам и неделям и так далее.
  • Наибольшую точность показал прогноз на уровне категорий.

Новости