Предиктивная аналитика на технологиях ИИ
Получите комплексную картину ожидаемого спроса на товары и услуги для эффективного управления стоками, оптимизации логистики и управления промо-акциями
Кастомные ИИ-решения для прогноза спроса с учетом всех факторов
Результаты внедрения решения Прогнозирование спроса
Автоматизация и скорость планирования
- Сокращение времени на построение прогноза
- Автоматизация рутинных задач
- Снижение вероятности ошибок
Снижение издержек
- Оптимизация логистики
- Повышение товарооборачиваемости
- Сокращение времени простоя на производстве
Увеличение продаж
- Повышение доступности товаров
- Улучшение использования промоинструментов
- Динамическое ценообразование
Оптимизация процессов
- Точный расчет загруженности производства и объемов поставок
- Увеличение точности и глубины планирования
Почему обращаются к нам?
Разработка индивидуального решения под ваши задачи
Подбор оптимальных инструментов и методов прогнозирования
300+
Учет более 300 факторов при обучении моделей ИИ
Мощная исследовательская инфраструктура в области ИИ
Стадии внедрения решения для прогнозирования помощью нейронных сетей
Пилотная модель
- Анализ бизнес-процессов и создание целевых метрик
- Подбор инструментов и обучение модели
- Тестирование модели и валидация результатов на слепых периодах
Целевая модель
- Полноценное обучение модели
- Разработка интерфейса и функционала
- Необходимые интеграции с разными информационными системами
Сопровождение и развитие
- Техническая поддержка в эксплуатации
- Последующее дообучение или переобучение модели с учетом новых данных
- Расширение функционала модели
Дополнительные модели и возможности
Рекомендательные системы
Подбор персонализированных предложений на основе алгоритмов под каждого клиента на основе поведения и предпочтений похожих пользователей.
- Значительный рост среднего чека и частоты покупок;
- Увеличение лояльности и эффективности перекрестных продаж.
Uplift*-моделирование
Оценка маркетингового воздействия (скидка, реклама) на конкретного клиента с точки зрения роста вероятности покупки.
- Прямая экономия маркетингового бюджета;
- Более таргетированные предложения для клиентов, которые с большей долей вероятности купят у вас.
Платформа для самостоятельного создания моделей прогнозирования
Создание и внедрение ML**-моделей для ключевых задач: от прогнозирования любых показателей и формирования персональных рекомендаций до детекции определенных событий.
- Сокращение времени внедрения моделей с месяцев до дней;
- Замена сложного программирования на интуитивный визуальный конструктор;
- Создание библиотеки готовых решений ускорит выполнение повторяющихся проектов и снизит порог входа для новых сотрудников.
* От англ. uplift — подъем, повышение
** ML – англ. machine learning – машинное обучение
** ML – англ. machine learning – машинное обучение
Коробочное решение (on-premise)
- Расчет прогноза на сервере заказчика
- Информация по продажам остается в контуре заказчика
- Индивидуальная разработка модели
- Разработка дополнительного функционала по запросу
