Прогноз спроса
на товары по промоакциям

Повышайте успешность промоакций с помощью решений DSLab

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.

+ 13%

Лента, одна из крупнейших розничных сетей в России с выручкой 365 млрд руб., прогнозирует спрос на товары во время промоакций с помощью технологий машинного обучения DSlab

ПОДРОБНЕЕ

> 600

< 10

прирост точности прогноза

факторов учитывает прогнозная модель

секунд необходимо для расчета прогноза по всем SKU на уровне магазина

Завершенный проект: прогноз спроса на товары по промоакции

Правильный товар, в правильное время,
по правильной цене

Специализированное решение
Мы разработали решение специально для товаров по промоакциям и учитываем такие важные параметры как реклама, период акции, расположение товара в магазине, а также промоакции на товары-заменители.
Детальный прогноз
Высокоточный прогноз спроса на каждый доступный по промоакции товар на уровне магазина.
Долгосрочное планирование
Успевайте за всеми маркетинговыми инициативами: загрузите календарь промо и получите детальный прогноз спроса на 16 недель вперед.
What-if анализ
Настраивайте параметры кампании и повышайте успешность промоакций с помощью встроенной функции What-if анализа.
Машинное обучение
Технологии машинного обучения позволяют более точно прогнозировать спрос и повышать доступность товара без создания избыточных запасов.
Модифицированный алгоритм
Модели прогнозирования спроса склонны занижать результаты прогноза. Мы модифицировали наш алгоритм, чтобы избежать недопрогноза и потери продаж.
Интерпретируемость
На основе прогнозной модели мы строим еще одну, упрощенную модель, которая позволяет интерпретировать результаты прогноза. Никаких "черных ящиков" и необъяснимых прогнозов.
Бизнес-метрики
Для измерения качества прогноза мы используем бизнес-метрики: например, деньги, замороженные в запасах.
Автоматический модуль контроля
Мы добавили в архитектуру решения автоматический модуль контроля, который валидирует прогнозы. Модуль основан на экспертизе профессионалов розничной торговли.
Легкая интеграция
Наше решение легко интегрируется с внутренними системами заказчика, хранилищами данных на основе Hadoop и SQL, а также c системами пополнения запасов.