Ритейл

Кейсы внедрения ML

Оптимизация ценообразования

Рекомендательная система

Прогноз складских запасов

Предсказание оттока клиентов

Планирование промоакций

Оптимизация ценообразования

ML-модель определяет оптимальную стоимость продукта на основе данных о спросе и его эластичности, сроке годности товара, объеме закупок, цен конкурентов и др. параметров.
Решение позволяет увеличить маржинальность продаж и уменьшить расходы, связанные со списанием и утилизацией продуктов.

Эффект

до 5%

Рост среднего чека

Эффект

до 35%

Рост новых товаров в корзине

до 10%

Рост ARPU

Прогноз складских запасов

ML-модель рассчитывает спрос на продукт с учетом истории продаж, цен на товары, акций, местоположения, погоды и других параметров. Также для прогноза времени заказа товара на склад, система проводит оценку качества работы поставщиков (не срывают ли сроки и пр.).
ML-решение позволяет снизить расходы на склады, повысить доступность ассортимента, оптимизировать товарный запас и уровень сервиса, а также улучшить качество взаимодействия с поставщиками.

Эффект

до 10%

Снижение расходов на склады

до 5%

Рост выручки

Планирование промоакций

ML-решение проводит анализ ключевых параметров предыдущих промоакций и прогнозирует результаты будущих.
Для формирования прогноза система учитывает данные по схожим акциям: категории товаров, периоды проведения акций, глубину скидок и др.
ML-решение позволяет увеличить средний чек и сократить товарные остатки.

Эффект

до 5%

Рост продаж

Предсказание оттока клиентов

ML-модель агрегирует и сопоставляет признаки текущих и ушедших клиентах, что дает возможность спрогнозировать на ранних этапах, какие клиенты и с какой вероятностью могут прекратить пользоваться продуктом. Решение помогает определить вероятность оттока клиентов, что позволит предпринять активные шаги для их удержания и улучшения качества обслуживания. Благодаря полученным данным компании могут снижать уровень оттока и эффективнее выстраивать коммуникации с клиентами.