Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.

Ритейл

Кейсы внедрения ML
Оптимизация ценообразования
Рекомендательная система
Предсказание оттока клиентов
Прогноз складских запасов
Планирование промоакций
И другие кейсы внедрения ML

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 10%
Рост среднего чека
Рост выручки
до 5%

Рекомендательная система

ML-модель прогнозирует какой товар, услуга или рекламное предложение будут интересны клиенту.
Решение учитывает данные о клиентах и их продуктовых предпочтениях (история заказов, средний чек покупки, вовлеченность и др.) и сопоставляет с данными о других пользователях для формирования прогноза.
Модель способствует росту выручки компании и лояльности клиентов за счет высокого уровня персонализации.

Эффект

до 25%
Рост конверсии в покупку
до 10%
Рост среднего чека
Рост новых товаров в корзине
до 35%

Система прогнозирования спроса и 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 4%
Рост выручки
Снижение расходов на утилизацию продукции
до 20%

Планирование промоакций

Решение на базе машинного обучения 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. Для онлайн продаж система также учитывает профиль пользователя для персонализации рекламного предложения.
Данное решение позволяет увеличить средний чек и сократить товарные остатки.

Эффект

до 10%
Рост среднего чека

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.

Эффект

до 7%
рост выручки
до 90%
выявляет модель
склонных к оттоку клиентов

Определение зон высокого спроса на доставку заказов

ML-модель на основе исторических данных о количестве и размере заказов по различным районам города прогнозирует пиковые периоды высокого спроса на доставку заказов. ML-модель позволяет эффективно распределить курьеров в разные районы города в зависимости от уровня спроса. Данное решение позволяет повысить уровень сервиса и доходы курьеров, сохраняя высокую скорость доставки даже в пиковые периоды.

Эффект

до 10 п.п.
Рост NPS
до 15%
Рост кол-ва заказов

Система персональных маркетинговых коммуникаций

Модель машинного обучения позволяет скорректировать коммуникации под каждого клиента: выбрать рекламный канал и подобрать формат коммуникации (e-mail, push-уведомления, SMS- сообщения, мессенджеры и пр.)
При обучении решение учитывает основные данные о клиенте, историю его покупок, тип и цели коммуникации, ограничения бюджета, прошлые взаимодействия с рассылками, их формат и пр.
Модель способствует росту уровня конверсии в покупку и оптимизации маркетинговых расходов.

Эффект

до 7%
рост выручки
до 15%
Рост уровня конверсии

Оптимизация маршрутов в режиме реального времени

Система на базе машинного обучения позволяет корректировать маршруты курьеров и водителей грузовых авто в режиме реального времени. Решение учитывает время суток, погодные условия, пробки, особенности местности, характеристики товара. особенности транспорта и пр. В результате система корректирует маршрут водителя с учетом всех скрытых ограничений.
Внедрение данного инструмента способствует снижению времени доставки, что снижает риски дефицита для торговых предприятий.

Эффект

до 20%
Снижение времени доставки

Предсказательная система оттока персонала

Решение на базе машинного обучения сравнивает накопленные данные о текущих и уволившихся сотрудниках (например, данные об активности во внутренних и внешних рабочих сетях, данные о режиме работы и пр.) для прогнозирования вероятности ухода сотрудника из компании.
Модель машинного обучения дает возможность компаниям предпринять точечные меры по удержанию сотрудников, повысить производительность и снизить
расходы на найм.

Эффект

до 20%
Снижение текучести кадров