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

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

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 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.

Эффект

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