Внедрение системы аналитики и предупреждения упущенных продаж GoodsForecast.OSA в сети магазинов Дикси

• Внедрить систему контроля доступности товаров на полке

• Повысить уровень наличия товаров для покупателей

• Повысить товарооборот

• Оптимизировать работу персонала

2024

· 1,35 % прирост РТО

· 1 млрд рублей прямых спасенных продаж за первые 4 месяца

· 95% дисциплина отработки алертов сотрудниками розницы

· Более 40% стабильно достоверных сигналов

Да

GFC OSA, DixiStaff

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

Интеграция больших массивов данных (кассовые чеки) в течение дня в режиме близком к онлайн

Методология измерения эффектов в монетарных единицах

Балансировка сложности расчетов и их скорости: не должно быть большого лага между аномалией продаж и реакцией сотрудника с одной стороны и сигналы должны быть максимально точны с другой стороны

Максимизация коммерческого эффекта в условиях ограниченности ресурсов персонала розницы

Управление изменениями розничных процессов

Внедренное решение построено на базе моделей машинного обучения. В течение дня с заданной периодичностью система получает данные по чекам, выделяет периоды без продаж и для каждого товара определяет, насколько показатели соответствуют обычному спросу на конкретный продукт в данном магазине. В случае отклонений система генерирует сигнал-задание сотруднику проверить товар в зале. Персонал проверяет наличие, ценник, срок годности, доступность и качество товара и, если выявлена проблема, предпринимает корректирующие меры.

Количество выдаваемых сигналов ограничено возможностями магазинов, поэтому они предварительно оцениваются Системой с точки зрения потенциала. Выдаются только те сигналы, которые могут дать больший прирост товарооборота.

Для контроля отработки сигналов Системы сотрудниками магазинов в рамках проекта были разработаны дашборды по дисциплине, фроду и аналитике с учетом нюансов розничных процессов компании Дикси. Это позволило оперативно замечать проблемы и дополнительные возможности использования, и сделать новый процесс максимально эффективным в условиях ограничений ресурсов сотрудников магазинов.

На первом этапе пилотирование решения GoodsForecast.OSA, обеспечивающего контроль доступности товара на полках, проходило в 100 магазинах торговой сети «Дикси» на протяжении 3 месяцев в формате А/В-тестирования.

Следующим шагом ритейлер решил продлить и масштабировать пилот, оставив в нем двух основных конкурентов, чтобы окончательно подтвердить устойчивость результата кейса. Также не все идеи как конкурсантов, так и Дикси успели реализовать.  Поэтому с 1 октября по 30 Марта был запущен второй этап пилота с увеличением тестовой группы GoodsForecast до 1100 магазинов.

Основная работа при этом заключалась в более умной работе алгоритмов. Если на первом этапе использовалась модель «из коробки», адаптированная под данные торговой сети, то на втором – ансамблирование различных моделей. Более того, решение подстраивалось под особенности обратной связи каждой конкретной точки, динамически меняя настройки алгоритма. Это позволило не только существенно повысить результаты как в терминах точности, так и РТО, но и оптимизировать время расчетов.

Россия