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

Заказчик
X5 Group
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
GoodsForecast
Год завершения проекта
2022
Сроки выполнения проекта
Август, 2021 - Октябрь, 2022
Масштаб проекта
5500 автоматизированных рабочих мест
Цели

  • Улучшить текущую систему контроля доступности товаров на полке

  • Повысить уровень наличия товаров для покупателей

  • Повысить товарооборот

  • Оптимизировать работу персонала

Уникальность проекта

Это по-настоящему Big Data проект, в котором данные сочетают все три признака - volume, variety, velocity.

Проведена и подтверждена оценка непосредственно коммерческого эффекта внедрения. Для достижения статистической значимости дизайн пилота был разработан специализированным подразделением X5.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО
GFC OSA, ПО компании, интеграция с МРМ
Сложность реализации
  • Интеграция больших массивов данных (чеки) в течение дня в режиме близком к онлайн.
  • Балансировка сложности расчетов и их скорости: с одной стороны, не должно быть большого лага между аномалией продаж и реакцией сотрудника, с другой - сигналы должны быть максимально точными.
  • Максимизация коммерческого эффекта в условиях ограниченности ресурсов персонала розницы.
Описание проекта
На первом этапе специалисты провели настройку процессов интеграции данных, в том числе о продажах и остатках на ежечасной основе. Далее на собранных и размеченных данных были построены модели оценки доступности, доработан алгоритм сигналов для оповещения магазинов и ранжирования выдаваемых сигналов с целью максимизации потенциальной дополнительной выручки. Данную систему интегрировали с микросервисом «Перекрёстка», который обеспечивает обмен сигналами и обратную связь с торговыми точками.
Для оценки экономического эффекта системы специализированным подразделением X5 Group Ad Hoc был разработан дизайн A/B-тестирования продолжительностью 2 месяца.
Была сформирована пилотная группа, состоящая из 132 магазинов с широкой географией. К выбранным торговым точкам подобрали контрольную группу для оценки результатов. Целевой метрикой эксперимента являлась положительная динамика розничного товарооборота магазинов. Специалисты X5 Group рассчитали, что для статистической значимости она должна составить не менее чем 0,8%.

В течение двух месяцев модель 3 раза в день генерировала до двухсот сигналов в каждом магазине. На основе таких сигналов сотрудники магазинов получали на мобильные устройства задания на проверку полок на предмет наличия товара, наличия и корректности ценника, потери потребительских свойств. В случае, если сотрудник выявлял проблему, ее исправляли и с помощью мобильного устройства подтверждали, что вопрос решен.
По результатам тестирования, согласно оценки X5 Group Ad Hoc, модель показала статистически значимый результат.Точечная оценка прироста РТО составила 1,4%, а верхняя граница доверительного интервала – 2,4%. Помимо этого специализированное подразделение X5 Group сделало вывод, что при полномасштабном развертывании будут достигнуты те же результаты роста товарооборота при условии сохранения качества отработки поступающих сигналов сотрудниками магазинов.С 1 октября 2022 года модуль генерации сигналов запущен по всей сети супермаркетов «Перекрёсток», и проект уже получил свое развитие. На текущий момент команда X5 Group и GoodsForecast прорабатывают восстановление спроса на основе сигналов с последующей обратной интеграцией с целью увеличения точности прогноза в системе автозаказа сети «Перекрёсток».

География проекта
Вся Россия: все регионы присутствия торговой сети "Перекрёсток".
Коментарии: 1

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    РАНХиГС
    Директор Проектов проектного офиса ректора
    05.01.2023 18:54

    Добрый день, Вы пишите:

    В течение двух месяцев модель 3 раза в день генерировала до двухсот сигналов в каждом магазине. На основе таких сигналов сотрудники магазинов получали на мобильные устройства задания на проверку полок на предмет наличия товара, наличия и корректности ценника, потери потребительских свойств. В случае, если сотрудник выявлял проблему, ее исправляли и с помощью мобильного устройства подтверждали, что вопрос решен.
    По результатам тестирования, согласно оценки X5 Group Ad Hoc, модель показала статистически значимый результат.Точечная оценка прироста РТО составила 1,4%, а верхняя граница доверительного интервала – 2,4%. Помимо этого специализированное подразделение X5 Group сделало вывод, что при полномасштабном развертывании будут достигнуты те же результаты роста товарооборота при условии сохранения качества отработки поступающих сигналов сотрудниками магазинов.С 1 октября 2022 года модуль генерации сигналов запущен по всей сети супермаркетов «Перекрёсток», и проект уже получил свое развитие. На текущий момент команда X5 Group и GoodsForecast прорабатывают восстановление спроса на основе сигналов с последующей обратной интеграцией с целью увеличения точности прогноза в системе автозаказа сети «Перекрёсток».

    Какие методы прогнозирования использовались и в чем именно состоит математическая выверка результатов?
    Кажется, что сложные методы анализа больших данных - контринтуитивны. На сколько Ваши сотрудники были готовы с такими методами работать?

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.