Прогнозирование спроса методами машинного обучения
Прогнозирование спроса и объёмов производства традиционными методами требует значительного ресурса опытного персонала. Ошибки и неточности приводят к пустым полкам в магазинах или, наоборот, к перезатарке, недополученной выручке и убыткам, а также недовольству покупателей. Внедрение интеллектуальных систем позволяет переложить рутинные процессы с человека на искусственный интеллект, а человеческий ресурс направить на развитие бизнеса.
Datanomics Demand Forecast – облачный сервис на базе алгоритмов машинного обучения, разработанный с учетом специфики ритейла и FMCG отрасли. Сервис автоматически рассчитывает прогноз объемов производства и повышает его точность по сравнению с традиционными методами прогнозирования.
На вебинаре «Прогнозирование спроса методами машинного обучения» специалисты Beltel Datanomics рассказали, в каких ситуациях методы машинного обучения эффективны, что требуется для их использования и какие результаты получают заказчики.
Благодаря машинному обучению точность прогноза в товарной категории достигает 95%, а средний показатель улучшения качества прогноза по сравнению с традиционными алгоритмами составляет 15-20 пунктов. В ситуации нестабильного спроса алгоритмам машинного обучения достаточно недели для адаптации к изменению в потреблении. Алгоритмы машинного обучения позволяют отказаться от ручной корректировки объемов товара при планировании акций. Автозаказ позволяет удовлетворять потребность в товаре с минимальным привлечением обслуживающего персонала. Это сокращает издержки и сводит к минимуму риск ошибок из-за человеческого фактора.
В программе:
- Анна Племяшова, руководитель Департамента аналитики больших данных и искусственного интеллекта Beltel Datanomics: «Как внедрить решение по прогнозированию объемов производства методами машинного обучения и какую пользу оно принесет»
- Сергей Кравченко, старший аналитик данных, Beltel Datanomics: «Примеры проектов: задачи, решения, результаты».
Всех слушателей вебинара (записи вебинара) приглашаем оставить заявку на бесплатную разработку дорожной карты внедрения решения с учетом особенностей вашего бизнеса.