ML-прогнозирование спроса для сети спортивных магазинов: точность 92%
Внедрение ML-прогнозирования спроса для крупнейшего российского ритейлера спортивных товаров повысило точность прогноза до 92% и сократило потери от списаний на 35%.
Задача
При огромном ассортименте и широкой географии магазинов неточное планирование приводило к дефициту популярных моделей и избытку неликвидных товаров, увеличивая расходы на хранение и списания. Традиционные методы не учитывали внешние факторы: погоду, курсы валют и праздники.
Решение
Разработана ML-модель, анализирующая исторические данные о продажах, промо-акциях и внешних факторах для выявления скрытых зависимостей спроса. Система агрегирует данные, обучает нейросеть и интегрируется в IT-контур ритейлера для автоматического планирования закупок.
Результат
- 92% Точность прогноза спроса
- −8% Снижение избыточных запасов на складах
- −35% Сокращение потерь от списания неликвидного товара
Точность прогноза спроса достигла 92%. Объем избыточных запасов снизился на 8%, потери от списания неликвидного товара сократились на 35%.
10 место в категории Розничная сеть → Нейросети
Похожие кейсы
Приложение LOVE REPUBLIC: fashion-бутик в телефоне с умным ИИ-поиском
Разработали мобильное приложение Love Republic на Flutter: конверсия в покупку выросла в 2 раза, а число установок — втрое.
Автоматизация анализа отзывов покупателей 12 STOREEZ на основе ИИ
Внедрили платформу «Наполеон Отзывы» для автоматического анализа отзывов бренда одежды 12 STOREEZ: обратная связь обрабатывается в реальном времени и распределяется по отделам без участия человека.
«Операция Фортуна» для HISSTORY: охват 800 000+ и рост звонков на 60%
Для бутика мужской одежды HISSTORY провели промо-кампанию «Операция Фортуна» с охватом более 800 000 показов и ростом звонков на 60%.
Мерч-вселенная СберМаркетинга: 1800 единиц и рост CSI на 4%
СберМаркетинг создал коллекцию мерча как стратегический инструмент коммуникации: произведено 1800 единиц, индекс удовлетворённости клиентов вырос на 4%.
Виртуальная примерка с искуственным интеллектом
Разработали ИИ-платформу виртуальной примерки одежды для fashion-брендов, которая генерирует фотореалистичный образ за ≈10 секунд и помогает снизить возвраты.
Lamoda: обработка фото для каталога ускорена в 20 раз с помощью ML
Разработали ML-решение для Lamoda, которое автоматизировало ретушь фотографий и ускорило обработку изображений в 20 раз.