ML-сервис прогнозирования поставок для международного бренда канцтоваров

Задача

Обеспечить устойчивую товарную доступность для отгрузок на склады маркетплейсов при минимальных запасах: снизить OOS и потери выручки, минимизировать финансовые потери от дисбаланса запасов и сократить операционные издержки за счёт автоматизации аналитики и прогнозирования.

Решение

Разработали ML-сервис прогнозирования остатков на складах по модели FBO с управлением запасами SKU и сбором данных из разных источников в едином интерфейсе. Настроили регулярное обогащение данных отчетами о продажах, заказах и остатках, внедрили двухфакторный ABC-анализ для приоритизации товаров и систему алертов для детекции угроз OOS. Сервис формирует прогнозы поставок на срок до года и рекомендации по пополнению с возможностью принятия решения в один клик.