Сделали систему прогнозирования спроса на ML-модели — рост выручки международной FMCG-компании на 2%

Задача

Требовалось повысить точность и прозрачность прогнозирования спроса, чтобы выполнять квартальные и годовые планы по розничному товарообороту и маржинальности. Готовые коробочные решения не подходили из-за низкой точности и высокой стоимости доработки.

Решение

За 14 недель разработали и внедрили сервис прогнозирования спроса на основе ML-модели, учитывающей запасы, цены, скидки, погоду и другие факторы. Собрали и очистили исторические данные, обучили модель и интегрировали её с системой коммерческого планирования.