Нейросети — одно из самых инновационных достижений в области искусственного интеллекта, которые находят широкое применение в разных сферах жизни.
Они могут совершать удивительные вещи, от распознавания образов и синтеза речи до автопилота в автомобилях.
И одной из самых интересных и перспективных областей их использования является сфера ритейла.

Нейросети в ритейле позволяют оптимизировать процессы продаж, улучшить предложения, предоставлять персонализированный сервис и увеличивать уровень удовлетворенности клиента.
С их помощью ритейлеры могут прогнозировать спрос на товары, оптимизировать запасы и снабжение, а также предвидеть тренды и предлагать новые товары и услуги.

Одно из главных преимуществ нейросетей в ритейле — это возможность анализа крупных объемов данных.
Ритейлеры имеют огромное количество информации о своих клиентах, и нейросети помогают извлечь максимальную пользу из этих данных.
С их помощью можно анализировать поведение покупателей, предсказывать их предпочтения и потребности, что позволяет создавать более эффективные маркетинговые кампании и персонализированные предложения.

Нейросети позволяют реализовать автоматизированные системы управления запасами и снабжением.
Они способны самостоятельно отслеживать данные о продажах, прогнозировать спрос на товары и автоматически заказывать их в нужном количестве и в нужное время.
Это позволяет ритейлерам избежать недостатка или переизбытка товаров и оптимизировать свою деятельность.

Иллюстрацией могут служить реальные кейсы Data Acquisition:


Совместный проект Data Acquisition с одной из крупнейших российских FMCG компаний
Ключевой задачей было построение модуля определения спроса товаров на маркетплейсах с применением математических алгоритмов.
При реализации проекта был использован алгоритм “gradient boosting” (метод машинного обучения для задач классификации и регрессии).
При использовании компонента “boosted decision trees” были созданы ансамбли деревьев регрессии с использованием boosting, где каждое дерево зависит от предыдущих деревьев. При обучении алгоритм использует предыдущие данные для построения новых, повышая тем самым точность модели.


Проект Data Acquisition и UPECO
Ключевая задача - построение прогностической модели, которая предсказывает долю товаров заказчика на рынке и продажи в зависимости от различных факторов. При реализации также была использована модель на основе “boosted decision trees”, т.к. она является оптимальной для работы с табличными неоднородными данными, объединяет алгоритмы деревьев решений для поиска нелинейных зависимостей в данных.

В целом, для развития ритейла нейросети содержат огромный потенциал.
Они позволяют оптимизировать процессы продаж, улучшать предложения и обслуживание клиентов, предсказывать тренды и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.
Ритейлеры, которые активно используют нейросети, получают значительное конкурентное преимущество и могут достичь большего успеха на рынке.

Ознакомьтесь с другими кейсами Data Acquisition.
Заполните форму ниже и мы оперативно свяжемся с Вами для бесплатной консультации.