ИИ-система аналитики продаж и промоакций
Разработали ИИ-систему аналитики продаж, которая анализирует исторические данные и выявляет закономерности между ценой, промоакциями и объемами продаж. Решение использует методы машинного обучения и предиктивной аналитики для обработки данных за 1–2 года и показывает, как изменения цен и маркетинговые активности влияют на спрос и остатки товаров на складе.
О клиенте
Крупный дистрибьютор косметической продукции, работающий с несколькими брендами и поставщиками. Компания управляет широким ассортиментом товаров и регулярно проводит промоакции для стимулирования продаж.
Проблема и задачи клиента
Для стимулирования продаж и контроля остатков клиент проводит акции и корректирует цены. Исторические данные о продажах, ценах и остатках хранятся в таблицах и обрабатываются вручную. Из-за этого сложно увидеть общую картину по товарам и быстро принимать решения.
Решение
Для клиента была создана ИИ-система предиктивной аналитики, которая позволяет анализировать данные и делать прогнозы для поддержки маркетинговых и ценовых решений.
Данные для обучения и анализа:
Система обучалась на исторических данных о продажах, ценах и остатках товаров, предоставленных клиентом. Это несколько таблиц с информацией за 1–2 года по всей ассортиментной линейке, включая подробности о проведённых акциях, изменениях цен и движении товаров на складе.
Как работает система:
Данные для обучения и анализа:
Система обучалась на исторических данных о продажах, ценах и остатках товаров, предоставленных клиентом. Это несколько таблиц с информацией за 1–2 года по всей ассортиментной линейке, включая подробности о проведённых акциях, изменениях цен и движении товаров на складе.
Как работает система:
- Клиент загружает Excel-файлы, система автоматически приводит их к единому формату, очищает и структурирует для анализа.
- Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические тренды и показывают, как акции, цены и другие маркетинговые активности влияют на продажи и остатки на складе.
- Система строит прогнозы по продажам и запасам на основе выявленных закономерностей.
- Результаты отображаются в графиках по брендам и категориям: общие продажи, продажи без промо, со спецценами и с крупными скидкам и т.п.
Дополнительные возможности системы:
- Расчет финансовых метрик по эластичности цен — позволяет оценить чувствительность спроса к изменению цены и планировать оптимальную ценовую стратегию.
- Сравнение с конкурентами — анализирует действия конкурентов и показывает, какие решения приводят к росту или падению продаж.
- Моделирование и прогнозирование действий конкурентов — помогает планировать собственные маркетинговые и ценовые активности для максимизации эффекта на рынке.
Результат
С помощью ИИ-системы клиент может оперативно анализировать влияние маркетинговых и ценовых решений и принимать обоснованные решения по товарной линейке.
- Скорость анализа: система один раз обучается на исторических данных и затем моментально обрабатывает новые данные, делая то, что раньше занимало у команды несколько дней ручной работы.
- Прогноз запасов на складе: система с точностью около 95% предсказывает, какие товары и в каком объеме останутся на складе после акций и изменений цен.
- Принятие решений на основе данных: теперь все решения по ценам и акциям можно строить на реальной аналитике, а не на догадках или интуиции.