Предиктивная аналитика и ML
Строим модели для прогноза спроса, продаж и цен, оценки оттока клиентов и поиска аномалий. Подключаем результаты к планированию и ежедневной работе команды.
Иллюстрация подхода. Точность оцениваем на отложенных данных.
Какие решения поддерживает модель
Прогноз спроса помогает планировать закупки и загрузку, прогноз продаж используется в финансовом плане. Модель оттока выделяет клиентов, с которыми стоит связаться. Поиск аномалий обращает внимание команды на необычные операции, расход ресурсов или изменения показателей.
Для задач с ценами сначала уточняем цель. Можно прогнозировать рыночную цену или спрос при заданной цене. Рекомендации по её изменению требуют отдельной проверки влияния на продажи и маржу.
На каких данных строится прогноз
Нужна история наблюдений с датами, результатами и факторами, которые были известны в момент принятия решения. Проверяем сезонность, изменения ассортимента, пропуски и доступность целевого показателя. Если история короткая или условия заметно изменились, это учитывается в плане пилота.
Модель проверяем на периодах, которые не участвовали в обучении. Сравниваем результат с действующим расчётом, изучаем ошибки по товарам, группам клиентов и горизонтам прогноза. Для оттока оцениваем, сколько полезных контактов попадёт в доступный команде объём работы.
Как результат попадает в работу
Прогноз можно получать по расписанию или через API в облаке либо на инфраструктуре заказчика. Определяем, кто использует результат и что происходит при нехватке данных. После запуска отслеживаем изменение входных данных и качество по мере появления фактических результатов.
Что вы получаете
- Подготовленный набор данных и описание целевой задачи
- Модель с отчётом о проверке и границах применения
- Прогнозы или оценки риска в согласованной рабочей системе
- Регламент обновления данных и контроля качества