СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ: Ритейл и FMCG (управление запасами).
ОПИСАНИЕ ИДЕИ: ИИ-системы прогнозируют будущие продажи товаров, используя исторические данные, данные о запасах, сезонность, маркетинговые акции и внешние факторы (например, погоду, локальные события). Это помогает компаниям оптимизировать управление запасами и закупками, сокращая дефицит и избыток товаров, а также своевременно пополнять ассортимент под реальный спрос.
KPI:
◦ Точность прогноза поставок улучшена на 17–20%, что повысило доступность популярных товаров и снизило потери от их отсутствия на полках. ◦ Walmart с помощью компьютерного зрения сократил дефицит ходовых товаров на 16%.
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА: Исторические данные продаж по товарам, данные о запасах, сезонность, маркетинговые акции, внешние факторы (погода, локальные события).
У вас есть своя идея и сомневаетесь как реализовать? Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.