Предиктивная аналитика для Fashion-ритейла
Разработка и внедрение системы автоматического прогнозирования спроса и оптимизации складских запасов для федеральной сети магазинов одежды.
Сфера применения
Ритейл / Apparel
Срок разработки
5 месяцев
Технологии
AI / ML / Big Data
01 Цели и задачи
Основная цель:
Минимизировать объем «замороженного» капитала в неликвидных остатках и исключить дефицит популярных позиций в пиковые сезоны.
Data Integration
Сбор данных из 1С, CRM, внешних API погоды и праздников.
ML Modeling
Обучение моделей CatBoost для предсказания спроса с точностью >85%.
Automation
Автоматическая генерация заявок на перемещение товаров.
Analytics
Интерактивные дашборды Tableau для байеров.
02 Стек технологий
Profit Growth
Рост чистой прибыли за счет исключения Out-of-stock ситуаций.
Inventory reduction
Сокращение излишков товаров на региональных складах.