Datanomics

2021-07-27 17:23:36 В Санкт-Петербурге снова жара, а в ближайшие дни ожидаются ливни и грозы. Чтобы прогноз спроса на товар учитывал прогноз погоды, необходимо следующее:
Данные о продажах как минимум за год – это позволит получить информацию о том, как продавались товары при разных погодных условиях;
Подписка на сервис, которая предоставляет данные об истории и прогнозе погоды в регионах, в которых представлены магазины, например, Яндекс.Погода, Open Weather и другие.
На базе этой информации аналитик сможет построить функцию зависимости продаж товара от погоды и использовать её для своевременной корректировки прогноза.
В сервисе прогнозирования спроса Datanomics Demand Forecast мы успешно применяем корректировку прогноза спроса на товар в соответствии с прогнозируемыми погодными условиями. Это позволяет нашим заказчикам минимизировать ручной труд и обеспечивать наличие товаров на полках в любую погоду.
Подробнее в новой статье в нашем блоге https://www.datanomics.ru/artciles/u-prirody-net-plohoj-pogody-dlya-prodazh-kak-uchityvat-pogodu-pri-prognozirovanii-sprosa/ Открыть/Комментировать

2021-07-22 18:07:13 Компания «Белтел», под брендом Datanomics представляющая собственные решения в области аналитики больших данных и искусственного интеллекта, стала лауреатом российского конкурса Microsoft «Partner of the Year Awards 2021» в номинации «Analytics» https://www.datanomics.ru/news/beltel-stal-pobeditelem-konkursa-microsoft-partner-of-the-year-awards-2021-v-rossii/ Открыть/Комментировать

2021-06-10 12:42:13 Концепция Food-to-go стала заметно набирать обороты в России примерно последние пять лет. Магазины и супермаркеты не только предлагают привычные сэндвичи и упакованные салаты, но и расширяют ассортимент холодных и горячих блюд, супов, предлагают блюда национальных кухонь мира. Традиционно вопрос заказа ингредиентов для собственного производства решался ритейлерами исходя из среднего расхода продуктов с помощью несложных алгоритмов в учетных системах или таблиц Excel. Но с ростом ассортимента и объемов в категории подобное планирование становится трудоемким и неточным, что влияет на товарооборачиваемость, может привести к списаниям и убыткам.
Задачу оптимизации поставок сырья и материалов для собственного производства можно решать аналогично задаче автозаказа товаров для перепродажи, но потребуется добавить несколько шагов в процесс прогнозирования https://www.datanomics.ru/artciles/food-to-go-v-ritejle-kak-avtomatizirovat-zakaz-syrya-dlya-sobstvennogo-proizvodstva/ Открыть/Комментировать

2021-05-17 13:30:35 Тренды FMCG и применение искусственного интеллекта для повышения эффективности предприятий
Мир меняется очень быстро. Пандемия, цифровая трансформация, уменьшение платёжеспособности населения: мы стоим перед очень серьезными вызовами и выборами. Сейчас самое время остановиться и оценить ситуацию, увидеть те координаты, в которых мы находимся, узнать о возможностях, которые появляются, чтобы помогать справляться с этими непростыми временами. Эксперты Microsoft, Labelmen и Beltel Datanomics обсудили маркетинговую ситуацию в точке now и поговорили о технологиях, которые помогут занять лидирующие позиции на рынке и опередить конкурентов https://www.datanomics.ru/artciles/trendy-fmcg-i-primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-povysheniya-effektivnosti-predpriyatij/ Открыть/Комментировать

2021-04-06 18:45:18 5 этапов реализации проектов с применением технологий искусственного интеллекта
1. Аудит данных и составление технического задания (ТЗ)
2. Формирование прототипов математических моделей
3. Составление технорабочего проекта (ТРП) на внедрение cистемы в промышленную эксплуатацию
4. Внедрение, опытная эксплуатация и поддержка
5. Масштабирование результата.
Подробнее о каждом этапе читайте в новой статье блога Datanomics https://www.datanomics.ru/artciles/etapy-realizatsii-proektov-s-primeneniem-tehnologij-iskusstvennogo-intellekta/ Открыть/Комментировать

2021-03-11 15:26:32 Система прогнозирования спроса – это в первую очередь модель, ограниченная параметрами или набором факторов, которые были заложены исследователями на момент ее построения. Ключевую роль в этом процессе играют данные, именно по ним определяют зависимости. Качество и полнота информации главным образом влияют на точность прогнозов.
Чем больше мы хотим автоматизировать задачу, тем больше данных необходимо иметь. Например, при прогнозировании акционных товаров крайне важна разметка периодов, когда товар был или будет на акции. Отсутствие такой разметки понижает точность прогнозирования и может привести к перезатарке магазина. Продолжение читайте в статье Сергея Кравченко https://www.datanomics.ru/artciles/pochemu-vazhno-podderzhivat-aktualnost-dannyh-po-aktsiyam-i-ostatkam/ Открыть/Комментировать

2021-02-25 11:16:49 На одном из вебинаров о применении предиктивной аналитики в отраслях ритейла и FMCG мы провели опрос участников о текущих подходах к прогнозированию спроса, которые применяются в компании. Выяснилось, что 75% опрошенных имеют модули планирования в учетных системах, но несмотря на это продолжают пользоваться таблицами Excel для ручного сведения прогноза и полагаться на опыт коллег для планирования закупок. 80% опрошенных видят потенциал для улучшения прогноза за счет дополнительных факторов, не учтенных в стандартных системах прогнозирования.
В статье Сергея Кравченко, старшего аналитика данных Beltel Datanomics подробнее о недостатках традиционных подходов к прогнозированию, альтернативных методах и их преимуществах https://www.datanomics.ru/artciles/preimushhestva-algoritmov-mashinnogo-obucheniya-dlya-prognozirovaniya-sprosa/ Открыть/Комментировать

2021-02-09 15:09:44 Покупка ПО по модели SaaS. Как правильно составить договор поддержки С каждым днём все больше компаний отдаёт предпочтение разработке IT и аналитических решений по аутсорсинговой схеме. Кроме того, многие компании переходят от продаж продуктов к сервисной модели (SaaS). В таких условиях на первый план выходит контроль и качество предоставляемых услуг, которое определяется в SLA – соглашении об уровне сервиса. SLA формализует и делает более прозрачным взаимодействие заказчика и исполнителя, не добавляя при этом лишней бюрократии. О том, как правильно составить договор поддержки рассказывает Юлия Порохненко, аналитик данных, Beltel Datanomics https://www.datanomics.ru/.../pokupka-po-po-modeli-saas.../ Открыть/Комментировать

2021-02-02 12:12:16 Системы распознавания полки: кому нужно внедрение и как добиться от проекта максимума

- Каким компаниям стоит внедрять подобное решение (есть ли какие-то четкие параметры, по которым компания может понять, что ей нужно подобное решение: количество SKU, мерчендайзеров, охват торговых точек и т.п.).
- Как происходит внедрение? Требуется ли какая-то особая подготовка? Каковы требования к ПО, CRM, квалификации персонала, ПО или моделям планшетов/смартфонов, с которыми работают мерчендайзеры и т.п.
- Каковы сроки внедрения? Предусмотрен ли (и нужен ли) тестовый период? Если да, то как он проходит? Какие сложности чаще всего возникают в процессе внедрения?
- Как строится ценообразование? От чего зависит конечная цена внедрения? Есть ли здесь какие-то переменные (например, количество загружаемых фотографий) или нет? Потребуются ли дополнительные расходы в процессе внедрения?
- На что компании могут рассчитывать по итогам внедрения (какие показатели можно улучшить)? А чего ждать не стоит?

На эти и другие вопросы ответила Анна Племяшова, Руководитель Департамента аналитики больших данных и искусственного интеллекта Beltel Datanomics ответила на вопросы корреспондента портала Trade Marketing Tools https://www.datanomics.ru/artciles/sistemy-raspoznavaniya-polki-komu-nuzhno-vnedrenie-i-kak-dobitsya-ot-proekta-maksimuma/ Открыть/Комментировать