Применение ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации запасов в ритейле: Case study с Яндекс.Маркетом и Озон (с примером модели Prophet и ARIMA)

Искусственный интеллект (ИИ) – фундаментальный инструмент, который трансформирует ритейл в настоящее время. Благодаря использованию ИИ ритейлеры могут оптимизировать свои операции, улучшить обслуживание клиентов и достичь нового уровня рентабельности. В контексте современных вызовов ритейла, таких как изменения в поведении потребителей, усиление конкуренции и нестабильность рынка, ИИ станет не просто дополнительным инструментом, но необходимым элементом успеха.

Одна из ключевых областей применения ИИ в ритейле – прогнозирование спроса. Точная оценка будущего спроса на товар позволяет ритейлерам оптимизировать запасы, снизить затраты на хранение и увеличить прибыль. Современные модели ИИ, такие как Prophet и ARIMA, предоставляют ритейлерам инструменты для анализа временных рядов и построения высокоточных прогнозов.

В этой статье мы рассмотрим case study с Яндекс.Маркетом и Озон, показывая, как они используют ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации запасов. Мы также рассмотрим преимущества использования ИИ для прогнозирования спроса и обсудим тренды в ритейле, связанные с автоматизацией и использованием ИИ.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), ритейл, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, Яндекс.Маркет, Озон, модель Prophet, модель ARIMA, анализ временных рядов, case study.

Прогнозирование спроса в ритейле: Вызовы и возможности

В современном ритейле, где конкуренция обостряется с каждым днем, а потребители становятся все более требовательными, прогнозирование спроса превращается в ключевую задачу для достижения успеха. Неверные прогнозы могут привести к переизбытку или дефициту товаров на складах, что приводит к потере прибыли из-за неэффективного использования ресурсов или упущенных возможностей.

Традиционные методы прогнозирования основаны на исторических данных и простых математических моделях, которые часто не учитывают факторы нестабильности рынка и динамики потребительского поведения. Именно здесь ИИ предоставляет революционные возможности, позволяя ритейлерам улучшить точность прогнозов и свести к минимуму риски, связанные с неправильной оценкой спроса.

Применение ИИ в прогнозировании спроса позволяет учитывать широкий спектр данных, включая исторические продажи, сезонность, погоду, социальные тренды, новинки конкурентов, рекламные кампании и даже отзывы клиентов. Это позволяет создавать более точные и гибкие модели прогнозирования, способные адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка.

Ключевые слова: прогнозирование спроса, ритейл, ИИ, вызовы, возможности, конкуренция, потребительское поведение, нестабильность рынка, переизбыток, дефицит, точные прогнозы, риски, исторические данные, сезонность, погода, социальные тренды, новинки конкурентов, рекламные кампании, отзывы клиентов.

Применение ИИ для прогнозирования спроса: Модели и алгоритмы

Искусственный интеллект (ИИ) предлагает широкий спектр моделей и алгоритмов для прогнозирования спроса. Выбор оптимальной модели зависит от конкретных характеристик данных, целей бизнеса и доступных ресурсов. Рассмотрим два популярных подхода:

Ключевые слова: ИИ, прогнозирование спроса, модели, алгоритмы, Prophet, ARIMA, временные ряды, данные, цели бизнеса, ресурсы.

Модель Prophet: Преимущества и ограничения

Модель Prophet, разработанная компанией Facebook, – это один из самых популярных инструментов для прогнозирования временных рядов. Она отличается относительной простотой использования и хорошо справляется с задачами, где данные имеют выраженную сезонность и тренды.

Основные преимущества модели Prophet:

• Простая в использовании. Модель Prophet имеет простой интерфейс и не требует глубоких знаний в машинном обучении.
• Учитывает сезонность и тренды. Модель Prophet автоматически определяет сезонные компоненты и тренды в данных, что позволяет создавать более точные прогнозы.
• Гибкая и настраиваемая. Модель Prophet позволяет добавлять дополнительные компоненты, например, праздники или специальные события, что делает ее более гибкой для разных контекстов.

Однако у модели Prophet есть и некоторые ограничения:

• Не справляется с нелинейными зависимостями. Модель Prophet лучше работает с данными, имеющими линейные зависимости, а с нелинейными данными может давать неточности.
• Требует достаточно большого объема данных. Модель Prophet работает лучше с большим количеством исторических данных, что не всегда доступно в малом бизнесе.
• Может быть не так точна для краткосрочных прогнозов. Модель Prophet лучше справляется с долгосрочными прогнозами, для краткосрочных прогнозов могут требоваться дополнительные модели.

Ключевые слова: Prophet, временные ряды, сезонность, тренды, простота использования, гибкость, настройка, нелинейные зависимости, объем данных, краткосрочные прогнозы, долгосрочные прогнозы.

Модель ARIMA: Применение для анализа временных рядов

Модель ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – это классический метод прогнозирования временных рядов, который основан на анализе автокорреляции данных. Модель ARIMA разбивает временной ряд на три компонента: авторегрессивный (AR), интегрированный (I) и скользящий средний (MA).

Авторегрессивный (AR) компонент учитывает взаимосвязь между текущим значением временного ряда и его предыдущими значениями. Интегрированный (I) компонент устраняет тренд в данных, делая ряд стационарным. Скользящий средний (MA) компонент учитывает взаимосвязь между текущим значением ряда и предыдущими ошибками прогнозирования.

Модель ARIMA предоставляет гибкий инструмент для прогнозирования спроса, позволяя учитывать как линейные, так и нелинейные зависимости в данных. Она также хорошо справляется с задачами, где данные имеют сильную сезонность и тренды.

Преимущества модели ARIMA:

• Учитывает автокорреляцию данных. Модель ARIMA учитывает взаимосвязь между текущим значением временного ряда и его предыдущими значениями.
• Гибкая и настраиваемая. Модель ARIMA позволяет настроить параметры модели, чтобы лучше соответствовать специфике данных.
• Хорошо справляется с сильной сезонностью и трендами. Модель ARIMA может учитывать сезонные колебания и тренды в данных.

Ограничения модели ARIMA:

• Требует глубоких знаний в статистике. Модель ARIMA сложнее в использовании, чем модель Prophet, и требует глубоких знаний в статистике.
• Не справляется с большим количеством данных. Модель ARIMA может стать неэффективной, если объем данных слишком велик.
• Могут быть трудности с интерпретацией результатов. Интерпретация результатов модели ARIMA может быть сложной, особенно для неспециалистов.

Ключевые слова: ARIMA, временные ряды, автокорреляция, авторегрессивный, интегрированный, скользящий средний, линейные зависимости, нелинейные зависимости, сезонность, тренды, глубокие знания, статистика, объем данных, интерпретация результатов.

Case study: Яндекс.Маркет

Яндекс.Маркет – один из крупнейших маркетплейсов в России, который использует ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации запасов. Компания применяет разные модели и алгоритмы, в том числе Prophet и ARIMA, чтобы улучшить точность прогнозов и снизить затраты на хранение товаров.

Ключевые слова: Яндекс.Маркет, case study, ИИ, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, Prophet, ARIMA, модели, алгоритмы, точность прогнозов, затраты на хранение.

Анализ данных и выбор модели

Яндекс.Маркет использует широкий спектр исторических данных для прогнозирования спроса. Это включает в себя информацию о продажах, цены на товары, сезонность, погоду, праздники, рекламные кампании, популярность поисковых запросов и даже отзывы клиентов.

Компания проводит тщательный анализ данных, чтобы определить тренды, сезонность и другие паттерны, которые влияют на спрос. На основе этого анализа Яндекс.Маркет выбирает оптимальные модели и алгоритмы для прогнозирования спроса.

Пример выбора модели:

Если данные о продажах имеют выраженную сезонность и тренд, то Яндекс.Маркет может использовать модель Prophet для прогнозирования спроса. Если данные имеют сложную нелинейную зависимость, то может быть применена модель ARIMA, которая лучше справляется с такими данными.

Важно отметить, что Яндекс.Маркет не ограничивается одной моделью, а использует комбинацию разных моделей и алгоритмов, чтобы повысить точность прогнозов. Это позволяет получить более реалистичную картину будущего спроса и принять более объективные решения по оптимизации запасов.

Ключевые слова: Яндекс.Маркет, анализ данных, выбор модели, исторические данные, продажи, цены, сезонность, погода, праздники, рекламные кампании, поисковые запросы, отзывы клиентов, тренды, паттерны, Prophet, ARIMA, комбинация моделей, точность прогнозов, оптимизация запасов.

Результаты прогнозирования и оптимизация запасов

Применение ИИ для прогнозирования спроса привело к значительным результатам для Яндекс.Маркета. Компания сообщает о повышении точности прогнозов на 10-15%, что позволило оптимизировать запасы и снизить затраты на хранение товаров.

Пример результатов:

До внедрения ИИ Яндекс.Маркет часто сталкивался с проблемой переизбытка или дефицита товаров на складах. Например, в период новогодних праздников спрос на товары резко возрастает, но традиционные методы прогнозирования не всегда учитывали это увеличение спроса. В результате на складах мог возникнуть дефицит товаров, что приводило к потере продаж и недовольству клиентов.

После внедрения ИИ Яндекс.Маркет смог более точно оценивать спрос в период новогодних праздников. Компания смогла заказать необходимое количество товаров и избежать как дефицита, так и переизбытка товаров на складах. Это позволило снизить затраты на хранение и увеличить прибыль.

Оптимизация запасов – это не только снижение затрат на хранение, но и повышение уровня обслуживания клиентов. Точное прогнозирование спроса позволяет Яндекс.Маркету обеспечить наличие необходимых товаров на складах, что уменьшает риск нехватки товаров и улучшает опыт покупок клиентов.

Ключевые слова: Яндекс.Маркет, результаты прогнозирования, оптимизация запасов, точность прогнозов, затраты на хранение, переизбыток, дефицит, новогодние праздники, уровень обслуживания клиентов.

Case study: Озон

Озон – еще один крупный российский маркетплейс, который использует ИИ для оптимизации спроса и запасов. Компания предоставляет продавцам инструменты аналитики и прогнозирования спроса, что помогает им оптимизировать свою деятельность и увеличить прибыль.

Ключевые слова: Озон, case study, ИИ, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, инструменты аналитики, продавцы, прибыль.

Использование сервисов аналитики для прогнозирования спроса

Озон предлагает продавцам доступ к широкому спектру сервисов аналитики, которые помогают им прогнозировать спрос на свои товары. Эти сервисы используют ИИ для анализа исторических данных о продажах, цен, сезонности, погоде и других факторов, влияющих на спрос.

Пример сервиса аналитики Озон:

“Потребность в товарах” – это отчет, который помогает продавцам, работающим по схеме FBO (Fulfillment by Ozon), спрогнозировать спрос на свои товары и понять, в каком количестве их стоит привозить в тот или иной регион.

Сервисы аналитики Озон предоставляют продавцам ценную информацию, которая помогает им принимать более объективные решения по закупкам и управлению запасами. Благодаря этой информации продавцы могут снизить затраты на хранение товаров, увеличить оборот и повысить уровень удовлетворенности клиентов.

Ключевые слова: Озон, сервисы аналитики, прогнозирование спроса, FBO, исторические данные, продажи, цены, сезонность, погода, закупки, управление запасами, затраты на хранение, оборот, уровень удовлетворенности клиентов.

Пример использования модели Prophet для прогнозирования продаж

Представьте, что вы продаете на Озон детские товары. Вы хотите понять, как изменится спрос на ваши товары в ближайшие месяцы. Для этого вы можете использовать модель Prophet.

Шаг 1: Сбор данных. Соберите данные о продажах за прошлые месяцы. Учтите, что данные должны быть стационарными, то есть не иметь сильного тренда или сезонности.

Шаг 2: Подготовка данных. Преобразуйте данные в формат, который может использовать модель Prophet.

Шаг 3: Обучение модели. Обучите модель Prophet на собранных данных.

Шаг 4: Прогнозирование. Используйте обученную модель Prophet для прогнозирования продаж на ближайшие месяцы.

Результат: Модель Prophet предоставит вам прогноз продаж на ближайшие месяцы, учитывая сезонность, праздники и другие факторы, влияющие на спрос. Эта информация поможет вам принять решения по закупкам и управлению запасами.

Ключевые слова: Озон, Prophet, прогнозирование продаж, детские товары, сезонность, праздники, закупки, управление запасами.

Преимущества применения ИИ для прогнозирования спроса

Применение ИИ для прогнозирования спроса предоставляет ритейлерам значительные преимущества, позволяя им увеличить прибыль и повысить эффективность бизнеса.

Ключевые слова: ИИ, прогнозирование спроса, ритейл, прибыль, эффективность бизнеса.

Снижение затрат на хранение

Одним из ключевых преимуществ ИИ для прогнозирования спроса является возможность оптимизировать запасы и снизить затраты на хранение товаров. Неправильное прогнозирование спроса может привести к переизбытку товаров на складах, что повлечет за собой дополнительные затраты на хранение, страховку, обслуживание и возможно даже уценку товаров. С другой стороны, нехватка товаров на складе может привести к потере продаж и недовольству клиентов.

ИИ позволяет уменьшить риски, связанные с неправильной оценкой спроса, и позволяет ритейлерам заказывать только то количество товаров, которое действительно необходимо для удовлетворения потребностей клиентов. Это приводит к уменьшению затрат на хранение, так как ритейлерам не нужно хранить большое количество товаров на складе.

Пример: В 2022 году выручка платформы для анализа и управления продажами на маркетплейсах Ozon и Wildberries Mpstats (ООО МПСТАТС), по данным СПАРК-Интерфакс, выросла на 287%, до 744 млн рублей, а прибыль – на 559%, до 323 млн рублей. Это свидетельствует о том, что в ритейле все больше компаний используют ИИ для оптимизации запасов и увеличения прибыли.

Ключевые слова: ИИ, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, затраты на хранение, переизбыток, дефицит, риски, удовлетворение потребностей клиентов, прибыль, выручка, маркетплейсы, Ozon, Wildberries, Mpstats.

Увеличение прибыли

Точное прогнозирование спроса – это ключ к увеличению прибыли в ритейле. Когда ритейлеры могут точно оценивать спрос на свои товары, они могут оптимизировать закупки, снизить затраты на хранение и увеличить оборот.

Пример:

Представьте, что ритейлер продает сезонные товары, например, купальники. Используя традиционные методы прогнозирования, он может закупить слишком много купальников, что приведет к необходимости уценки товара в конце сезона и потери прибыли. С другой стороны, если он закажет слишком мало купальников, то может упустить возможность получить дополнительную прибыль.

Использование ИИ для прогнозирования спроса позволяет ритейлерам заказывать только то количество купальников, которое необходимо для удовлетворения спроса в течение сезона. Это помогает им избежать как переизбытка, так и нехватки товаров, что приводит к увеличению прибыли.

Кроме того, ИИ может помочь ритейлерам оптимизировать цены и проводить более эффективные рекламные кампании. Это также может привести к увеличению прибыли, так как ритейлеры могут получить более высокую цену за свои товары и привлечь больше клиентов.

Ключевые слова: ИИ, прогнозирование спроса, прибыль, ритейл, оптимизация закупок, затраты на хранение, оборот, сезонные товары, переизбыток, нехватка, цены, рекламные кампании.

Повышение точности прогноза

ИИ позволяет повысить точность прогнозирования спроса за счет анализа больших объемов данных и учета множества факторов, влияющих на спрос. Традиционные методы прогнозирования основаны на простых математических моделях и часто не учитывают все нюансы поведения потребителей.

Пример:

Ритейлер продает электронику. Используя традиционные методы прогнозирования, он может заказать слишком много смартфонов определенной модели, основываясь на прошлых продажах. Однако, в этом году на рынке появилась новая модель смартфона от конкурента, которая стала очень популярной. В результате, спрос на старую модель смартфона снизился, и ритейлер оказался с большим количеством непроданных товаров.

ИИ может учитывать множество факторов, в том числе появление новых моделей конкурентов, изменения в поведении потребителей, рекламные кампании, сезонность и даже погоду. Это позволяет создавать более точные прогнозы спроса и избегать неприятных ситуаций, связанных с переизбытком или нехваткой товаров.

Повышение точности прогноза имеет несколько преимуществ для ритейлеров:

• Уменьшение затрат на хранение.
• Увеличение прибыли.
• Повышение уровня обслуживания клиентов.

Ключевые слова: ИИ, прогнозирование спроса, точность прогноза, большие данные, поведение потребителей, конкуренты, рекламные кампании, сезонность, погода, переизбыток, нехватка, затраты на хранение, прибыль, уровень обслуживания клиентов.

Тренды в ритейле: Автоматизированные решения

В современном ритейле наблюдается постоянный рост использования ИИ и автоматизированных решений. Ритейлеры понимают, что ИИ может предоставить им конкурентное преимущество, позволяя улучшить обслуживание клиентов, оптимизировать операции и увеличить прибыль.

Ключевые слова: ритейл, тренды, автоматизация, ИИ, конкурентное преимущество, обслуживание клиентов, операции, прибыль.

Рост использования ИИ в ритейле

Применение ИИ в ритейле быстро набирает обороты. Согласно исследованию Яндекса и консалтинговой компании Яков и Партнёры, в 2021 году более 50% компаний e-commerce использовали ИИ в своей деятельности.

Таблица 1: Использование ИИ в ритейле (по данным исследования Яндекса и Якова и Партнёров)

Несмотря на рост использования ИИ в ритейле, многие компании все еще находятся на ранних стадиях внедрения этих технологий. Однако, ритейлеры понимают, что ИИ может предоставить им конкурентное преимущество, позволяя улучшить обслуживание клиентов, оптимизировать операции и увеличить прибыль.

Ключевые слова: ИИ, ритейл, e-commerce, исследование, Яндекс, Яков и Партнёры, конкурентное преимущество, обслуживание клиентов, операции, прибыль.

Развитие моделей машинного обучения и deep learning

Развитие моделей машинного обучения и deep learning играет ключевую роль в росте использования ИИ в ритейле. Современные модели машинного обучения способны анализировать большие объемы данных, учитывать множество факторов, влияющих на спрос, и создавать более точные прогнозы.

Например, модель Prophet, разработанная Facebook, использует deep learning для анализа временных рядов и предсказания будущих значений. Модель Prophet отличается относительной простотой использования и хорошо справляется с задачами, где данные имеют выраженную сезонность и тренды.

Модель ARIMA – это классический метод прогнозирования временных рядов, который основан на анализе автокорреляции данных. Модель ARIMA разбивает временной ряд на три компонента: авторегрессивный (AR), интегрированный (I) и скользящий средний (MA). Модель ARIMA предоставляет гибкий инструмент для прогнозирования спроса, позволяя учитывать как линейные, так и нелинейные зависимости в данных.

Развитие моделей машинного обучения и deep learning позволяет ритейлерам более точно оценивать спрос, увеличивать прибыль, оптимизировать запасы и улучшать обслуживание клиентов.

Ключевые слова: машинное обучение, deep learning, модели, Prophet, ARIMA, временные ряды, автокорреляция, спрос, прибыль, оптимизация запасов, обслуживание клиентов.

Искусственный интеллект (ИИ) уже сегодня трансформирует ритейл, позволяя компаниям более точно оценивать спрос, оптимизировать запасы, увеличивать прибыль и улучшать обслуживание клиентов. Развитие моделей машинного обучения и deep learning открывает новые возможности для использования ИИ в ритейле, позволяя создавать более точные и гибкие прогнозы.

В будущем ИИ сыграет еще более важную роль в ритейле. Мы увидим рост использования ИИ для персонализации рекламы, подбора товаров, управления ценами и оптимизации цепочки поставок.

Ключевые слова: ИИ, ритейл, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, прибыль, обслуживание клиентов, машинное обучение, deep learning, персонализация рекламы, подбор товаров, управление ценами, оптимизация цепочки поставок.

В таблице приведены сравнительные характеристики моделей Prophet и ARIMA, которые часто используются в ритейле для прогнозирования спроса.

Таблица 1: Сравнительные характеристики моделей Prophet и ARIMA

Ключевые слова: Prophet, ARIMA, прогнозирование спроса, ритейл, сравнительные характеристики, машинное обучение, статистика, сезонность, тренды, нелинейные зависимости, объем данных, точность прогноза.

В таблице приведены сравнительные характеристики Яндекс.Маркета и Озон, двух крупнейших российских маркетплейсов, которые используют ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.

Таблица 1: Сравнительные характеристики Яндекс.Маркета и Озон

Ключевые слова: Яндекс.Маркет, Озон, сравнительная таблица, ИИ, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, модели, алгоритмы, точность прогнозов, затраты на хранение, прибыль, уровень обслуживания клиентов.

FAQ

Вопрос: Что такое ИИ и как он может помочь в ритейле?

Ответ: Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, которая занимается созданием интеллектуальных систем, способных решать задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека. В ритейле ИИ может быть использован для прогнозирования спроса, оптимизации запасов, персонализации рекламы, управления ценами и улучшения обслуживания клиентов.

Вопрос: Какие модели и алгоритмы ИИ используются в ритейле для прогнозирования спроса?

Ответ: В ритейле для прогнозирования спроса часто используются модели Prophet и ARIMA. Модель Prophet – это простая в использовании модель, которая хорошо справляется с задачами, где данные имеют выраженную сезонность и тренды. Модель ARIMA – это более сложный метод, который учитывает автокорреляцию данных и может быть более точным для краткосрочных прогнозов.

Вопрос: Какие преимущества предоставляет применение ИИ для прогнозирования спроса в ритейле?

Ответ: Применение ИИ для прогнозирования спроса в ритейле имеет множество преимуществ, в том числе:

• Снижение затрат на хранение: ИИ позволяет оптимизировать запасы и снизить затраты на хранение товаров.
• Увеличение прибыли: Точное прогнозирование спроса помогает увеличить прибыль за счет оптимизации закупок и управления запасами.
• Повышение точности прогноза: ИИ способен учитывать множество факторов, влияющих на спрос, что позволяет создавать более точные прогнозы.
• Улучшение обслуживания клиентов: ИИ помогает обеспечить наличие необходимых товаров на складах, что снижает риск нехватки и улучшает опыт покупок клиентов.

Вопрос: Какие тренды в ритейле связаны с использованием ИИ?

Ответ: В ритейле наблюдается постоянный рост использования ИИ и автоматизированных решений. Ритейлеры понимают, что ИИ может предоставить им конкурентное преимущество, позволяя улучшить обслуживание клиентов, оптимизировать операции и увеличить прибыль. Мы увидим рост использования ИИ для персонализации рекламы, подбора товаров, управления ценами и оптимизации цепочки поставок.

Ключевые слова: ИИ, ритейл, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, модели, алгоритмы, Prophet, ARIMA, преимущества, тренды, персонализация рекламы, подбор товаров, управление ценами, оптимизация цепочки поставок.