Retail Services и «Эйр Дата» представили DeepDive CPG — ИИ-платформу для работы с данными торговых сетей и поставщика
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- СУБД в эпоху ИИ
- КИИ в облаке
- 10 лет российского бэкапа
- SDN: Сеть как дом
- История облаков
- 30 лет ERP России
- Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
|
Retail Services и «Эйр Дата» объявили о начале продаж DeepDive CPG — ИИ-системы ежедневной работы с данными и аналитикой для поставщиков потребительских товаров. Система объединяет данные от разных торговых сетей, систем «Честный знак», ЕГАИС и т.д. и внутренних источников компании в единую картину, анализирует их как профессиональный ритейл-аналитик и дает сигналы о проблемах и необходимых действиях. По предварительной оценке, применение DeepDive CPG позволяет увеличить РТО на 1,8–5%. Об этом CNews сообщили представители Retail Services.
Для поставщика главная ценность от использования AI DeepDive CPG — рост скорости принятия выверенных бизнес-решений, приносящих результат. С ее помощью компании любого масштаба получат доступ к экспертизе опытных ритейл-аналитиков и возможность быстро принимать решения с опорой на данные. Анализ ИИ занимает минуты, а не дни, а проверить тысячи гипотез можно меньше, чем за час. Чем выше конкуренция в категории, тем больше ценности может получить поставщик от внедрения такого глубокого и быстрого анализа.
Все ритейл-понятия, методики расчета показателей, логика анализа и типовые бизнес-сценарии уже заложены в AI DeepDive CPG. Система сама подбирает показатели, которые ответят на бизнес-вопрос, проверяет возможные причины изменений и формирует результат с прослеживаемой цепочкой до источника данных.
Взаимодействие с DeepDive CPG отличается от работы с уже привычными ИИ-моделями: система может не только ответить на вопрос пользователя, но и самостоятельно в фоновом режиме обрабатывать весь объем информации по преднастроенным сценариям в режиме «умного сканера». Программа автономно выявляет риски и возможности и дает сигналы, какие действия стоит предпринять для роста бизнес-показателей.
В DeepDive CPG уже включены сотни сценариев для анализа. В их основу лег опыт ведущих отраслевых аналитиков. Например, платформа сама находит снижение доступности товара, определяет магазины и SKU с риском упущенных продаж, и предлагает приоритетный список точек и позиций для пополнения. Другой сценарий — анализ первых продаж новинки с рекомендацией регионов и магазинов для следующей волны запуска. Третий — оценка эффективности промо с конкретным выводом: поставить другой товар в акцию, увеличить заказ или пересмотреть цену.
Каждый пользователь может дополнить интеллект системы собственными справочниками и алгоритмами. Чтобы результаты были максимально точными и полезными, расчетные модели машинного обучения внутри DeepDive CPG непрерывно меняются и становятся сложнее, а программа подбирает наиболее подходящее сочетание моделей для подсчета и анализа.
«AI DeepDive как программная разработка уже показал себя в работе ИИ-советника Retail Services — он обработал более 12 000 реальных запросов поставщиков. На этом опыте мы поняли: пользователям важно не просто увидеть показатель, но и понять, что за ним стоит. И самое главное — что с этим делать. Этот подход заложен в основу DeepDive CPG, и теперь поставщик может применить его на всех своих данных», — сказал Игорь Зеленько, директор по развитию Retail Services.
Активы «СКБ Контур». Инфографика CNews
Сегодня AI DeepDive уже используют 40 средних и крупных поставщиков продуктового ритейла. Они в 10 раз быстрее и на 80% дешевле, чем вручную, определяют причины изменений показателей, получают рекомендации для дальнейших действий и весомые аргументы для переговоров с крупнейшими торговыми сетями.
Опыт первых пользователей показал, что ИИ успешно выявляет магазины с виртуальным стоком, помогает выводить новинки, сокращать дефицит товаров на полке и находить проблемы, о которых трудно узнать вручную. Например, в компании «Кофейный Дом "Хорсъ"» с помощью ИИ управляют дефицитом товаров на полках и находят возможности для роста продаж. Изначально мерчандайзеры компании «Кофейный Дом "Хорсъ"» вручную собирали данные об отсутствии товаров на полках, но подтвердить системную проблему на цифрах было сложно. Аналитики поручили RS ИИ-советнику две задачи: Поиск магазинов с недостаточным товарным запасом — за счет этого удалось наладить поставки дополнительных объемов и устранить упущенные продажи. Отчет об остатках товаров без продаж — до работы RS ИИ-советника подготовка такого отчета занимала около двух часов, он же справляется за несколько минут и создает список проблемных SKU с расчетом упущенной выручки. В компании оценили возможности работы с ИИ-ассистентом: он стал не просто инструментом, а новым стандартом работы с данными: получать отчеты за секунды вместо часов, быстро и точно выявлять риски и возможности, анализировать тысячи магазинов в одном запросе.
«За продуктом стоит более 20 лет опыта ритейл-аналитики, которая раньше была доступна только крупнейшим ритейлерам и топовым CPG-компаниям. Теперь эта экспертиза инкапсулирована в продукт и доступна широкому рынку, — сказал Артем Алексеев, генеральный директор «Эир Дата». — Мы уже видим результаты: поставщики используют эти знания и данные для улучшения работы с сетями — повышения доступности, ликвидации OOS, расширения успешных SKU. Мы начинали с чат-интерфейса, а сейчас уже работают проактивные сигналы, дашборды, с которыми можно разговаривать, персональные сводки».
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.