Ритейл, FMCG и QSR
Производители товаров повседневного спроса, розничные компании и сети ресторанов быстрого обслуживания применяют ИИ для предсказания спроса, подбора промоакций в реальном времени, а также производственного планирования и оптимизации управления запасами, ценообразования и ассортимента. Решения на основе искусственного интеллекта помогают онлайн-подразделениям крупных сетей увеличивать выручку от клиентов за счёт персональных скидок, индивидуальных товарных рекомендаций, персонализации поиска и других инструментов повышения лояльности.
Прогноз спроса
Прогноз спроса — одна из ключевых задач товарной аналитики для сетей розничной торговли, производителей FMCG и сетей ресторанов быстрого обслуживания. Повышение точности прогноза спроса снижает риск затоваренности складов, дает возможность оптимизировать страховой запас, обеспечить наличие товара на полках, снизить объем списаний и в конечном счете увеличить валовую прибыль компании. Решение Rubbles на базе ИИ позволяет существенно повысить точность прогнозирования спроса благодаря использованию технологий машинного обучения и при этом значительно ускорить и упростить процесс построения и согласования прогноза.
+10%
повышение точности
прогноза спроса
+3%
рост уровня клиентского обслуживания
-10%
снижение складских запасов
+1%
повышение валовой прибыли
Задачи
Повышение точности прогноза спроса
Повышение уровня клиентского сервиса
Сокращение излишков складских запасов
и оптимизация оборотного капитала
Обеспечение роста
валовой прибыли компании
Функциональность
Модели машинного обучения, прогнозирующие спрос на товары в максимальной гранулярности на заданный горизонт с учетом каннибализации, гало-эффектов, эластичности спроса по цене и прочих факторов
Модуль оценки влияния ручных корректировок на повышение или снижение точности прогноза модели
Интерфейс бизнес-пользователя для интерпретируемой работы с прогнозами, формирования и согласования прогнозов между различными департаментами
Подробнее
Связаться
Оптимизация промопланирования
Промо планирование - важный процесс для сетей розничной торговли, производителей FMCG и сетей ресторанов быстрого обслуживания. Промокалендарь, как результат процесса промо планирования, влияет на РТО и маржинальность. Решение Rubbles для планирования и оптимизации промо на базе искусственного интеллекта предназначено для повышения эффективности этого процесса. Система позволяет компаниям составлять и анализировать различные промо-сценарии и выбирать оптимальный с точки зрения поставленных целей, повысить возврат от маркетинговых инвестиций, существенно увеличить скорость расчетов и снизить вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
+10-20%
увеличение точности
промо-прогноза
повышение ROI
эффективности промо
+1%
повышение валовой прибыли
Задачи
Повышение эффективности промо-акций
в зависимости от выбранного сценария (РТО, маржа, объем продаж и т.д.)
Повышение эффективности бизнес-пользователей
за счет автоматизации процесса
Снижение вероятности ошибок
связанных с человеческим фактором
Функциональность
Создание маркетингового календаря и его наполнение промо-акциями
Сценарный анализ вариантов наполнения промо и различных промо-механик
Анализ эффективности прошедших и будущих промо
Расчёт, визуализация и корректировка промо-прогноза
Ведение и учет промо политик компании
Оптимизация состава промо с учетом преднастроенных ограничений и выбранных метрик для улучшения
Подробнее
Связаться
Регулярное ценообразование
От степени эффективности ценовой политики зависит доля сети в различных сегментах рынка и товарных категориях, РТО и маржинальность. Ориентируясь по черным ценникам, потребители определяют относительный ценовой уровень товарных категорий и принимают решения о покупках. Платформа Rubbles на базе ИИ позволяет сформировать ценовые корзины: определить товары с высоким и низким уровнем ценовой видимости (key value indicators и back basket соответственно), проанализировать конкурентную среду, задать ценовые правила и настроить их активацию в соответствии с заложенными сценариями: допустимыми ценовыми коридорами, условиями следования за конкурентами. С учетом эластичности спроса по цене для разных временных отрезков в течение суток система рекомендует цены товаров, которые позволили бы сети максимизировать прибыль.
+1-2%
прирост валовой прибыли
-80%
сокращение времени
рутинных операций по подбору цен
Задачи
Выделение ценовых корзин
KVI и back basket
Автоматизация процесса настройки ценовых правил
с учетом большого объема факторов
Кластеризация
торговых точек
Максимизация прибыли, РТО, доли рынка
в соответствии со стратегией развития товарной категории
Функциональность
Модуль определения степени важности ценовой видимости товара
Модуль выделения ценовых кластеров с учетом данных о конкурентной среде
Конструктор ценовых правил
Модуль выбора оптимальной цены
Интерфейс бизнес-пользователя
Подробнее
Связаться
Расчет оптимального производственного плана
Решение представляет собой систему повышения эффективности планирования производства и формирования графика смен в гранулярности SKU - рабочий центр. Программа содержит в себе оптимизационную модель построения производственного расписания, в которую заложены экспертные правила, определяющие технологию изготовления каждого SKU и возможные производственные ограничения. Решение позволяет при необходимости своевременно внести изменения в производственный план и существенно увеличить скорость расчёта различных сценариев изготовления продукции.
+5%
рост объема
выпускаемой продукции
-5%
снижение издержек
производства
+10%
повышение
OEE
Задачи
Построение плана производства SKU на долгосрочный, среднесрочный и краткосрочный период включая формирование сменного задания
Расчёт оптимальной последовательности изготовления SKU в соответствии с технологической картой и производственными ограничениями
Моделирование рисков для оценки надёжности планируемых заказов и поставок
Расчёт потребности в сырье и материалах, трудовых ресурсах, складских площадях на разные горизонты планирования
Функциональность
Настройка параметров, выбор целевой функции оптимизации и расчёт прогнозируемых значений ключевых параметров в едином окне
Возможность проведения мультисценарного анализа для оценки KPI при изменении параметров
Добавление новых видов SKU и правил их производства в справочник продукции
Возможность отслеживания планируемых и фактических значений KPI с помощью предварительно настроенной коллекции дашбордов
Подробнее
Связаться
Оптимизация и персонализация поисковой выдачи, каталога, рекомендаций
Решение представляет собой рекомендательную систему на основе ИИ по оптимизации работы поиска и персонализации поисковой выдачи, каталога и рекомендательных блоков на сайте и в мобильном приложении. Модели Rubbles позволяют, с одной стороны, повысить качество поиска за счет обработки опечаток в поисковой строке и гибкой работы с синонимами, с другой - персонализировать поисковую выдачу путем ранжирования товаров. Списки релевантных запросу товаров ранжируются с целью максимизации конверсии в покупку, роста ARPU, среднего чека, количества и разнообразия товарных категорий в корзине и максизации pLTV на заданном горизонте времени. Решение позволяет растить лояльность аудитории за счет наиболее релевантной выдачи и удобства пользователя.
+34%
повышение качества поиска
согласно построенной методологии
+12%
увеличение доли
новых товаров в корзине
+10%
увеличение маржинальности корзины
+8%
увеличение конверсии
в покупку
+10%
увеличение APRU
Задачи
Рост бизнес-метрик
за счет персонализации поиска, каталога и рекомендательных блоков
Ранжирование списков товаров с учетом прогноза
изменения краткосрочных и среднесрочных бизнес-метрик
Повышение лояльности аудитории за счет удобства пользователя
при использовании поиска, каталога и рекомендаций
Функциональность
Модели машинного обучения NLP для определения наиболее
релевантных товаров по запросу потребительского сегмента
Модуль персонализации поисковой выдачи, каталога и рекомендаций в зависимости от предыдущих покупок
потребителя и похожих на него, товаров, данных текущей сессии
Модуль оптимизации списков товаров и их ранжирования
с учетом краткосрочных и среднесрочных бизнес-целей
Продуктивная интеграция
с системами заказчика
Подробнее
Связаться
Персональные коммуникации в цифровых каналах
Решение Rubbles автоматизирует процесс создания и отправки коммуникаций в цифровых каналах благодаря использованию математических моделей для сегментации, профилирования и предсказания жизненных ситуаций клиентов. Решение позволяет увеличить вовлеченность пользователей за счёт более релевантных коммуникаций и, как следствие, повысить продажи и количество операций в мобильном приложении.
+45%
увеличение количества операций
в мобильном приложении
+34%
повышение конверсии
в целевое действие
+75%
повышение конверсии
в открытие
+14%
рост продаж
продуктов и сервисов
Задачи
Рост уровня вовлечённости
пользователей за счёт релевантных коммуникаций
Рост количества операций
в мобильном приложении
Увеличение продаж продуктов компании
а также покупок у партнеров
Увеличение конверсии
в целевое действие
Рост лояльности пользователей
мобильного приложения благодаря персонализированному контенту
Функциональность
Модели машинного обучения для сегментации, профилирования и предсказания жизненных ситуаций клиентов банка
Автоматизированное создание персонального контента
Запуск коммуникаций в мобильном приложении: онбординг сервисов, кросс-сейл продуктов, финансовые советы и предложения
Внедрение клиентоориентированного подхода к созданию коммуникаций, учитывающего жизненную ситуацию клиента
Запуск коммуникаций в различных каналах
Запуск платформы Customer Insight для коммуникаций с клиентами в мобильном приложении
Настройка персонального таргетинга на основе транзакционной активности пользователей
Подробнее
Связаться
СРЕДИ НАШИХ КЛИЕНТОВ
Сергей Добряков
Директор департамента развития инновационных продуктов X5 Group
Среди компаний, которые предлагали Х5 свои решения, Rubbles показал лучший результат. Они чутки к потребностям нашего бизнеса и инвестируют свои усилия, чтобы находить правильные решения.
Пётр Нодель
Руководитель информационной поддержки продаж Henkel подразделения Laundry & Home Care
Дополнительным преимуществом для нас является возможность планировать производство и логистику таким образом, чтобы получать необходимые объёмы товара в нужное время, что значительно сокращает затраты на хранение и транспортировку.
Наталья Сенечкина
Директор по клиентскому маркетингу и категорийному менеджменту Mars Petcare
Использование AI-технологии (Rubbles) в работе с промо позволило нам перейти от ретроспективной аналитики промоданных к предиктивной и создать уникальный инструмент, который за счет оптимизации и сценарного планирования дает возможность формировать наиболее эффективные промокалендари, как с точки зрения бизнес показателей Mars Petcare, так и категорийных метрик в целом. Данный инструмент кардинально меняет наш подход к управлению промо.
Свяжитесь с нами
An error occurred submitting the form. Please try again.
Submitting...
Спасибо!
Мы свяжемся с вами в ближайшее время
Мы используем cookie-файлы, веб-маяки и иные схожие технологии для того, чтобы отличить вас от других пользователей нашего ресурса. Это позволяет обеспечивать удобный просмотр нашего сайта, а также даёт возможность улучшать его.