Ритейл, CPG и QSR
Производители товаров повседневного спроса, розничные компании и сети ресторанов быстрого обслуживания применяют ИИ для предсказания спроса, подбора промо-акций 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
Продукты Rubbles
Rubbles Planning Force
Решения на основе анализа данных и искусственного интеллекта, которые помогают прогнозировать спрос, подбирать промоакции в реальном времени, упрощать производственное планирование и оптимизировать управление запасами, ценообразованием и ассортиментом
RUBBLES CUSTOMER INSIGHT
CVM-платформа Rubbles Customer Insight позволяет крупному бизнесу эффективно строить отношения с клиентами, моделировать их поведение с помощью математических алгоритмов и выстраивать коммуникацию на основе данных. Платформа включена в реестр отечественного ПО
Rubbles Application Development Framework
Платформа Rubbles Application Development Framework способна существенно ускорить и удешевить разработку enterprise-приложений с пользовательскими интерфейсами, системами ролей и доступов, комплексной бизнес-логикой и аналитическими дашбордами
Rubbles MLOps Suite
Для работы современных решений в области аналитики и ML требуется продвинутая MLOps-инфраструктура. Решение Rubbles MLOps Suite выполняет ключевые функции MLOps-платформы: от подготовки данных до продуктивной эксплуатации моделей машинного обучения
Rubbles Generative AI
Rubbles Generative AI — это решения на базе генеративных моделей ИИ, предназначенные для оптимизации бизнес-процессов. С помощью продуктов Rubbles Generative AI можно ускорить разработку программных продуктов, внедрить цифрового ассистента для сотрудников или сделать свое приложение для решения любых задач компании.
Свяжитесь с нами
An error occurred submitting the form. Please try again.
Please complete the reCAPTCHA validation.
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.