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.

Наши решения

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
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
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
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
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
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
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.

Читать полностью

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.

Читать полностью

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.

Читать полностью

Свяжитесь с нами

consent (Optional)

Submitting...