Проект

Ozon поможет продавцам спрогнозировать спрос на товары с помощью машинного обучения

Заказчики: Ozon.ru (Интернет-решения)

Москва; Интернет-сервисы

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2022/07 — 2023/06
Технология: Big Data
подрядчики - 225
проекты - 629
системы - 237
вендоры - 194
Технология: Data Mining
подрядчики - 252
проекты - 849
системы - 291
вендоры - 209
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 196
проекты - 1056
системы - 60
вендоры - 42
Технология: Робототехника
подрядчики - 270
проекты - 532
системы - 540
вендоры - 396

Содержание

2023

*Возможность спрогнозировать спрос на товары с помощью машинного обучения

Продавцы Ozon, которые работают по схеме «Продажа со склада» (FBO), получили доступ к отчету «Потребность в товарах». Об этом компания сообщила 12 июля 2023 года. Он прогнозирует потенциальный спрос покупателей на товары продавца и показывает, в каких регионах он будет больше востребован и в каком объеме. Эти данные помогут продавцам запланировать поставки с наибольшей точностью, учитывая потребности покупателей. К тому же новый отчет поможет избежать ситуации, когда товар, который пользуется спросом, закончился и не доступен к покупке.

Для разработки отчета инженеры Ozon использовали модели машинного обучения, которые составляют прогноз на основе большого количества параметров: спрос клиентов, сезонность, цена товара и его скидка в рамках акции, остатки на складах, товары в пути и в запланированных поставках. Отдельно в прогнозе учитываются продажи в праздничные дни и во время распродаж, когда спрос на определенные товары повышается. Чтобы корректнее спрогнозировать прирост спроса и не завышать его, модель учитывает исторические продажи и динамику, которая была на похожие периоды в прошлом.

Продавец сможет получить отчет по любому товару, у которого была хотя бы одна продажа в течение 6 месяцев, а для сезонных новинок – даже без наличия продаж (будут учитываться данные по товарам-аналогам). На июль 2023 года доступны прогнозы на 10 недель вперед: этого должно хватить, чтобы скорректировать свою работу и запланировать будущие поставки на склад. Отчет доступен в личном кабинете, а узнать подробнее о нем можно в Базе знаний.

В дополнении Ozon запустил для продавцов отчет Оборачиваемость товаров. Он отражает детальную аналитику по скорости продажи как конкретного товара, так и магазина в целом. Отчет показывает: сколько товаров осталось и в каких регионах, сколько штук продается ежедневно и через сколько дней закончатся текущие товары на складах. Также появился показатель оборачиваемости магазина продавца - это средний прогноз по срокам продаж товаров. Чем показатель выше, тем дольше позиции будут лежать на складе. С данным отчетом можно просто корректировать ассортиментную матрицу и проще строить стратегию развития бизнеса. Продавцы могут объединять данные из отчетов, чтобы обращать внимание на спрос самых оборачиваемых товаров.

Создание системы модерации

Ozon 20 марта 2023 года сообщил о том, что разработал собственную систему модерации карточек товаров на базе методов машинного обучения. Система автоматизирует проверку новых позиций и сокращает время обработки карточки в 10 раз. Благодаря этому продавцы смогут максимально быстро размещать товары на площадке — скорость автоматизированной проверки составит в среднем три минуты.

Система автоматически проверяет карточки товара при загрузке и анализирует потенциальные нарушения в описании и фото. При выявлении проблемы товар не допускается на маркетплейс или отправляется на ручную проверку. Данная система модерации использует методы machine learning (ML): алгоритм обучается на накопленном массиве решений модераторов Ozon и заблокированных карточках, по которым ранее выявлены нарушения. Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.3 т

Система позволяет сконцентрировать усилия команды ручной модерации на нестандартных ситуациях, требующих человеческого участия.

Технология модерации создана собственной ИТ-командой Ozon Tech и поэтапно внедряется в бизнес-процессы маркетплейса. Ежедневно продавцы размещают более одного миллиона новых товарных наименований на маркетплейсе, и более 20% из них уже проходят автоматизированную модерацию. Алгоритм принимает решение допустить карточку на площадку, если правила не нарушены, или отправить продавцу на доработку, если обнаружены проблемы. В сложных случаях карточка может уйти на перепроверку на ручную модерацию. В перспективе большинство карточек будет обрабатываться автоматически с помощью ML-модерацию.

«
Ozon тщательно контролирует качество и легальность товаров, которые продавцы размещают на площадке. Для нас важно исключать попадания на площадку товаров с нарушениями, при этом максимально быстро и эффективно размещать на онлайн-витрине новые позиции. Поэтому мы обучили собственный алгоритм на массиве из миллионов решений модераторов. Он позволяет перейти от ручной к автоматизированной модерации карточек, что резко сокращает время на размещение товара и исключает человеческий фактор, — сказал Антон Степаненко, CTO Ozon.
»

Помимо предварительной проверки карточек служба контроля качества Ozon проводит также постмодерацию уже размещенных на площадке товаров с помощью ML-моделей. Это обеспечивает дополнительную защиту покупателей.