Проект

Искусственный интеллект оптимизирует промоакции для Henkel

Заказчики: Lab Industries (ранее Henkel Россия) Лаб Индастриз

Товары народного потребления

Подрядчики: Rubbles (Раблз)
Продукт: Rubbles SOPP
На базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2019/12 — 2020/07
Технология: BI
подрядчики - 433
проекты - 2996
системы - 1133
вендоры - 549
Технология: Big Data
подрядчики - 203
проекты - 573
системы - 227
вендоры - 185
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
подрядчики - 127
проекты - 661
системы - 285
вендоры - 195

2021: Увеличение точности планирования промоактивностей на 10%

Компания Henkel внедрила AI-решение российской ИТ-компании Rubbles, позволяющее улучшить точность планирования и повысить продажи моющих средств, выпускаемых под брендами компании. Об этом Rubbles сообщила 6 апреля 2021 года. Разработанная с применением технологий искусственного интеллекта система начала работать в июле 2020 года, и за 9 месяцев привела к увеличению точности планирования промоактивностей на 10%. Модель также позволяет увеличить скорость расчета прогноза и избежать ошибок, связанных с человеческим фактором.

Решение на базе искусственного интеллекта позволяет сотрудникам компании оценивать эффективность различных промосценариев и выбирать оптимальный с точки зрения поставленных целей. Сотрудник компании-производителя определяет перечень продукции, время начала, продолжительность, механику и тип поддержки будущей акции. Например, стиральный порошок будет продаваться со скидкой в размере 20% в течение трех недель, параллельно будет идти реклама акции на ТВ. Полученные данные попадают в систему прогнозирования на базе AI, которая производит расчет прогноза спроса и оценку эффективности промо по каждому товару. Внедрение решений на базе искусственного интеллекта — часть развития цифровых технологий Henkel, являющихся одним из ключевых стратегических приоритетов компании.

В модели Rubbles заложены признаки с описанием товара, ритейл-сети, в магазинах которой планируется промо (ширина матрицы, количество торговых точек, региональная представленность, ширина ассортиментной матрицы т. д.), механики акции, а также признаки, описывающие поведение продаж, и ценовое восприятие клиентов (ценовая эластичность, частота проведения промо, историческая глубина скидок и т. д.). Для эффективной работы системы необходимо накопить исторические данные об эффективности проводимых промоакций за период в 1,5 года.

«
Для компаний сегмента FMCG, где с каждым годом растет доля промопродаж, искусственный интеллект позволяет добиться конкурентного преимущества за счет увеличения точности планирования и выбора наиболее эффективных промосценариев. Поддержка принятия решений с помощью AI позволяет компаниям улучшить клиентский сервис, сбалансировать производственные планы, оптимизировать складские мощности и высвободить замороженные в запасах бюджеты,
сказал Александр Зараковский, руководитель направления товарной аналитики Rubbles.
»

«
Реализованое решение позволяет нам повышать уровень сервиса по исполнению заказов наших партнёрам. Решение также позволяет нам оценивать размер инвестиций в достигаемый оборот. Дополнительным преимуществом для нас является возможность планировать производство и логистику таким образом, чтобы получать необходимые объемы товара в нужное время, что значительно сокращает затраты на хранение и транспортировку,
отметил Петр Нодель, руководитель информационной поддержки продаж Henkel подразделения Laundry & Home Care.
»