Как цифровые технологии помогают повышать эффективность российского бизнеса

Автоматическое формирование расписания производственных линий позволяет заметно повысить эффективность работы завода как с точки зрения использования производственных ресурсов, так и снижения доли неисполненных вовремя заказов клиентов. Об этом в своем выступлении на конференции «Цифровизация — 2019» в МГУ им. М. В. Ломоносова говорил генеральный директор компании GoodsForecast, выступая на сессии «Кейсы и практика внедрения цифровых технологий». Андрей Лисица рассказал о практике внедрений цифровых решений компании на производственных предприятиях и в розничной торговле. Автоматическое формирование расписания производственных линий, в частности, позволило компании «Технониколь» снизить производственные издержки на 20%. При этом внедрение цифровых решений в ритейле приводит сегодня к столь же значимым результатам.

Автоматическое прогнозирование эффектов промоакций позволяет ритейлеру более эффективно вести переговоры с производителем и осуществлять распределение акционного товара по магазинам сети. Внедрив цифровое решение по прогнозированию эффекта промо, одна из крупнейших российских торговых сетей «Верный» сумела добиться повышения точности такого прогноза в 1,5 раза, что привело к значительному повышению эффективности работы торговой сети. 

Проблемы цифровизации ритейла на форуме обсуждались также в рамках блока «Развитие сквозных технологий» на панели «Большие данные».  Анализ массива данных чеков покупателей поможет ритейлерам проводить сравнение показателей компании со средними по рынку, анализировать различные ситуации (например, out-of-shelf), оценивать эффективность работы кассиров, проведения промо, изучать результаты продаж конкурентов и многое другое.

Однако анализ массива данных кассовых чеков в большинстве случаев сегодня затрудняется тем, что наименования товаров в разных торговых точках могут различаться. Об этом в своем выступлении рассказали Даниил Каневский, директор по аналитике компании GoodsForecast, и Артем Меликджанян, директор по развитию бизнеса компании «Такском», представившие доклад на тему: «Аналитика рынка на основе чековых данных. Решение задачи сопоставления текстовых наименований товаров».

Соответствующий сервис, разработанный компанией GoodsForecast, позволяет эффективно решать задачу сопоставления товаров по строчкам из чеков и уже зарекомендовал себя в нескольких проектах по анализу чековых данных.  

О компании GoodsForecast:

Российская компания GoodsForecast входит в ГК «Форексис», созданную в 2000 году на базе Вычислительного центра Российской академии наук. GoodsForecast специализируется на прогнозировании спроса и оптимизации процессов для производителей, дистрибьюторов и торговых сетей с 2004 года, сначала в рамках департамента систем прогнозирования ГК «Форексис», а с 2013 года — как часть группы компаний. Является членом Консорциума в области технологий хранения и анализа больших данных.