augmento
Прогнозирование
Предиктивная аналитика
Бизнес консалтинг
Занимаясь автоматизацией и бизнес консалтингом для процессов планирования, мы поняли, что на смену обычным статистическим методам пришло время передовых решений для построения прогноза на базе алгоритмов Машинного обучения (ML).
Именно поэтому мы создали бизнес-блок Augmento, который состоит из специалистов по машинному обучению (data scientists), инженеров данных (data engineers), а также консультантов-методологов.
У нас есть четкая специализация. Мы являемся экспертами в прогнозировании на базе алгоритмов машинного обучения в области планирования спроса и промо активностей, а также помогаем правильно настроить целевой бизнес процесс, в который будет встраиваться ML-прогноз.
Машинное обучение открывает новую эру прогнозирования, и, действительно, позволяет бизнесу перейти к подходу management by exception, когда время и ресурсы компании ориентированы на самые значимые задачи.
Прогноз основан на одном входящем факторе – исторические продажи
Зависимость от экспертизы и доступности времени аналитиков
Используют любые доступные внутренние и внешние вводные данные для поиска наилучших зависимостей и построения оптимального прогноза.
Управление прогнозом по принципу
Manage by exception
Отгрузки
Торговые уcловия
Промо акции
Изменения ассортимента
Запасы
Прогноз погоды
Дистрибуция
Данные рынка
Цены
Затраты на рекламу
Data & Process discovery
Сausals engineering
Algorithms development
Algorithms tournament
Product segmentation
Visualization
Снижение объема ручных операций:
Рост точности прогноза => более надежный P&L => повышение качества управленческих решений
Повышение точности долгосрочного прогноза => более качественный план реализации мощностей => повышение качества решений по CapEx
Рост удовлетворенности клиентов: улучшение контрактных условий, меньше штрафов, более сильная переговорная позиция
Сокращение уровня дефицита запасов:
Сокращение уровня излишков продукции
Эффективное производство
‘На основе собственной оценки Advanced
Чем ML-прогноз продаж лучше статистического?
Как вы доказываете, что ML-прогноз лучше существующего?
Какие ключевые требования к данным, чтобы настроить модель и затем успешно ее использовать?
Что входит в понятие «прогнозирование спроса»?
Какой будет горизонт прогноза в ML модели?
Можно ли сделать модель только на основе одного источника данных, помимо исторических продаж?
Какие команды в бизнесе будут главными бенефициарами решения?
Какую IT платформу вы используете для создания и поддержки ML модели?
Нужно ли дополнительно запускать какую-либо IT платформу для управления новым ML прогнозом?
Что вы вкладываете в понятие Manage by exception?
Есть ли у ML модели ограничения?
В чем основное отличие вашего подхода и ML-модели от аналогов, создаваемых крупными консалтинговыми компаниями, такими как Accenture, SAS и другие?
Какое вовлечение требуется от бизнеса?