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 Goods Forecast, 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 Goods Forecast, 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 Goods Forecast, позволяет эффективно решать задачу сопоставления товаров по строчкам из чеков и уже зарекомендовал себя в нескольких проектах по анализу чековых данных.
