Решение Б1: расчет промоэластичности

Система прогнозирования и оптимизации скидок на основе ИИ

Группа компаний Б1 разработала комплексное решение по расчету промоэластичности — система позволяет с высокой точностью прогнозировать влияние скидок на продажи и максимизировать маржинальность акций с помощью технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.

ВЫ СМОЖЕТЕ

Корректно управлять спросом и ценовыми диапазонами для эффективной конкуренции на рынке
Прогнозировать и управлять ценой промо, которая позволит повысить фронт-маржу и РТО
Строить прогноз продаж на уровне товар-магазин-день с точностью до 95–96%
Анализировать эластичности спроса в зависимости от скидок, цен конкурентов, макроэкономических факторов и сезонности
Получать рекомендации по оптимальной цене и скидкам на основе целей бизнеса (маржа, объем продаж)
За счет интеграции с LLM получать аналитические выводы и ответы на вопросы по промоакциям

Промоэластичность

Прогнозирование продаж

ЭТАПЫ ВАШЕГО ПРОЕКТА

Разработка и запуск ML-модели — 7 недель

Агрегация данных по промокалендарям, справочникам, информации о конкурентах, товарах
Интеграция с системами заказчика
Обучение модели на исторических данных
Дашборды для анализа промоэффективности
Расчет может производится на уровне регион-сеть-тип фасовки, и эластичность строится на основании ценового индекса относительно конкурентов.

Подключение LLM для рекомендаций — до 12 недель

ИИ-платформа для ответов на вопросы и сценарного анализа
Интеграция с результатами модели промоэластичности

Дальнейшее развитие (опционально)

Учет остатков, нелинейная оптимизация
Предиктивный ИИ в дашбордах и тестирование гипотез

АРХИТЕКТУРА И ТРЕБОВАНИЯ

Минимальные ресурсы для этапа 1 (ML): 16 CPU, 32 GB RAM, 576 GB SSD
Для этапа 1+2 (ML + LLM): 40 CPU, 192 GB RAM, 896 GB SSD, 1× NVIDIA H200

Розничные сети и FMCG-компании
Руководители и менеджеры отдела закупок, категорийные менеджеры
Все, кто хочет получать максимум эффекта от промоактивности с учетом поставленных бизнес-целей

Повышение эффективности промоакций за счет точного прогноза продаж при разных уровнях скидок
Управление спросом и ценой для эффективной конкуренции на рынке
Оптимизация маржи и выручки через выбор оптимальной глубины скидки и ценовых сценариев
Автоматизация аналитики промо с помощью интуитивных дашбордов и AI-рекомендаций

ЗАДАТЬ ВОПРОС ЭКСПЕРТУ

Олег Мангутов

Партнер Б1

Отдел по предоставлению услуг в области технологического консалтинга. Суммарный опыт: с 2011 года в сфере создания ИТ-продуктов и разработке информационно-аналитических решений для финансовой, энергетической, производственной, ресурсоснабжающих отраслей

Москва