Проект 

Прогнозирование спроса, оттока клиентов и автоматизация

Клиент

Интернет-магазин одежды и товаров для дома

 

Клиент

Крупный розничный магазин электроники, товаров для дома, одежды. Представлены на всех российских маркетплейсах.

 

Проблемы

Несоответствие предложения и спроса во время сезонных пиков

Компания регулярно сталкивалась с проблемой переизбытка или нехватки товаров во время сезонных пиков продаж, таких как “Черная пятница”, новогодние праздники или начало учебного года.

Это приводило к потере прибыли из-за упущенных возможностей или излишних расходов на срочные закупки и логистику. Процесс анализа тенденций и прогнозирования потребностей обычно занимал несколько недель, и часто оказываелся неточным из-за изменчивости рынка и потребительских предпочтений.

Задержки в запуске новых товаров на маркетплейсы

Магазин регулярно обновляет ассортимент и процесс создания, а также проверки одной карточки мог занимать до 4 дней из-за необходимости согласования информации и цен с поставщиками, обработки фотографий, ввода данных в систему и т.д и т.п.

Когда нужно запустить несколько десятков новых товаров, общее время на подготовку может затянуться на недели, что существенно бьёт по доходности и снижает конкурентоспособность компании, особенно в периоды высокого спроса.

Оптимизация закупок и управление запасами

Клиент сталкивался с переизбытком непроданных товаров, что приводило к замораживанию капитала и необходимости распродаж с высокими скидками. Процесс принятия решений по закупке товаров основывался на интуиции менеджеров и прошлогодних данных, а анализ и планирование занимали от 5 дней до 2х недель.

 

Решение

Прогнозирование спроса и оттока клиентов

Сформировали группу сотрудников для работы с системой статического моделирования и построения прогнозов на основе исторических данных и текущих рыночных тенденций.

Это ПО помогло точно прогнозировать будущие пики и спады продаж. Применение алгоритмов машинного обучения сократило время анализа потребительской активности с 2х недель до нескольких часов, позволяя реагировать на изменения спроса гибко и оперативно.

Анализ
Гистограмма товара

 

Автоматизация создания товарных карточек

Сформировали группу менеджеров и провели серию тренингов для:

1. Использования нейросетей, в данном случае Midjourney и Stable Diffusion, для генерации предметной съёмки. Эти сервисы позволяют автоматизировать выбор освещения, ракурсов и композиции, значительно сокращая время, требуемое для подготовки и редактирования снимков. Начальные изображения можно получить с помощью нескольких светлых фото на смартфон, это будет достаточно для создания качественного визуального контента.

2. Применения ChatGPT-4, для автоматической генерации текстов описаний. Метод включает парсинг SEO слов и фраз из анализа карточек конкурентов и отчётов от сервисов по подбору ключевых слов, и последующее создание уникальных, оптимизированных описаний, что способствует улучшению видимости продукции в поисковых системах.

3. Обучения команды методам быстрого формирования детализированных технических заданий для дизайнеров или видеомаркетологов, если необходима реализация сложного промо-материала, основываясь на понравившихся референсах. Также с помощью ChatGPT-4.

Этот процесс позволяет перевести любую визуальную идею в конкретное задание с необходимыми правками менее чем за 15-30 минут, обеспечивая быстрое и точное выполнение работ исполнителями.

 

Процесс создания новой карточки

Шаг 1: Генерация фото и видео

Усреднённое время выполнения: от 35 минут до 1,5 часов.

Шаг 2: Сбор семантики и поля карточки

Усреднённое время выполнения: от 20 мин до 1 часа.

Шаг 3: Запуск нового товара

Остаётся только перенести весь контент на торговую площадку.

До
После
 

Результат

Анализ + прогноз = прибыль

Оптимизация процессов прогнозирования и работы аналитиков привела к значительному сокращению операционных издержек.

Обновления в процессах анализа и планирования позволили:

- Сократить издержки на 60% (!);
- Снизить расходы на закуп и логистику на 25-32%;
- Поднять кол-во повторных покупок на 12%.

В совокупности, за 4 месяца это привело к повышению общей рентабельности бизнеса на 19%:

Инструменты прогнозной аналитики помогли предотвратить потерю прибыли из-за нехватки или переизбытка остатков.

Быстрый запуск новых товаров

Благодаря оптимизации процессов подготовки карточки, время выхода новых позиций, после их отгрузки на склад продавца сократилось с четырех дней до 2,5 часов.

Это позволило в разы быстрее реагировать на тренды и спрос потребителей. Оперативный ввод новинок на маркетплейсы помогает нашему заказчику держать лидерство в конкурентной борьбе, предлагая актуальные товары раньше конкурентов и привлекая больше покупателей.

format_quote

Комплексное обучение сотрудников - в приоритете для нас. Именно глубокое понимание работы тех инструментов, которые ежедневно будут использовать ваши специалисты обеспечивает им максимально результативное взаимодействие с ИИ и нейросетями.

Евгений Кошкин, ведущий разработчик в NM

Похожие проекты

Схожие решения в категории "E-commerce"