Магнит: искусственный интеллект увеличит точность прогноза спроса на 3-5%

По информации, полученной Retail&Loyalty в пресс-службе «Магнита», компания уделяет большое внимание потребностям покупателей и изучению их поведения. Компании важно, чтобы в магазинах всегда и в полном объеме были необходимые качественные товары. Эксперты розничной сети протестировали методы machine learning для анализа спроса на продукцию. Тест проводился на нескольких товарных категориях — кетчуп, рис, конфеты, чай, сухие завтраки и другие, где традиционные алгоритмы работали недостаточно эффективно. Такая глубокая аналитика позволяет тщательнее планировать количество привоза товаров и знать пик покупательской активности. По оценкам аналитиков «Магнита», точность прогноза спроса на товары в перспективе может увеличиться на 3-5%. В масштабах такой компании, как «Магнит» это может дать  большой экономический эффект. Для покупателя это означает исключение нехватки какой-либо продукции.

Сейчас идет процесс масштабирования метода. Также рассматривают возможность использования нейросетей в других направлениях. Например, методы машинного обучения и математического аппарата анализа уже применяют в собственной геоинформационной системе. Ее используют для эффективности будущего магазина. 

В настоящее время 30% открытий происходит по результатам расчета ГИС. Уже на первоначальном этапе внедрения проекта точность расчета повысилась на 11%, на 18%  уменьшился перепрогноз относительно старой методики расчета.