Как предиктивная аналитика на базе ИИ помогает управлять спросом
Обратила внимание на один из примеров применения предиктивной аналитики для прогнозирования спроса и оптимизации производства — свежий кейс "Пирогомании". Проблема была вполне прикладной и рядовой: вечерние остатки доходили до 10% дневной выручки, а это означало лишние списания и снижение маржинальности.
В основе решения лежала работа с историей продаж за 3 года и рядом внешних факторов: погодой, календарем, городскими событиями, транспортной загруженностью и поведенческими сигналами в социальных сетях.
После интеграции дополнительных внешних источников, данные были очищены и нормализованы, после чего разработчики принялись за моделирование прогноза.
Результатом стала система автоматического планирования производства, которая учитывала реальный спрос, остаток сырья и график поставок.
Что получил бизнес:
- снижение списаний на 30%
- сокращение food cost на 3-5%
- рост EBITDA на 10%
- повышение точности прогнозирования спроса до 95%
- сокращение времени на планирование производства на 50%
