📊 Как оценить ROI от ML-прогнозирования спроса: практика и кейсы

Как понять, что внедрение ML-прогнозирования действительно приносит бизнесу пользу? Не только по точности прогноза, но и по конкретным показателям: снижению списаний, росту продаж, сокращению ручного труда и более эффективному управлению запасами.

На основе доклада Datanomics на Tech Day 2026 команда Digital4Food подготовила материал о том, как оценивать экономический эффект от внедрения ML-прогнозирования спроса и какие результаты оно может давать на практике.

В статье разобраны пять основных источников эффекта:

▪️ снижение списаний и потерь от избыточных запасов; ▪️ сокращение дефицита товаров и упущенных продаж; ▪️ автоматизация ручных расчётов; ▪️ уменьшение операционных ошибок; ▪️ повышение оборачиваемости запасов.

Что показывают реальные кейсы?

В федеральной сети пекарен с 150 точками и примерно 1000 товарных позиций внедрение интеллектуального автозаказа позволило автоматизировать ручные расчёты на 100%, снизить списания в среднем на 20% и обеспечить уровень сервиса 96%.

В кейсе мясоперерабатывающего предприятия с собственной сетью из 150 магазинов после внедрения ML-прогнозирования и автоматического расчёта заказов продажи выросли на 7% в физических единицах, а списания сократились в среднем на 20%.

Подробнее о методике расчёта ROI, ключевых метриках и результатах проектов читайте в материале Digital4Food 📣 Подписывайтесь на наш канал в Дзене — публикуем аналитику и прикладные материалы по ИИ