Прогнозирование спроса – необходимый атрибут деятельности любой компании, которая производит товар. При этом чем выше точность такого прогноза, тем ощутимее экономический эффект в управлении товарными запасами.
Так, в ритейле повышение точности прогнозирования способствует: В повышении качества прогноза большую роль играют инструменты. Один из возможных – анализ данных как раздел информатики, или data science. С его помощью можно: Кроме того, с помощью алгоритмов машинного обучения в даталогии, или data science, можно определять и ключевые для ритейла бизнес-показатели: Плюсы использования машинного обучения для расчета этих и других метрик и показателей – это скорость вычислений и построения прогноза и возможность задавать различные данные на вход. Например, на этапе планирования маркетинговой акции менеджер может смоделировать множество сценариев с различными механиками продвижения товара и выбрать тот, который наиболее эффективен. Что для этого нужно? Например, можно взять историч
