AI-анализ динамики продаж

Задача клиента и исходная проблема

Для этого рабочего процесса в сфере «Ритейл» было важно находить необычные изменения продаж и возможные причины.

Проблема, с которой началась работа над решением: аналитик строил стандартные срезы и мог не заметить локальную аномалию.

Что именно реализовали

В проекте иИ ранжирует отклонения, связывает их с ценой, остатком и акциями и предлагает гипотезы.

• Аномалии.
• Сезонность.
• Магазины.
• SKU.
• Причины.
• Комментарии и задачи.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   Для этого рабочего процесса в сфере «Ритейл» было важно находить необычные изменения продаж и возможные причины.

2. 02

   Подготовка контекста

   В проекте иИ ранжирует отклонения, связывает их с ценой, остатком и акциями и предлагает гипотезы.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены аномалии, сезонность, магазины, SKU, причины, комментарии и задачи.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны DWH, BI, Google Sheets.

5. 05

   Рабочий эффект

   Практический результат проекта — команда быстрее замечает точку роста или проблему и начинает проверку с самых значимых отклонений.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены аномалии, сезонность, магазины, SKU, причины, комментарии и задачи. Подтверждённые системы и элементы: DWH, BI, Google Sheets.