Использование искусственного интеллекта для прогнозирования продаж в сетевой розничной торговле

Оцените материал
(0 голосов)

Опубликовано № 2-3 (103)- 2021

АВТОРЫ:  

ИНЮЦИНА В.С. - Аналитик данных, OZON (Москва, Россия)

НОВИКОВ В.Э.

РУБРИКИ:    

Аннотация 

Электронная торговля является одним из наиболее динамично развивающихся технологичных рынков в России. Торговля в Интернете постепенно становится неотъемлемой частью национальной экономики. Эта тенденция особенно усилилась во время пандемии, когда интернет-магазины стали единственным возможным вариантом приобретения товаров первой необходимости. Растущий спрос определил основные критерии лидерства на рынке электронной коммерции, такие как наличие широкого покрытия регионов, быстрой и бесплатной доставки за счет развитой логистической инфраструктуры и точного прогнозирования потребности. Помимо жестких требований к компаниям со стороны потребителей, на рынке существует высокий уровень конкуренции вследствие выхода на рынок крупных IT-компаний. На текущем этапе развития электронной торговли крупные участники вышли на уровень конкурирования за счет применения новейших технологий, среди которых присутствуют: инструменты искусственного интеллекта, дополненной реальности и машинного обучения.

Для целевой компании в 2021 году приоритетным направлением является повышение операционной эффективности. Маркетплейс планирует сосредоточиться на запуске новых и развитии существующих товаров и услуг, увеличении базы поставщиков, а также расширении логистический инфраструктуры. Снижение сроков доставки является для онлайн ритейла еще одним важным направлением, ориентированным на привлечение большего числа клиентов и завоевания конкурентного преимущества на рынке онлайн маркетплейсов.

Основным результатом данного исследования является анализ текущего состояния логистической инфраструктуры в онлайн-розничной компании, который включает обобщение количества пунктов выдачи (ПВЗ) и автоматизированных почтовых отделений в каждом регионе, а также их пропускной способности. Кроме того, будет разработана и оценена нейронная сеть с долговременной краткосрочной памятью в качестве основного инструмента для решения задачи. Финальным результатом исследования является выделение потенциальных регионов, в которых состояние существующей логистической инфраструктуры компании не согласуется с предсказанным объемом будущих продаж, а также будет предложен метод расчета потребность в ПВЗ, необходимого для покрытия потребности.

Перед началом эксперимента будет проведен базовый анализ хозяйственной деятельности и системы логистики для понимания текущего состояния инфраструктуры. После этого будет проведен анализ текущего процесса по управлению сетью пунктов выдачи заказов с дальнейшим пониманием используемых моделей и данных. Важность этой части обусловлена одной из целей данного исследования - предложить компании новейший подход к сети пунктов выдачи заказов. Кроме того, будет проведен обзор литературы о доступных структурах нейронных сетей с обоснованием модели, которая будет использоваться в эксперименте. Возможными примерами структур нейронных сетей для изучения являются рекуррентные нейронные сети, LSTM, многослойные персептроны и другие.

Электронная версия

Ключевые слова: 

 

Прочитано 200 раз

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

 

 

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58