Прогнозирование и анализ данных

Фонд перспективных исследований, 2015 год

Конкурс для поиска лучшего отечественного коллектива, способного преодолеть существующие недостатки технологий распознавания лиц

Avito, 2015 год

Конкурс анализа данных, посвященный проблематике Uplift modelling для решения задачи распознавания отклика клиентов на маркетинговое предложение

Avito, 2014 год

Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях

Банк Траст, 2014 год

Внедрение системы прогнозирования поведения клиентов и оптимизации кампаний целевого маркетинга Sell4Cast

ОТП Банк, 2011 год

Конкурс анализа данных по решению задачи предсказания отклика клиентов на предложение новой услуги

Компания «Балтика», 2011 год

Автоматизация прогнозирования вторичных продаж

ММВБ, 2010 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН 3.0»

ГК «Лама», 2010 год

Внедрение системы автоматического формирования заказа на распредительном центре компании

ЗАО «НСС», 2009 год

Внедрение BI/CRM систем Forecsys & Teradata

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Улучшения системы прогнозирования компании

ГК «Лама», 2009 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и управления запасами Goods4Cast

Банк «Петрокоммерц», 2009 год

Система поддержки принятия кредитных решений

М-Видео, 2008 год

Оптимизации процессов планирования продаж и закупок товаров

Компания «Балтика», 2008 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и планирования продаж

ГК «Комстар – ОТС», 2008 год

Поведенческая сегментация клиентов

ГУ-ВШЭ, 2007 год

Внедрение системы Антиплагиат

Сеть «Связной», 2007 год

Создание и внедрение ИС «Ценообразование»

Сеть «Связной», 2007 год

Внедрение системы прогнозирования спроса

X5 Retail Group, 2007 год

Объединение процессов ведения номенклатуры нескольких розничных торговых сетей

ГВЦ РАО «ЕЭС России», 2006 год

Анализ отраслевых данных энергетических компаний

AntiPlagiat.ru, 2005 год

Интернет-сервис анализа текстов на наличие заимствований

АП «Домодедово», 2005 год

Решение для имитационного моделирования транспортной сети аэропорта

Яндекс, 2005 год

Технология выявления взаимосогласованных структур сходства пользователей и ресурсов

ТД «Перекресток», 2005 год

Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast

Брок-Инвест-Сервис, 2005 год

Анализ и сегментация клиентской базы

ОАО «МТС», 2004 год

Исследование поведенческой сегментации клиентов

Банк «Петрокоммерц», 2004 год

Система поддержки принятия кредитных решений

«Интер РАО ЕЭС», 2004 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений на энергетических рынках «Aprel 1.0»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»

ММВБ, 1999 год

Учебная имитационная торговая система «Имитрейд»

X5 Retail Group, 2007 год

Компания-заказчик: X5 Retail Group

Сроки проекта:       сентябрь 2006 — февраль 2007

История проекта

После слияния в мае 2006 года «Пятерочки» и «Перекрестка», компания Х5 Retail Group продолжила поглощение розничных сетей. Для эффективного управления работой торговых сетей Х5 Retail Group необходимо решать задачу объединения закупок сетей, интегрируемых в структуру компании.

В августе 2006 года Х5 Retail Group по итогам тендера выбрала компанию Forecsys в качестве разработчика информационной системы, предназначенной для поддержки объединения закупок нескольких розничных сетей.

В январе 2007 года была введена в эксплуатацию первая версия информационной системы, позволяющая решать задачу объединения справочников номенклатур товаров и поставщиков нескольких торговых сетей и осуществлять поддержку работы компании Х5 Retail Group с единой номенклатурой.

Особенности проекта

Х5 Retail Group предоставила методику объединения номенклатур товаров и поставщиков, которая позволяет производить сведение номенклатур товаров и поставщиков для произвольного количества сетей.

Совместно с экспертами «Пятерочки» и «Перекрестка» была развита концепция ведения справочников брендов и представителей брендов (объединений нескольких поставщиков как юридических лиц, работающих с одним брендом).

Основа подхода

По предоставленным Заказчиком требованиям компания Forecsys создала информационную систему, поддерживающую процесс ведения единой номенклатуры для нескольких розничных сетей, с учетом постоянного расширения состава сетей, входящих в Х5 Retail Group.

Функциональные характеристики
  • Сведение номенклатур товаров и поставщиков отдельных торговых сетей в единую номенклатуру для возможности построения консолидированной отчетности.
  • Предоставление информации о товарах в разрезах различных сетей, поставщиков, магазинов, брендов и регионов.
  • Работа со справочниками товаров, поставщиков, магазинов, брендов и представителей брендов.
  • Учет работы, закрытия и ремонта магазинов.
  • Ведение истории юридических связей между поставщиками.
  • Классификация поставщиков по видам деятельности (логист, дистрибьютор, производитель).
Производительность системы

Для работы системы, хранения данных и поддержки одновременной работы 30 пользователей достаточно рабочей станции на базе 2xXeon 3 GHz, 8 GB RAM, RAID 2x250 GB.

Активный ассортимент товаров «Пятерочка» на январь 2007 года составлял около 10000 товаров. Торговая сеть «Перекресток» на январь 2007 года насчитывала около 30000 товаров, составляющих активный ассортимент сети. Для сведения одного товара из справочника отдельной сети со справочником единой номенклатуры товаров требуется:

  • не более 2 минут рабочего времени менеджера, если товар не имеет штрих-код (например, весовой товар);
  • не более 30 секунд рабочего времени менеджера, если товар имеет штрих-код.

Указанное время также подразумевает классификацию товара в каталоге и привязку товара к бренду.

Количество поставщиков, работающих с сетями «Пятерочка» и «Перекресток», достигает 5000. Для сведения одного поставщика из справочника отдельной сети со справочником единой номенклатуры поставщиков требуется не более 30 секунд рабочего времени менеджера с учетом классификации поставщика в каталоге, привязку поставщиков к товарам и носителям брендов.

Рабочий вид системы

Рис. 1. Результат работы системы

Перспективы проекта

Полная версия Системы позволит Х5 Retail Group решать следующие задачи:

  • в автоматическом и ручном режиме выполнять сведение справочников номенклатур;
  • вводить, хранить и анализировать коммерческие условия договоров и доп. соглашений каждой из сетей с поставщиками товаров;
  • рассчитывать чистую цену по каждому товару и договору с учетом всех коммерческих условий (включая бонусы и затраты на маркетинг, всего около 20 типов условий);
  • сравнивать условия различных договоров.