Разделы

Цифровизация Внедрения

«Лемана Тех» совместно с GlowByte внедрила интеллектуальную систему прогнозирования спроса на услуги «Лемана Про»

«Лемана Тех» (ИТ-компания, которая строит технологическую платформу для бренда «Лемана Про») совместно с ИТ-партнером GlowByte разработала ML-решение для прогнозирования спроса на услуги мастеров для балансировки ресурсов подрядчиков и снижения количества отказов. Благодаря системе удалось автоматизировать ручное планирование ресурсов, что позволило повысить точность прогноза на 15% для топ-5 категорий, увеличить GVM (валовую стоимость товара) на 2% за счет сокращения показателя отказов, а также освободить сотрудников от ручного анализа. Об этом CNews сообщили представители GlowByte.

Проект охватывает более 110 магазинов сети и свыше 90 категорий услуг. Решение анализирует более 350 параметров для каждой пары «Категория услуг – Магазин», и для обеспечения максимальной точности разработаны отдельные оптимизированные модели LightGBM для прогнозов на один, два и три месяца.

Система анализирует продажи товаров, данные программы лояльности, проектные продажи, замеры, конверсию клиентов, геоаналитику и другие факторы. Для обработки данных и построения моделей используется стек Python с библиотеками Pandas, Scikit-learn, LightGBM и Statsmodels, а автоматизация ML-пайплайнов реализована на платформе KubeFlow, что обеспечивает масштабируемость и надежность решения.

Карина Стасько, руководитель направления дата-продуктов, «Лемана Тех»: «Для услуг «Лемана Про» прогнозирование заказов является ключевым этапом важного бизнес-процесса. Он позволяет рассчитывать необходимое количество мастеров, эффективно управлять оффером для клиентов и обеспечивать баланс между спросом и предложением. Именно поэтому на начальной стадии особенно важно получить максимально точные прогнозы, на основе которых формируются все последующие бизнес-решения. В рамках текущего сотрудничества с GlowByte нам удалось автоматизировать ряд процессов, повысить эффективность использования ресурсов компании и достичь значимого улучшения бизнес-показателей».

Денис Кучаев, EvaTeam: Мы сделали возможным тотальный отказ от Jira
цифровизация

Ахмед Магомедов, руководитель группы аналитиков, GlowByte: «Проект прогнозирования спроса для «Лемана Про» демонстрирует, как современные технологии аналитики данных могут трансформировать операционные процессы компании и создать конкурентное преимущество на рынке. В ходе глубокого анализа мы выявили ключевые факторы влияния на спрос и разработали многоуровневую систему прогнозирования, учитывающую специфику всех услуг. Внедренное решение не только повышает точность прогнозов на 15%, но и обеспечивает существенную экономию ресурсов компании за счет оптимизации планирования».

В рамках развития проекта «Лемана Тех» планирует настроить автоматическое распределение заказов среди партнеров, а также задействовать данные спроса для прогнозирования рисков непопадания заказов On-time.