Поделиться
МФТИ и «ВсеИнструменты.ру» представили ИИ-модуль прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента
В Институте искусственного интеллекта МФТИ разработали и испытали новый модуль на основе технологий ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации товарной матрицы в розничной торговле. Проект выполнен совместно с онлайн-гипермаркетом «ВсеИнструменты.ру» и нацелен на решение проблемы избыточного ассортимента товаров с очень близкими характеристиками (дубликаты). Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
Чем больше в каталоге похожих товаров, тем сложнее управлять запасами: растут расходы на хранение, падает оборачиваемость, покупатели теряются в выборе. Задача команды проекта состояла в том, чтобы создать алгоритм поиска и удаления дубликатов, который сократит товарную матрицу более чем на 30% без потери выручки и с ростом маржинальности, сохранив при этом все востребованные позиции.
На первом этапе на основе данных «ВсеИнструменты.ру» создали новую товарную иерархию – «отчетный рубрикатор». Специалисты Института ИИ МФТИ (Дмитрий Величкин, Михаил Демидов и Дмитрий Малков из лаборатории бизнес-решений) настроили кластеризацию по техническим характеристикам товаров. В каждой категории алгоритм автоматически искал дубликаты – группировал схожие и взаимозаменяемые позиции. Для этого он анализировал названия, бренды и характеристики, объединяя товары, которые покупатель не различит. Такой подход помог выявить избыточные артикулы (SKU) и подготовить ассортимент к сокращению без потери ключевых позиций.
Прототип рубрикатора позволил очистить данные от дублей. В ряде категорий ассортимент сократился вдвое – например, с 4000 до 2000 позиций. Эксперимент подтвердил: избыточные товары можно убирать без ущерба для выбора покупателей.
«В этом проекте мы выстроили научно обоснованный подход к управлению ассортиментом: разработали новые алгоритмы кластеризации товаров, которые опираются на современные методы машинного обучения и статистического анализа. За счет этого нам удалось выявить скрытые закономерности в данных и точно определить взаимозаменяемые позиции. Проект демонстрирует, как фундаментальные исследования в области ИИ могут быть применены для решения прикладных бизнес-задач в электронной коммерции на высоком инженерном уровне», – сказал научный директор Института ИИ МФТИ, профессор РАН Юрий Визильтер.
Модуль уже работает во внутренней инфраструктуре «ВсеИнструменты.ру» и интегрирован с корпоративными системами заказчика. Архитектуру решения построили с учетом масштабирования: модуль обрабатывает миллионы товарных позиций и гибко настраивается под расширение ассортимента. Специалисты использовали выгрузку данных по 4 млн SKU – система изначально рассчитана на такие объемы информации. По словам разработчиков, при необходимости алгоритмы можно распространить на новые категории товаров или другие рынки, сохранив эффективность.
«Мы изначально ориентировались на промышленное внедрение решения в инфраструктуре заказчика. Архитектура нашего модуля полностью автономна и работает на стороне «ВсеИнструменты.ру», что позволило бесшовно интегрировать ИИ-алгоритмы в существующие бизнес-процессы. Система легко масштабируется под рост номенклатуры: добавление новых категорий или увеличение объема данных не требует переработки ядра алгоритмов. Фактически, мы создали инструмент, который может охватить весь ассортимент компании и быстро адаптироваться под изменения рынка, оставаясь устойчивым и эффективным», – сказал директор Института искусственного интеллекта МФТИ Азамат Жилоков.
На заключительном этапе проект прошел всестороннее тестирование. Алгоритмы проверили на реальных данных по выбранным категориям, результаты анализировали вместе с экспертами «ВсеИнструменты.ру». По итогам эксперимента компания получила работающий прототип ИИ-модуля, который формирует рекомендации по оптимизации товарной матрицы. Оптимизированный ассортимент позволил сократить общее число позиций на 30–50% при сохранении текущей доли выручки.
«Совместная работа с Институтом ИИ МФТИ позволила нам решить критически важную для бизнеса задачу оптимизации товарной матрицы на основе передовых методов машинного обучения. Разработанный модуль интегрирован в нашу корпоративную инфраструктуру и уже демонстрирует значимые результаты. Это не просто технологический эксперимент, а работающий инструмент управления, который мы планируем масштабировать на всю номенклатуру компании. Проект подтвердил, что применение ИИ-технологий в электронной коммерции способно дать измеримый экономический эффект и качественно улучшить операционную эффективность», – сказала руководитель управления ассортиментом «ВсеИнструменты.ру» Анастасия Наумова.
Развитие ИИ-технологий для онлайн-торговли – одно из приоритетных направлений работы Института ИИ МФТИ. Опыт сотрудничества с «ВсеИнструменты.ру» показал, что современные методы анализа данных способны эффективно решать задачи оптимизации ассортимента и прогнозирования спроса в крупном ритейле. Институт планирует и дальше развивать научно-инженерные решения для реального сектора экономики, делая передовые достижения искусственного интеллекта практическим инструментом бизнеса.
Короткая ссылка
