Developed in collaboration with:

Proactive service creating value in real time

*OSA – on-shelf availability, показатель уровня наличия товара на полке

средний уровень OSA в России

79%Исследование CrowdSystems, июль 2016 г.

От +2,8% до +11,8% - рост категории поставщика От +2,3% до +7,1% - рост товарооборота (в зависимости от категории)

* Данные подтверждены исследованиями в ТС "Перекресток", Санкт-Петербург, август – ноябрь 2016 г.

Рост товарооборота(в зависимости от категории)

Рост категориипоставщика

2,8%

11,8%

2,3%

7,1%

Запуск сервиса ECR OSA HP* показал значительный прирост продаж как в магазине, так и в категории поставщика

AUC ≈ 80%

7

Собираем уникальный набор больших данных

Loyalty cards data

• Shop staff• Merchandiser• Crowdsourcing

• Image recognition(Собственная разработка)• Цепочка поставок

REAL TIME

1

● Разработанный нами подход DATA SENSING предоставляет высокую точность определения проблемы на основе сложного ансамбля алгоритмов машинного обучения

● Дифференцированный подход к решению задач позволяет предоставить сервис как для высоко-оборачиваемых товаров, так и для низко-оборачиваемых товаров

Понимаем данные в режиме реального времени2

RECOGNITIONIMAGE

В 2017 году мы также запускаем Image Recognition - сервис визуального распознавания товара на полке, обеспечивающий:1. Наличие товара на полке2. Соответствие расположения товара

планограмме

Оценка эффективности в FMCG-ритейле, или

Когда кросс-валидация ничего не гарантирует

Информационные технологии сближаются с операционными

Когда кросс-валидация ничего не гарантируетКейс 1. Неадекватная внутридневная динамика прогноза

● Добавлен признак, учитыва- ющий время пополнения полки

● Рост ROC-AUC с новым признаком

● Провалы после полуночи● Причины: смещение классов

обучающей выборки в течение дня

Когда кросс-валидация ничего не гарантируетКейс 2. Эффект воздействия (Treatment Effect)

● Примеры воздействия: промо-акции в ритейле● Пропуск важной переменной может привести к

тому, что её влияние будет приписано другим переменным

● Модель, хорошо прошедшая кросс-валидацию и тест, может привести к убыткам при использовании в реальных условиях

● Подробности ниже:https://github.com/Nikolay-Lysenko/presentations/blob/master/endogeneity/

Благодарим за намерение сделать наш общий мир лучше!