Итоги вебинара «ДАР»: искусственный интеллект и машинное обучение в FMCG - не планы на будущее, а необходимая реальность
В новых рыночных условиях старые схемы продаж и маркетинга работают всё хуже, а FMCG-сектор вынужден искать новые пути оптимизации - и именно здесь на первый план выходят технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML).
Новым инструментам был посвящен вебинар «ДАР» - «FMCG в реалиях AI/ML: эффективность цепочки планирования - от прогнозирования спроса до планов производства».
Спикер мероприятия, руководитель практики Data Science Екатерина Торсукова, рассказала о факторах, формирующих спрос - от сезонности и конкурентной среды до промоакций и ценовой политики, - и показала, чем ML-прогнозирование отличается от традиционных статистических методов.
Также Екатерина рассмотрела путь от прогноза спроса до планов производства: определение объёмов выпуска, оптимизация запасов, согласование закупок сырья, адаптация к внешним факторам - и продемонстрировала, как недооценка или переоценка спроса в плане ведёт к упущенным продажам или избыточным запасам.
В практической части вебинара были продемонстрированы принципы Data Driven подхода и методология PDCA (планирование - действие - проверка - корректировка) и пошаговый жизненный цикл AI/ML-задачи - от формулирования гипотезы через исследовательский анализ данных и A/B-тестирование до MVP.
Вебинар продемонстрировал, что в условиях охлаждения потребительского рынка осознанная цифровая трансформация с применением AI/ML становится не просто конкурентным преимуществом, а необходимостью для FMCG-компаний.
Если вы хотите узнать больше о новых подходах работы с данными в FMCG, смотрите запись вебинара на YouTube и Rutube.ru.
Остались вопросы? Подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now
