Внедрение системы аналитики и предупреждения упущенных продаж GoodsForecast.OSA в ТС Перекрёсток

Это настоящий Big Data проект, для его реализации специалисты провели настройку процессов интеграционных данных, построили модель оценки доступности и интегрировали систему в микросервис «Перекресток». Модель показала прекрасный результат, и в настоящий момент осуществляется  проработка восстановления спроса на основе сигналов с последующей обратной интеграцией с целью увеличения точности прогноза в системе автозаказа сети «Перекрёсток».

Проект был реализован в период с августа 2021 г. по октябрь 2022 г. Масштаб проекта 5000 автоматизированных рабочих мест. Партнер проекта – GoodsForecast.

Каковы цели проекта?

• Улучшить текущую систему контроля доступности товаров на полке
• Повысить уровень наличия товаров для покупателей
• Повысить товарооборот
• Оптимизировать работу персонала

В чем уникальность проекта для рынка?

Это по-настоящему Big Data проект, в котором данные сочетают все три признака - volume, variety, velocity.

Проведена и подтверждена оценка непосредственно коммерческого эффекта внедрения. Для достижения статистической значимости дизайн пилота был разработан специализированным подразделением X5.

Как проходило внедрение решения?

На первом этапе командой проекта проведена настройка процессов интеграции данных, в том числе о продажах и остатках на ежечасной основе. Далее на собранных и размеченных данных были построены модели оценки доступности, доработан алгоритм сигналов для оповещения магазинов и ранжирования выдаваемых сигналов с целью максимизации потенциальной дополнительной выручки. Данную систему интегрировали с микросервисом «Перекрёстка», который обеспечивает обмен сигналами и обратную связь с торговыми точками.

Для оценки экономического эффекта системы специализированным подразделением X5 Group Ad Hoc был разработан дизайн A/B-тестирования продолжительностью 2 месяца.
Была сформирована пилотная группа, состоящая из 132 магазинов с широкой географией. К выбранным торговым точкам подобрали контрольную группу для оценки результатов. Целевой метрикой эксперимента являлась положительная динамика розничного товарооборота магазинов. Специалисты X5 Group рассчитали, что для статистической значимости она должна составить не менее чем 0,8%.

В течение двух месяцев модель 3 раза в день генерировала до двухсот сигналов в каждом магазине. На основе таких сигналов сотрудники магазинов получали на мобильные устройства задания на проверку полок на предмет наличия товара, наличия и корректности ценника, потери потребительских свойств. В случае, если сотрудник выявлял проблему, ее исправляли и с помощью мобильного устройства подтверждали, что вопрос решен.

Каких результатов удалось достичь?

По результатам тестирования, специалисты X5 Group Ad Hoc подтвердили, что модель GoodsForecast показала статистически значимый результат. Точечная оценка прироста РТО составила 1,4%, а верхняя граница доверительного интервала – 2,4%. Помимо этого, специализированное подразделение X5 Group сделало вывод, что при полномасштабном развертывании будут достигнуты те же результаты роста товарооборота при условии сохранения качества отработки поступающих сигналов сотрудниками магазинов. С 1 октября 2022 года модуль генерации сигналов запущен по всей сети супермаркетов «Перекрёсток», и проект уже получил свое развитие. На текущий момент команда X5 Group и GoodsForecast прорабатывают восстановление спроса на основе сигналов с последующей обратной интеграцией с целью увеличения точности прогноза в системе автозаказа сети «Перекрёсток».