Задача

Возвраты непроданной продукции и, следовательно, убытки - актуальная проблема многих производителей скоропортящегося товара (хлебобулочные, молочные и мясоперерабатывающие производства). Например, один из наших заказчиков - хлебозавод - ежедневно производит около 350 наименований скоропортящейся продукции, которая поставляется в 6000 торговых точек разных сетей. Каждый магазин делает заказ самостоятельно. Объем возвратов только по десяти точкам реализации составляет более 11 млн. рублей в год (более 14% от объема поставок). Повторное использование практически невозможно.

Задача: минимизировать возвраты и снизить убытки

Решение

Решение: сокращение возвратов средствами прогнозной аналитики Microsoft Azure Machine Learning.

Результат

Результат: на указанном хлебозаводе уменьшение возвратов для тестовой выборки из десяти точек реализации составило более 500 тысяч рублей в месяц.

* Минимальный процент возврата необходим, чтобы исключить ситуацию пустых полок в магазинах

Как воспользоваться?

Закажите пилотный проект!

Это бесплатно до 31 октября 2017 года.

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.