Способность учиться быстрее, чем ваши конкуренты, может быть, единственное, заслуживающее поддержки, конкурентное преимущество.
А. де Геуз
Способность учиться быстрее, чем ваши конкуренты, может быть, единственное, заслуживающее поддержки, конкурентное преимущество.
А. де Геуз
Группа М.Видео-Эльдорадо, ведущая российская компания в сфере электронной коммерции и розничной торговли электроникой и бытовой техникой (МосБиржа: MVID), разработала и запустила MVP платформы планирования закупок, прогнозирования продаж и распределения товаров по объектам компании. Система управления товарными запасами «Титан» пришла на замену американскому SaaS-решению Predictix, которое ритейлер использовал ранее. «Титан» полностью создан продуктовой командой М.Видео-Эльдорадо, работает в облачной среде, его легко адаптировать под меняющие потребности бизнеса и поддерживать собственными силами. Это решение обходится компании в 1,5 раза дешевле и при значительном увеличении скорости и точности производимых им расчетов.
«Титан» является системой прогнозирования продаж и планирования пополнения товарами объектов компании. C помощью предиктивной аналитики он формирует потребность в количестве товарных запасов, которые Группе необходимо закупить и распределить по магазинам, центральному и региональным складам, дистрибьюторским центрам – более 1 300 объектов. Решение производит расчёты на основе товарных матриц, исторических данных и прогнозов продаж с учётом сезонного трафика, желаемого уровня сервиса, то есть скорости получения клиентом покупки, географии каждого объекта, динамики онлайна и доли самовывоза интернет-заказов. Собственная разработка позволяет гибко и быстро реагировать на рыночные изменения – корректировать алгоритмы распределения товаров в зависимости от поставок, отправлять товары в те магазины, где они наиболее востребованы и быстрее покупаются.
В результате «Титан» позволяет экспертам-логистам определить размер целевого товарного запаса по каждому наименованию на каждом объекте. В свою очередь пользователи могут гибко настраивать вводные для расчётов в зависимости от поставленных задач: скорость доставки, объёма накопленных товаров на объекте, уровня самовывоза крупной бытовой техники, скорости пополнения и т.д. «Титан» также интегрирован с системой планирования ассортимента Группы и учитывает покупательские потребности, выявленные математическими алгоритмами на основе анализа данных. Решение производит необходимые расчёты ежедневно в течение 1,5-2 часов – в 5 раз быстрее предыдущей системы, что позволяет точнее планировать логистические перевозки, не допуская перестока на объектах или слишком длительных сроков доставки – по некоторым регионам сроки поставок с центрального склада могут сократиться вдвое.
Продуктовая команда Группы за полгода самостоятельно разработала и выпустила в продуктив MVP (Minimal Viable Product - минимально жизнеспособный продукт) платформы для прогнозирования продаж и планирования поставок на основе технологий с открытым исходным кодом. В отличии от предыдущего решения, которым пользовался ритейлер, собственный продукт легко поддерживать и адаптировать при изменении рыночных условий. Разработка и расчёты производятся на базе облачных сред, а затраты на обеспечение и развитие в среднем в полтора раза ниже по сравнению с оплатой валютной лицензии.
Руководитель департамента управления товарным запасом и распределением М.Видео-Эльдорадо Диана Ковальская: «Разработанную нами платформу планирования поставок мы назвали «Титан» неслучайно – Группа перевозит более 3 млн кубических метров грузов в год, половина наших товарных запасов хранится в магазинах, а больше 85% заказов доступны в течение 24 часов. Это огромные объёмы, и при расчётах нам важна точность и скорость. «Титан» эффективно зарекомендовал себя по этим показателям даже в стадии MVP. До конца года мы планируем значительно расширить функционал этого решения, чтобы максимально автоматизировать планирование даже в текущих рыночных условиях, добавить прогнозирование потребности в промотоварах, ещё больше повысить точность планирования за счёт обогащения платформы алгоритмами машинного обучения и более глубокого анализа данных».
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2025 гг.