Резидент Фонда «Сколково» занял II место на международном конкурсе по прогнозированию

Помимо M Open Forecasting Center в организации конкурса принимали участие Google, Uber, Walmart и International Institute of Forecasters, одним из членов экспертного комитета был автор бестселлера «Черный лебедь» Нассим Талеб, который специализируется на изучении влияний случайных и непредсказуемых событий на мировую экономику.

Для соревнования командам предоставлялись реальные данные крупнейшего мирового ритейлера Walmart, которые состояли из примерно 40 тысяч иерархических ежедневных временных рядов, начиная с уровня SKU и заканчивая совокупным спросом в нескольких штатах США. В дополнение к данным о продажах командам были представлены - информация о ценах, промо активности и уровнях запасов.

Соревнование состояло из двух треков: наиболее точная оценка вероятностного распределения прогнозов на данных Walmart, в котором GoodsForecast заняла 2-е место, и точность прогнозов на данных Walmart, где компания вошла в ТОП-10.

Андрей Лисица, генеральный директор компании GoodsForecast: «Мы приняли решение об участии, когда следили за ходом четвертого конкурса. Тогда победителем стал ведущий Data Scientist из компании Uber, использовавший гибрид традиционных подходов и методов машинного обучения. Мы хотели объективно оценить математические модели собственной разработки, а также насколько хорошо специалисты компании умеют решать задачи бизнеса в области прогнозирования в мировом масштабе. В результате и нам успех принесло именно комбинирование методов машинного обучения и собственного алгоритма, разработанного в нашей компании.

GoodsForecast (ООО «Гудфокаст») занимается задачами, связанными с прогнозированием спроса, планированием продаж и оптимизацией планирования производства с 2004 года. GoodsForecast разрабатывает и внедряет программное обеспечение, оказывает консалтинговые услуги и решает задачи, связанные с машинным обучением и анализом данных, на рынке Российской Федерации и стран СНГ. Среди клиентов компании - пивоваренная компания «Балтика», корпорация ТЕХНОНИКОЛЬ, группа «Черкизово», сеть супермаркетов «Верный», группа компаний «О’КЕЙ» и другие крупные производственные и торговые предприятия.

Прогнозирование спроса является крайне актуальной задачей для ритейла, потому что с помощью прогнозной аналитики можно понять, сколько товаров заказывать. От этого зависит прибыль компании. Прогнозирование спроса может использоваться для решения разных задач - ценообразование, планирование промоакций и т.д. Одним из ключевых факторов при выборе систем прогнозирования спроса является точность прогноза.

New Retail