|
|
 |
|
|
 |
Искусственный интеллект повышает точность товарных рекомендаций в сети аптек «ВЕК ЖИВИ»
15 октября 2018 г., Москва — Компания «Инфосистемы Джет» разработала для сети аптек «ВЕК ЖИВИ» систему на базе алгоритмов Machine Learning (ML) для товарных рекомендаций на кассе. Решение позволяет аптечной сети давать более адресные рекомендации покупателям и повышать средний чек.
—
Разработанный сервис получает данные о покупках клиента, анализирует их с помощью модели машинного обучения и отправляет сотруднику на кассе перечень рекомендуемых товаров. В него входят ТОП-3 лекарственных средства, которые клиент с высокой вероятностью добавит к своим покупкам при предоставлении квалифицированной рекомендации. Сервис предлагает конкретные товарные позиции с точностью до артикула (SKU), выбирая их из 27 тысяч наименований медикаментов и парафармацевтической продукции. Автоматизированные рекомендации призваны помочь в организации дополнительных продаж без создания существенной нагрузки на сотрудников аптечной сети. Всю работу по определению наиболее интересных для каждого отдельного покупателя товаров берет на себя программное решение.
Автоматизированный ML-инструмент помогает, с одной стороны, выявлять скрытые потребности клиентов, а с другой — предоставлять им полезные и достаточно точные рекомендации по индивидуальному списку приобретенных медикаментов. Задача данного решения: увеличение среднего чека за счёт адресных, нужных покупателю, предложений
Для составления индивидуальных прогнозов специалисты «Инфосистемы Джет» использовали целый комплекс методов машинного обучения. Математическая модель сервиса прошла обучение на данных из чекового хранилища компании за длительный период. Сюда входили структура чека, список приобретенных товаров и цены по каждой позиции. Решению открыли доступ и к информации о каталоге медикаментов с разбивкой на отдельные категории лекарственных средств. На основе анализа обширного пула ранее совершенных покупок ML-алгоритмы способны с достаточно высокой точностью рекомендовать дополнительные предложения по каждому чеку, проходящему через систему.
«В этом проекте мы видим, как возможности машинного обучения органично дополняют взаимодействие между людьми. Сотрудники аптеки получают удобную рекомендательную систему, которая, обработав огромные массивы данных, подсказывает по-настоящему полезные для покупателя персональные предложения. В итоге в выигрыше оказываются обе стороны», – отмечает Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению компании «Инфосистемы Джет».
Подобные рекомендательные системы могут широко применяться в ритейле, в том числе в торговых сетях и интернет-магазинах. На текущий момент компания «Инфосистемы Джет» реализовала более 50 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях.
Подробнее об этом и других ML-кейсах вы можете узнать на Российском AI-форуме – RAIF.
Контактное лицо: Варвара (написать письмо автору)
Компания: «Инфосистемы Джет» (все новости этой организации)
Добавлен: 23:55, 15.10.2018
Количество просмотров: 494
Страна: Россия
| (Без)облачная безопасность: как защититься от уязвимости в Power Pages, ООО "Газинформсервис", 21:08, 21.02.2025, Россия |
15 |
| Microsoft выпустила экстренное обновление безопасности, устраняющее уязвимость нулевого дня (CVE-2025-24989) в своей платформе веб-разработки — облачном сервисе Power Pages. По данным BleepingComputer, эта уязвимость уже активно используется злоумышленниками для проведения атак. Она позволила злоумышленникам повышать привилегии, обходя систему авторизации. |
|
| Hybrid разработал инструмент для оценки эффективности рекламных каналов, Hybrid, 20:26, 21.02.2025, Россия |
27 |
| AdTech-экосистема Hybrid, один из лидеров в разработке высокотехнологичных решений для интернет-рекламы, разработала инструмент Flow Source, позволяющий брендам оценить влияние каждого из рекламных каналов (Desktop, Mobile web, In-App, TV) и органических охватов на их продвижение в digital. |
 |
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
