 |
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
Компания: «Инфосистемы Джет»
Добавлен: 23:59, 15.10.2018
Количество просмотров: 585
Страна: Россия
| «НЭК ТЕХ» обучает специалистов электросетевой компании Екатеринбурга, ООО "НЭК ТЕХ", 20:24, 07.10.2026, Россия85 |
| В рамках программы обучения специалистов энергокомпаний работе с приборами учёта электроэнергии «НАРТИС», специалисты компании-разработчика «НЭК ТЕХ» (входит в Группу «НЭК») проводят обучение сотрудников электросетевой компании Свердловской области ООО «Энергошаля». |
| СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 20:24, 07.10.2026, Россия86 |  |
| СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей. |
| Пятая студенческая кибербитва Innostage расширяет границы, Innostage, 20:21, 07.10.2026, Россия87 |  |
| С 29 по 31 октября 2026 года в Казани на площадке Международного форума Kazan Digital Week – 2026 состоится финал юбилейной Всероссийской студенческой кибербитвы (ВСКБ). Студенты российских вузов, а также ветераны СВО вновь испытают свои силы в открытом соревновании по практической кибербезопасности. |
|
 |