 |
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: 489
Страна: Россия
SIMETRA разработала транспортную модель Ульяновска, Simetra, 17:26, 12.07.2025, Россия115 |  |
Группа компаний SIMETRA выполнила проект в области транспортного планирования и разработала транспортную модель города Ульяновска. Цифровая модель обеспечит эффективность при принятии решений, связанных с инфраструктурными проектами, а также необходимую гибкость при управлении дорожным движением в городе. |
TYMY, ИТ-компания TYMY запустила сервис Public API для взаимодействия финтеха и банков-партнеров платформы, 17:09, 12.07.2025, Россия82 |
Технология Public API от TYMY предусматривает взаимодействие сервисов с крупными банками-партнерами SaaS-платформы TYMY по API. Сервис начал работу в июне 2025 года. |
Триллионы для малого и среднего бизнеса, ГК "Юнайт", 16:59, 12.07.2025, Россия86 |
Потенциал докапитализации российского малого и среднего бизнеса за счет нематериальных активов (НМА) оценивается экспертами в 20–30 триллионов рублей. Это сопоставимо с капитализацией крупнейших госкорпораций и открывает перед МСП новые горизонты для роста и привлечения инвестиций. |
Стартап ВИШ: Измеритель снега — не имеющий аналогов в России, ФГАОУ ВО Российский университет транспорта, Высшая инженерная школа, 16:49, 12.07.2025, Россия55 |
Студенты Высшей инженерной школы образовательной программы «Системы мобильной связи и сетевые технологии на транспорте» разработали прототип уникального устройства, позволяющего автоматически измерять уровень снежного покрова при подготовке горнолыжных трасс. Аналогов этой технологии на российском рынке не существует. |
|
 |