Анатолий Поляков, главный архитектор аналитических решений PwC Россия, выступил с презентацией «Повышение эффективности решений в части ценообразования и промо с помощью алгоритмов машинного обучения» на TAdviser SummIT (29 мая 2019).

Темы:

• Для покупателей низкие цены и привлекательность промо являются важными факторами при выборе магазина для совершения покупок.
• Ритейлеры используют значительные промо-бюджеты для привлечения покупателей, при этом расходуют их неэффективно, предлагая в основном прямые скидки.
• Исследование потребителей позволяет выделить ключевые факторы, определяющие выбор магазина, и текущую оценку сети по этим факторам.
• Визиты в магазины позволяют выявить причины текущего восприятия сети покупателями и сравнить сеть с конкурентами.
• На основе данных мониторинга цен и визитов в магазины проводится оценка диапазона цен и наличия предлагаемого ассортимента.
• Анализ транзакционных данных и карт лояльности позволяет провести сегментацию потребителей и определить текущие покупательские миссии.
• Архитектура решения. Решение разработано на базе Spark + Python + Dash.