AI для прогноза продаж и оптимизации склада в ритейле
AI для прогноза продаж и оптимизации склада в ритейле
Ритейл теряет $540 миллиардов в год из-за неточных прогнозов
Out-of-Stock
До 8% выручки теряется из-за пустых полок. Клиенты уходят к конкурентам.
Overstock
До 25% запасов — лишние. Замораживают капитал и заполняют склад.
Просрочка
До 3% выручки — прямой убыток от списаний просроченного товара.
Ценообразование
Низкие цены убивают маржу, из-за высоких уходят клиенты. Нужно найти оптимальную цену для каждого товара.
Ритейл теряет $540 миллиардов в год из-за неточных прогнозов
Out-of-Stock
До 8% выручки теряется из-за пустых полок. Клиенты уходят к конкурентам.
Overstock
До 25% запасов — лишние. Замораживают капитал и заполняют склад.
Просрочка
До 3% выручки — прямой убыток от списаний просроченного товара.
Ценообразование
Низкие цены убивают маржу, из-за высоких уходят клиенты. Нужно найти оптимальную цену для каждого товара.
Это происходит из-за...
Огромный объём данных
Сотни и тысячи товаров — невозможно отслеживать каждый вручную.
Excel и BI-решения не прогнозируют
Они показывают прошлое, а не будущее. Анализ задним числом не предотвращает потери.
Медленные ручные процессы
Данные устаревают быстрее, чем принимаются решения. Анализ делается медленно и вручную.
Решения на основе интуиции
Закупщики полагаются на опыт и интуицию вместо данных. Это приводит к перезакупкам и дефицитам.
Это происходит из-за...
Огромный объём данных
Сотни и тысячи товаров — невозможно отслеживать каждый вручную.
Excel и BI-решения не прогнозируют
Они показывают прошлое, а не будущее. Анализ задним числом не предотвращает потери.
Медленные ручные процессы
Данные устаревают быстрее, чем принимаются решения. Анализ делается медленно и вручную.
Решения на основе интуиции
Закупщики полагаются на опыт и интуицию вместо данных. Это приводит к перезакупкам и дефицитам.
Как invent.sale решает проблему
Прогнозируем спрос
Предсказываем, что и когда закончится
Прогноз по товарам и магазинам: «Молоко закончится через 7 дней в магазине X»
Находим замороженный капитал
Высвобождаем заблокированные деньги
Определяем медленные и мёртвые товары. Объём замороженных средств по каждой позиции. Рекомендации по уценке.
Оптимизируем закупки
Считаем, сколько и когда заказывать
Оптимальный объём заказа по каждому товару. Убираем перезакуп и лишние остатки.
Автоматизируем решения
Превращаем аналитику в действия
Готовые задачи: заказать, уценить, переместить. Каждое действие — с ожидаемым ROI.
Как invent.sale решает проблему
Прогнозируем спрос
Предсказываем, что и когда закончится
Прогноз по товарам и магазинам: «Молоко закончится через 7 дней в магазине X»
Находим замороженный капитал
Высвобождаем заблокированные деньги
Определяем медленные и мёртвые товары. Объём замороженных средств по каждой позиции. Рекомендации по уценке.
Оптимизируем закупки
Считаем, сколько и когда заказывать
Оптимальный объём заказа по каждому товару. Убираем перезакуп и лишние остатки.
Автоматизируем решения
Превращаем аналитику в действия
Готовые задачи: заказать, уценить, переместить. Каждое действие — с ожидаемым ROI.
Результаты в цифрах
упущенной выручки
AI заранее предупреждает о stockout. Ритейл знает, что и где закончится и успевает пополнить полки.
списаний
Система находит мёртвый и медленный товар. Излишки выявляются до того, как превращаются в потери.
живых денег возвращаются в оборот
Система выявляет замороженный капитал на складе — неликвид, избыточные запасы, медленные товары. Деньги перестают лежать мёртвым грузом и возвращаются в бизнес через уценку, перемещение и оптимизацию закупок.
Результаты в цифрах
упущенной выручки
AI заранее предупреждает о stockout. Ритейл знает, что и где закончится и успевает пополнить полки.
списаний
Система находит мёртвый и медленный товар. Излишки выявляются до того, как превращаются в потери.
живых денег возвращаются в оборот
Система выявляет замороженный капитал на складе — неликвид, избыточные запасы, медленные товары. Деньги перестают лежать мёртвым грузом и возвращаются в бизнес через уценку, перемещение и оптимизацию закупок.
Как это работает
Наша система использует стохастическое прогнозирование:
- •Вместо одной цифры бизнес получает диапазон возможных исходов с оценкой вероятности каждого сценария.
- •Модель автоматически подбирает оптимальный алгоритм для каждого товара, учитывает сезонность и календарные эффекты, а свежие данные всегда имеют больший вес.
- •Результат — не просто прогноз, а конкретное действие: когда и сколько заказать, что уценить, куда переместить, с расчётом ROI для каждого решения.
Как работает алгоритм
Сбор данных
Продажи, остатки, сезонность, календарь, тренды
Подбор модели
Система тестирует алгоритмы на каждый товар и выбирает лучший
Стохастический прогноз
Не одна цифра, а диапазон — P10, P50, P90 с вероятностями
ИИ рекомендации
Заказать, уценить, переместить — с расчётом ROI по каждому действию
Быстрая интеграция
Подключаемся к вашей 1С, ERP или учётной системе за 1 день. Никаких дополнительных данных не запрашиваем — работаем с тем, что уже есть.
Как это работает
Наша система использует стохастическое прогнозирование:
- •Вместо одной цифры бизнес получает диапазон возможных исходов с оценкой вероятности каждого сценария.
- •Модель автоматически подбирает оптимальный алгоритм для каждого товара, учитывает сезонность и календарные эффекты, а свежие данные всегда имеют больший вес.
- •Результат — не просто прогноз, а конкретное действие: когда и сколько заказать, что уценить, куда переместить, с расчётом ROI для каждого решения.
Как работает алгоритм
Сбор данных
Продажи, остатки, сезонность, календарь, тренды
Подбор модели
Система тестирует алгоритмы на каждый товар и выбирает лучший
Стохастический прогноз
Не одна цифра, а диапазон — P10, P50, P90 с вероятностями
ИИ рекомендации
Заказать, уценить, переместить — с расчётом ROI по каждому действию
Быстрая интеграция
Подключаемся к вашей 1С, ERP или учётной системе за 1 день. Никаких дополнительных данных не запрашиваем — работаем с тем, что уже есть.
TAM / SAM / SOM
Глобальный рынок ИИ в ритейле (рост 17,7% в год)
TAM / SAM / SOM
Глобальный рынок ИИ в ритейле (рост 17,7% в год)
Конкурентный ландшафт
Качество прогнозов
Точность и глубина: одна цифра vs стохастические сценарии (P10/P50/P90), учёт сезонов и акций.
Конкретика действий
Только отчёты → прогноз без рекомендаций → «закажи N шт» и автоматические заказы по правилам.
Конкурентный ландшафт
Качество прогнозов
Точность и глубина: одна цифра vs стохастические сценарии (P10/P50/P90), учёт сезонов и акций.
Конкретика действий
Только отчёты → прогноз без рекомендаций → «закажи N шт» и автоматические заказы по правилам.
Активные клиенты и пилоты
Активные клиенты
Dimark
Магазины мужской деловой одежды
- •6 магазинов · Россия
- •Выявлено $600K замороженного капитала
- •Рост оборачиваемости на 20%
Aviv Group
Производство электроники с 2007 года
- •Анализ поставщиков и оптимизация supply chain
- •Ускорение цепочки поставок
- •Снижение зависимости от ручного анализа
MLab IC
Поставка электронных компонентов
- •Россия · вся электроника
- •Выявлено ~$200K неликвидного товара на складе
- •Уценено товаров на $400K
Пилоты
Амид
Крупнейшая сеть продуктовых магазинов в Таджикистане
- •15 точек по всей стране
- •Оптимизация закупок и складских запасов для сети
Leader
Оптовая компания в продуктовые магазины
- •Тысячи товаров в ассортименте
- •Прогноз спроса и оптимизация оборачиваемости
Арча
Мебельные магазины
- •20 магазинов
- •Управление запасами мебели и аксессуаров
Green
Продуктовая сеть, Худжанд
- •6 магазинов
- •Рекомендации по закупкам
Активные клиенты и пилоты
Активные клиенты
Dimark
Магазины мужской деловой одежды
- •6 магазинов · Россия
- •Выявлено $600K замороженного капитала
- •Рост оборачиваемости на 20%
Aviv Group
Производство электроники с 2007 года
- •Анализ поставщиков и оптимизация supply chain
- •Ускорение цепочки поставок
- •Снижение зависимости от ручного анализа
MLab IC
Поставка электронных компонентов
- •Россия · вся электроника
- •Выявлено ~$200K неликвидного товара на складе
- •Уценено товаров на $400K
Пилоты
Амид
Крупнейшая сеть продуктовых магазинов в Таджикистане
- •15 точек по всей стране
- •Оптимизация закупок и складских запасов для сети
Leader
Оптовая компания в продуктовые магазины
- •Тысячи товаров в ассортименте
- •Прогноз спроса и оптимизация оборачиваемости
Арча
Мебельные магазины
- •20 магазинов
- •Управление запасами мебели и аксессуаров
Green
Продуктовая сеть, Худжанд
- •6 магазинов
- •Рекомендации по закупкам
Стратегия выхода на рынок
Целевые сегменты и география
География
Таджикистан, Узбекистан, Казахстан, Кыргызстан
Грузия, Армения, Азербайджан, Египет, ОАЭ, Саудовская Аравия
Мексика, Бразилия, Чили, Аргентина
Таиланд, Вьетнам, Индонезия, Филиппины
Целевые сегменты
- •Супермаркеты и магазины у дома
- •FMCG-дистрибуция
- •Электроника и DIY
- •Одежда и fashion
- •Аптеки
- •От 2 магазинов до крупномасштабных сетей
- •500–100,000+ товаров
- •Мультирегион
- •Экспорт/импорт
Стратегия выхода на рынок
Целевые сегменты и география
География
Таджикистан, Узбекистан, Казахстан, Кыргызстан
Грузия, Армения, Азербайджан, Египет, ОАЭ, Саудовская Аравия
Мексика, Бразилия, Чили, Аргентина
Таиланд, Вьетнам, Индонезия, Филиппины
Целевые сегменты
- •Супермаркеты и магазины у дома
- •FMCG-дистрибуция
- •Электроника и DIY
- •Одежда и fashion
- •Аптеки
- •От 2 магазинов до крупномасштабных сетей
- •500–100,000+ товаров
- •Мультирегион
- •Экспорт/импорт
Путь к регулярной выручке
Чек: $15-18K ARR · Срок сделки: 2-3 месяца
Ценообразование: по размеру сети / объёму данных / набору модулей. Годовой контракт после пилота.
Путь к регулярной выручке
Чек: $15-18K ARR · Срок сделки: 2-3 месяца
Ценообразование: по размеру сети / объёму данных / набору модулей. Годовой контракт после пилота.
Наша команда
СаидмашхудХабибзода
CEOРуководил аутсорс-командами по гос. проектам: РЖД, Газпром, Росатом.Ex-разработчик в Alif Bank.Сооснователь HR Tech стартапа в Таджикистане.
КомронАбдуллоев
COOРуководил региональными офисами Alif Bank — команды 80+, открытие и масштабирование 8+ филиалов.Управление IT-проектами и запуск цифровых продуктов.
РоманКорнеев
CTOEx-CTO в FinalPrice.com и РБК.Создал технологии прогнозирования для 50% аптек России.Разрабатывает нейросети для прогнозирования спроса.Работал с Магнит (топ-2 сеть РФ).
ДжахонгирУсмонов
CPOEx-GTM в Visa Inc (Dubai, HQ) — выводил корпоративные продукты Visa на рынки СНГ.Ex-CPO re-skill.io — руководил командой 10+, вывел продукт на рынок ОАЭ.Сооснователь ERP для стоматологий.
Наша команда
СаидмашхудХабибзода
CEOРуководил аутсорс-командами по гос. проектам: РЖД, Газпром, Росатом.Ex-разработчик в Alif Bank.Сооснователь HR Tech стартапа в Таджикистане.
КомронАбдуллоев
COOРуководил региональными офисами Alif Bank — команды 80+, открытие и масштабирование 8+ филиалов.Управление IT-проектами и запуск цифровых продуктов.
РоманКорнеев
CTOEx-CTO в FinalPrice.com и РБК.Создал технологии прогнозирования для 50% аптек России.Разрабатывает нейросети для прогнозирования спроса.Работал с Магнит (топ-2 сеть РФ).
ДжахонгирУсмонов
CPOEx-GTM в Visa Inc (Dubai, HQ) — выводил корпоративные продукты Visa на рынки СНГ.Ex-CPO re-skill.io — руководил командой 10+, вывел продукт на рынок ОАЭ.Сооснователь ERP для стоматологий.
$200–400K SAFE
Капитал на запуск продаж и масштабирование
Продукт + разработка
Развитие ядра прогнозирования, новые модули, автоматизация
Команда и маркетинг
Активные продажи, конференции, content marketing
Внедрение
Коннекторы для 1С/ERP, процесс onboarding, поддержка клиентов
komron@invent.sale
$200–400K SAFE
Капитал на запуск продаж и масштабирование
Продукт + разработка
Развитие ядра прогнозирования, новые модули, автоматизация
Команда и маркетинг
Активные продажи, конференции, content marketing
Внедрение
Коннекторы для 1С/ERP, процесс onboarding, поддержка клиентов
komron@invent.sale