Настройки Cookie
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie можно настраивать
Napoleon IT доверяют
Hoff
KARI
12 STOREEZ
Бристоль
Магнит
Лента
Х5
Красное&Белое
Додо Пицца
Lamoda
РИВ ГОШ
ХОЛОДИЛЬНИК.РУ
M5 Forecasting Competition
Доказано на мировом бенчмарке
Крупнейшее мировое соревнование по прогнозированию спроса. 5 500 команд. Датасет Walmart. Спонсоры — Google и Uber.
ТОП-5
из 5 500 команд мира
Napoleon ADF + GigaChat
Napoleon ADF + GigaChat
30 490
SKU в датасете Walmart
1 941
дней продаж в анализе
0.534
WRMSSE — основная метрика M5
0.379
RMSLE — Store Sales benchmark
Средние результаты от внедрения
Бизнес-эффекты
Повышение точности прогноза по отрасли. Данные основаны на проектах Napoleon IT.
рост продаж
за счёт сокращения дефицита на полке
1-3%
сокращение дефицита
точный прогноз = товар в наличии
5–15%
сокращение завышенных запасов
высвобождение оборотного капитала
5–25%
рост продуктивности
автоматизация работы пользователей
50-70%
ADF — фундамент, на котором всё стоит
Экосистема
Прогноз спроса — база. На ней строятся автозаказ и ценообразование. Начните с прогноза — подключайте остальное.
NAPOLEON ADF — ПРОГНОЗ СПРОСА
Ансамбль ML-моделей · Усилен GigaChat · TOP-5 в мире
Ансамбль ML-моделей · Усилен GigaChat · TOP-5 в мире
Пополнение (ADR)
AI-Driven Replenishment — ежедневный расчёт заказов и распределений на основе прогноза ADF.
Кейсы: Магнит, Лента
на базе прогноза ADF
на базе прогноза ADF
Ценообразование
Оптимизация цен с учётом эластичности спроса. Rule-based и оптимизационный подходы
Кейсы: Хороший Выбор, Lamoda
на базе прогноза ADF
на базе прогноза ADF
Пять шагов от данных до точного прогноза
Как работает ADF
Очистка истории продаж
Исключение аномалий, восстановление спроса в периоды дефицита (OOS), удаление промо-всплесков. На выходе — чистый базовый спрос.
Автоподбор модели прогнозирования
ADF автоматически тестирует 10+ моделей и выбирает лучшую для каждой комбинации SKU × магазин × горизонт.
1
2
Расчёт базового прогноза
Базовый тренд + сезонность на заданный горизонт. Модель учитывает глубину истории, день недели, долгосрочные тренды.
3
Учёт событий и факторов
На базовый прогноз накладываются промо-акции, PLM-события (новинки, делистинги, ротации), праздники, ценовые изменения.
4
Итоговый прогноз и публикация
Версионирование прогноза, ручные корректировки, сравнение сценариев. Публикация в ADR для автоматического расчёта заказов.
5
«ГигаЧат Бизнес повышает скорость и качество обучения моделей ADF. Российские торговые сети уже сегодня получают прогноз мирового уровня.»
Константин Прайс
Коммерческий директор, Napoleon IT
GIGACHAT УСИЛИВАЕТ ДВИЖОК
↓ 13%
14×
ошибка прогноза WAPE
быстрее оптимизация
«Лапочка» российский бренд лимонадов
Кейс клиента
Прогноз спроса и оптимизация товарных остатков. Результат подтверждён клиентом.
13.4%
WAPE до внедрения
>30%
Рост точности vs. прежние инструменты
11.6%
WAPE после (с GigaChat)
Применение ГигаЧат в прогнозировании спроса впервые позволило достичь качества, сопоставимого с мировыми лидерами — на реальных данных российского производителя.
Оптимизация движка прогноза
Было: 2 недели
Стало: 1 день
