В последние два года представители российского бизнеса столкнулись с непредсказуемостью, резкими изменениями рыночных условий и потребительских предпочтений. Чтобы «оставаться на плаву» и достигать успеха в сложных обстоятельствах, крайне важным становится точное прогнозирование трендов и продаж.
Существует масса инструментов, позволяющих делать прогнозы. Наиболее современным и необычным решением является искусственный интеллект (ИИ). Широкие возможности нейросетей гарантируют оптимизацию запасов, облегчённое управление логистической цепочкой, повышение удовлетворённости потребителей.
Разновидности нейросетей для составления прогнозов
Для прогнозирования продаж и трендов могут использоваться различные типы ИИ:
- Рекуррентные (RNN). Такие нейросети осуществляют обработку последовательных данных, с учётом зависимости от предыдущих показателей. Многие популярные сервисы RNN дополнительно имеют механизмы LSTM (сети долгой краткосрочной памяти) и GRU (объединяют кратковременную и долговременную память в одном состоянии).
- Свёрточные (CNN). Этот тип нейросетей эффективен в обработке изображений, но его часто применяют и при анализе временных данных. Свёрточные слои помогают с выделением важных шаблонов и свойств в определённом наборе данных. Некоторые сервисы распознают объекты и анализируют семантическое сегментирование, а другие обнаруживают объекты и проводят сегментацию изображений.
- Преобразователи. Сравнительно «молодые» алгоритмы ИИ, которые показали высокую эффективность решения задач по обработке естественного языка. Такие нейросети способны выполнять обработку последовательных данных, при этом они могут внимать к контексту. К сервисам Transformers относится GPT, обучаемая по огромным блокам текстовой информации. Также существуют механизмы с вопросно-ответной системой и классификацией текста, генерацией фотографий, искусственных звуков и данных прочих видов.
- Энкодеры-декодеры «seq2seq». Нейронные сети с подобной архитектурой часто используют для перевода текстов, но они также способны прогнозировать временные ряды. Энкодеры преобразуют исходную информацию в скрытые представления, а декодеры используют их, чтобы прогнозировать будущие значения.
- Многослойные перцептроны. Инструменты с простой, но мощной архитектурой, которая включает в себя скрытые слои. В таких системах информация между искусственными нейронами передаётся за счёт функции активации. MLP можно использовать для прогнозирования продаж и спроса в разных задачах.
Особенности прогнозирования трендов и продаж с помощью ИИ
Для правильного использования нейросетей с целью прогнозирования потребительского спроса и планируемых продаж важно выполнить определённые действия:
- Определиться с целевой аудиторией. Чёткое видение портрета идеального и потенциального покупателя позволяет понять, какая продукция или услуги будут востребованными на рынке в ближайшей перспективе в конкретном сегменте рынка.
- Изучить данные. Благодаря глубокому анализу информационных данных удаётся понять, какая группа товаров или услуг была востребована в прошлом, а также какие из них с высокой долей вероятности станут популярными в будущем.
- Спрогнозировать спрос. После глубокого анализа данных о состоянии рынка, с помощью алгоритмов нейронных сетей можно составлять прогнозы касательно спроса в отношении конкретных товаров или услуг у конкретных категорий потребителей. Искусственный интеллект помогает прогнозировать продажи и тренды с довольно высокой точностью.
Нейросети всё чаще применяются в различных бизнес-сценариях. Среди ритейлеров распространены сервисы LSTM, чтобы анализировать временные ряды, планировать запасы и т. д. Инструменты CNN используют, чтобы распознавать образы и прогнозировать модные тренды. Системы GAN помогают генерировать спрос на новые товары и услуги, предугадывая потребности конкретных групп покупателей. С помощью рекомендательных систем, основанных на нейросетях, удаётся увеличивать объёмы продаж, предлагая пользователям персонализированную продукцию.
