Обо мне/Проекты/Авто и автозапчасти

Авто и автозапчасти

Пиковый спрос на шины, погодные аномалии и цены конкурентов, меняющиеся каждый день.

Кейс 1 · Топ-5 игрок рынка автозапчастейДинамическое ценообразование

Задача

Автоматическая система динамического ценообразования для всех каналов продаж: интернет-сайт, маркетплейсы, розничная сеть и B2B/B2G-клиенты. Цена должна учитывать товарные остатки, комплектность, сезон, ценовые ограничения производителей и поставщиков, аналоги, данные «Автостата», погоду, цены конкурентов, программу лояльности, KVI-товары и год производства автомобиля.

Решение

Система на 3 500+ ценовых правилах: ежедневно автоматически собирает цены топ-5 конкурентов по регионам и пересчитывает правила для всех каналов, торговых точек и товаров. Правила задаются централизованно на все филиалы или децентрализованно на отдельные категории — новые правила бизнес-пользователи создают сами, без разработчиков. Отдельный контур — ценовые правила для KVI-продуктов.

Результат
  • Скорость: пересчёт цен по всей компании — менее чем за 30 минут
  • Аналитика: ежедневный автоматический мониторинг цен топ-5 конкурентов по регионам/городам
  • Финансы: чистая прибыль пилотных точек выросла на 2–9% относительно контрольной группы (A/B тест)

Кейс 2 · Крупный федеральный дистрибьютор автозапчастей и шинПрогнозирование

Задача

Система прогнозирования спроса на ~100 000 SKU с учётом остатков, комплектности, аналогов и данных «Автостата».

Решение

Прогноз с автоматической очисткой истории от аномалий, учётом out-of-stock, неудовлетворённых заказов и динамики авторынка; отчёты и алерты для планеров; автоматизация ETL.

Результат
  • Точность: рост на 27 п.п. к предыдущему решению
  • Скорость: расчёт прогноза — менее чем за несколько часов

Кейс 3 · Крупнейшая федеральная сеть шинных центровIBP для ритейла

Задача

Внедрить IBP-систему: оптимизация ассортимента, прогноз спроса, планирование продаж, поставок и распределения запасов по сети. Масштаб: ~200 000 SKU, ~744 торговые точки, ~24 канала. Специфика: яркая сезонность (пики зимних и летних шин), погодные аномалии, регионы, промо, интеграция с ЭДО.

Решение

Сквозной контур планирования с учётом блоков роста — погодные условия, данные «Автостата», промо и изменение цен; механизм согласования версий планов с ЭДО; система алертов.

Результат
  • Точность прогноза: рост на 26% по сравнению с предыдущей системой
  • Процессы: сквозное планирование от оптимизации ассортимента до распределения запасов по логистическим узлам
← Все отрасли Телеком →