Прогнозирование связей на рынке: Новый этап для вашего бизнеса

В условиях современных динамичных деловых отношений прогнозирование смены поставщиков и покупателей становится ключевым инструментом для компаний, стремящихся сохранять конкурентоспособность. Наш проект направлен на решение этой задачи, используя передовые методы машинного обучения, чтобы помочь компаниям предвидеть и реагировать на изменения в их цепочках поставок и покупок.

Привет, меня зовут Артём, и я руководитель проекта по прогнозированию деловых связей в одной из крупных корпораций. Мы провели всестороннее исследование рынка, чтобы понять динамику образования новых пар "поставщик-покупатель". Анализ показал, что различные отрасли демонстрируют уникальные тенденции. Например, рынок строительных материалов в 2023 году достиг 1.5 триллионов рублей, с числом новых контрагентов в строительной отрасли, выросшим на 13.83%, и достигшим почти 49 тысяч. В сфере логистики рынок грузоперевозок привлек почти 29 тысяч новых контрагентов, с ростом на 16.5%, а общая сумма транзакций достигла 306 миллиардов рублей. В IT-отрасли число новых контрагентов увеличилось на 33%, что является самым высоким ростом среди всех отраслей, с общей суммой транзакций почти 79 миллиардов рублей и средним чеком одной транзакции в 26,254 рубля. Эти данные подтверждают необходимость точных прогнозов для бизнеса, чтобы оставаться конкурентоспособными и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Мы разработали модель, которая предсказывает увеличение новых пар "поставщик-покупатель" у компаний быстрее, чем в среднем по рынку. Это позволяет нашим клиентам быть на шаг впереди своих конкурентов, адаптируя свою стратегию на основе точных прогнозов.

На основе исторических данных, собранных с 2013 года, мы создали модель, которая учитывает 53 различных признака, включая финансовые показатели, HR-данные, транзакционные данные, маркетинговые расходы и другие важные метрики.

Модель показала точность свыше 85% на ретро данных. Мы обнаружили, что наибольшее влияние на появление новых поставщиков оказывают:

Аналогично, на появление новых клиентов влияет:

1. Увеличение объема продаж и прибыли

Гипотеза: Компании, активно меняющие поставщиков, могут добиться лучшей цены и качества продукции, что положительно скажется на выручке и прибыли.

Решение: Модель предсказывает оптимальное время для смены поставщиков, что помогает минимизировать затраты и максимизировать доходы.

2. Оптимизация закупок

Гипотеза: Прогнозирование смены поставщиков позволяет планировать закупки более эффективно, снижая издержки и увеличивая надежность поставок.

Решение: Модель помогает выбрать наилучших поставщиков, основываясь на исторических данных и текущих показателях.

3. Увеличение клиентской базы

Гипотеза: Предсказание новых клиентов и их потребностей позволяет компании предлагать более персонализированные услуги, привлекая больше новых клиентов.

Решение: Модель прогнозирует потребности потенциальных клиентов, позволяя предложить им точные и своевременные решения.

Мы планируем продолжить обогащение модели новыми предикторами и кастомизацию под конкретные потребности каждой отрасли. Это позволит сделать прогнозы еще более точными и релевантными для различных сегментов рынка.

Мы ищем партнеров и клиентов, заинтересованных в совместной работе по улучшению нашей модели. Ваши идеи и потребности помогут нам адаптировать модель под конкретные бизнес-задачи, что, в свою очередь, принесет ощутимые выгоды и конкурентные преимущества.

Если вы хотите узнать больше о нашем проекте или обсудить возможности сотрудничества, пожалуйста, напишите в комментариях или в личку. Давайте вместе сделаем ваш бизнес еще успешнее!