Практика применения искусственного интеллекта в аналитике продаж, остатков и клиентских данных. Реальные кейсы ритейла и фармы, инструменты и сценарии запуска в компании.
Алексей Иванов
IT-директор крупной ритейл-компании · 12 лет в аналитике и data-инфраструктуре
Зарегистрируйтесь на вебинар
Зарегистрироваться бесплатноРегистрация через Telegram-бот — это бесплатно и займёт минуту
Четыре блока, в которых мы переходим от общей логики ИИ-аналитики к конкретным сценариям в ритейле и фарме — и к запуску пилота в вашей компании.
Какие аналитические задачи можно ускорить: отчеты, поиск отклонений, анализ продаж, остатков, клиентов, маржинальности и план-факта. Отдельно разберем, какие данные нужны для нормального результата и где внедрение не даст экономического смысла.
Покажем сценарий, в котором ИИ помогает быстрее находить проблемные категории, просадки по точкам, излишки на складе и нестандартные изменения в продажах. Фокус: скорость управленческого вывода
Разберем, как ИИ помогает в анализе товарных групп, динамики спроса, оборачиваемости, наличия и отклонений по ключевым метрикам. Покажем, какие вопросы можно задавать к данным и какие выводы получает руководитель.
Что нужно подготовить перед пилотом: источники данных, права доступа, ответственные, критерии результата и ограничения. Покажем минимальный сценарий запуска без перестройки всей ИТ-инфраструктуры.
ИИ-аналитика как рабочий инструмент — от стратегии и финансов до операционных процессов и ИТ-систем.
Оценить, где ИИ-аналитика может дать измеримый эффект для бизнеса.
Ускорить работу с отчётами, план-фактом, маржинальностью и отклонениями.
Быстрее видеть просадки в продажах, клиентах, регионах и товарных группах.
Контролировать остатки, оборачиваемость, наличие и проблемные зоны в процессах.
Понять, как встроить ИИ-инструменты в 1С, BI, CRM, учётные и внутренние базы.
Сократить ручную подготовку отчётов и быстрее получать выводы для решений.
Практика: поиск отклонений, гипотезы, выводы и объяснение показателей.
Получать ответы по своим показателям без постоянных запросов к аналитикам.
Реальный опыт, метрики и пошаговые разборы от тех, кто отвечает за данные в крупных компаниях.
ИТ-директор · крупная фармацевтическая компания «Садыхан»
“ Расскажу, как мы за 8 месяцев перевели фармацевтическую аналитику на ИИ‑платформу: какие данные собирали, что сломали по дороге и какие конкретные метрики выросли после запуска.
Профиль спикера
Head of Data · сетевая розница, 1 200 точек
CDO · финтех, сегмент B2B
Product Lead · платформа ИИ-аналитики
Moderator · ведущая сессии Q&A
Закрытая сессия с разбором реальных кейсов фарма и финтеха. Без записи.
Собрали самые частые вопросы участников прошлых потоков. Если вашего вопроса нет в списке — напишите нам, ответим лично.
За 90 минут покажем, как внедрить предиктивную аналитику и сократить операционные расходы на 30% — без команды data-инженеров и месяцев настройки.