Ocado: прогноз спроса на глубоком обучении до 40% точнее традиционного

Ocado Group разрабатывает Ocado Smart Platform (OSP) — комплексное решение для онлайн-торговли продуктами, фулфилмента и логистики, которое используют ритейлеры-партнёры. В онлайн-рознице продуктов цепочка поставок зависит от колебаний спроса, сроков годности, точности заказов и ожиданий покупателей по наличию и ассортименту. Ритейлер выбирает между двумя рисками: при недозаказе покупатель не получает заказанное и удовлетворённость падает, при перезаказе снижается прибыльность и растут списания. Одни партнёры ставят на первое место наличие и точность выполнения заказов, другие — сокращение отходов. Ритейлеры работают с несколькими складами и веб-магазинами одновременно и широким ассортиментом, поэтому для планирования запасов нужны долгосрочные и краткосрочные прогнозы по товарам.

Традиционные модели прогнозирования не обеспечивали нужных Ocado масштаба и скорости, поэтому компания построила собственные прогнозы спроса на основе глубокого обучения. Модели обучены на многолетних данных продуктовой розницы и продолжают учиться со временем. Они используют данные веб-магазина: товары в корзинах, прошлые продажи и несколько типов промоакций. На OSP ежедневно формируется большое число прогнозов того, что купят покупатели. По данным Ocado, её модели глубокого обучения до 40% точнее традиционных систем прогнозирования в рознице. С помощью машинного обучения платформа также прогнозирует продажи и списания по товару с учётом остатков, сроков годности и ожидаемого спроса.

Прогнозы встроены в OSP и связаны с управлением запасами и пополнением. Модели автоматизируют решения о пополнении: система сама формирует заказы поставщикам на основе прогнозов и рекомендует оптимальный объём закупки, чтобы обеспечить высокое наличие при низких списаниях. На OSP покупатель сначала выбирает слот доставки, и платформа в реальном времени определяет, какие товары показывать в веб-магазине, исходя из наличия, ожидаемых поставок и сроков годности. Для товаров с истекающим сроком платформа запускает распродажу в веб-магазине партнёра. По данным на январь 2025 года, компания дорабатывает модели, добавляя новые признаки и входные данные.