Как оценить ROI от внедрения ML-прогнозирования спроса?

📊 Помните, мы вам обещали постить полезности, которыми с нами поделились спикеры Tech Day 2026? Выполняем!
Сегодня подготовили материал на основе доклада компании Datanomics.

ML-прогнозирование спроса – тема, о которой много говорят. Но главный вопрос, который волнует бизнес: как посчитать, что это внедрение реально окупается?

Коротко о том, что внутри:

🔘 Прогноз — не самоцель. Ценность создают решения, которые на его основе принимаются.

🔘 Два реальных кейса:
– федеральная сеть пекарен (150 точек, 1000 позиций): снижение списаний на 20%, уровень сервиса 96%, автоматизация ручных расчётов на 100%;
– мясоперерабатывающий завод (150 магазинов фирменной розницы): рост продаж на 7% в физических единицах, снижение списаний на 20%.

🔘 Типичный результат окупаемости – 2-4 месяца.

Как честно измерить эффект, какие метрики зафиксировать до старта и почему пилот на ограниченных точках – обязательный этап, читайте в полной версии статьи.

➡️ Читайте статью на нашем сайте