Twip battle - Анализ товаров для - VS - Создание предиктивных

Имею опыт работы с маркетплейсами Ozon и Wildberries, практику в работе с селлерами, продающих товары на площадках маркетплейсов.

Можем сделать:

1. Аудит ЛК/бренда, сбор статистики по товарам и продажам, рекомендации;

2. Создание стратегии продвижения товаров/бренда/магазина;

3. Онлайн консультация по результатам анализа и аудита.

4. Определение сезонности для вашего товара;

Данная информация позволит вам принять решения о выводе продукта на маркетплейс, ценообразовании и конкурентной борьбе, а также проследить тренды на маркетплейсах.

Выбрать какую из задач необходимо реализовать и информацию для нее (ниша, категория товара, конкуренты, ваши карточки и т. д.)

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных