Twip battle - Консультирование по - VS - Создание предиктивных

Опыт работы с Wildberries, Beru, Goods, Ozon и др. более 4 лет. Удаленно и очно. Уже несколько десятков успешных консультаций.

Работа "с нуля"/консультация перед поставкой/первая поставка "за руку"/Консультирование/Полное ведение отгрузок

- Подключение вашего ЮЛ (ИП) к порталу поставщиков - заведение на площадку.

- Консультация и анализ ниши для вашего товара.

- Подбор ассортимента и просчет первой поставки.

- Заведение вашей ТМ, как поставщика.

- Формирование карточек товара.

- Формирование поставки.

- Контроль поставки (логистика).

Также помощь в получении декларации/сертификата ЕАС соответствия (если нет)

Ответы на все вопросы по поставкам на Wildberries, Beru, Goods, Ozon и др. вы получите просто заказав услугу.

Прогноз поставки и оборачиваемости по новой схеме с пониженным парнетрским вознаграждением WB

Для начала работы требуется:

- Ваш сайт (если есть)

- Прайс и ассортимент

- Пожелания

- Современные средства связи / месседжеры / email

- Готовность продавать и обеспечивать регулярные поставки.

- Договор (если подписан)

Обращайтесь.

Цена от 500 рублей

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