В данной статье проанализированы положительные стороны использования нейронной сети для прогнозирования продаж, оценена эффективность нейронной сети для прогнозирования объемов продаж в компании ООО «Сфера».

Ключевые слова: нейронная сеть, эффективность, оценка, объемы продаж, прогнозирование.

По мере развития технологий искусственного интеллекта модели нейронных сетей становятся инструментом изменения ландшафта торговли. Эти модели используют сложные алгоритмы машинного обучения для анализа огромных массивов данных, извлекая сложные закономерности и тенденции, которые выдвигают на передний план персонализированный опыт покупок. Слияние искусственного интеллекта и розничной торговли — это не просто конвергенция отраслей; это революция, которая меняет подход к покупкам [4, с.16].

Искусственная нейронная сеть пытается имитировать человеческие способности, моделируя нейроны мозга с помощью компьютерных моделей. Нервные клетки, из которых состоит корковый слой нервной системы, называются нейронами. Архитектура и взаимодействие между нейронами в нейронных сетях делятся на две группы: сети с прямой связью и сети с обратной связью (рекуррентные).

Статическая сеть с прямой связью представляет собой совокупность связанных нейронов, которые представляют собой нелинейную функцию своих входных данных. Информация передаётся только в прямом направлении, от входных данных к выходным.

Внедрение моделей нейронных сетей в торговле открывает множество преимуществ, которые способствуют преобразующему росту. В основе лежит более глубокое понимание поведения и предпочтений клиентов. Организации торговли, использующие эти знания, обладают мощным инструментом для разработки целенаправленных маркетинговых кампаний, которые находят глубокий отклик у их аудитории. Модели нейронных сетей позволяют торговым компаниям адаптировать свои стратегии к индивидуальным клиентам, способствуя укреплению отношений между брендом и потребителем [2, с.38].

Нейронные сети помогают торговым организациям решать различные задачи, представленные на рис.1.

Рис. 1. Задачи, решаемые с помощью нейросетей

Таким образом, основной задачей нейросетей при прогнозировании является точное прогнозирование продаж, или, как его называют, прогнозирование спроса. Прогнозирование продаж важно для торговых организаций, чтобы избежать как недостаточного, так и избыточного количества товаров на складе [3].

Высокоточное прогнозирование продаж имеет решающее значение во многих отраслях экономики, в частности, в торговле. Поэтому для планирования продаж и операций требуется прогнозная информация. Однако традиционно используются методы прогнозирования на основе временных рядов, которые учитывают только сезонность, тенденцию, авторегрессионные и циклические факторы. Этот тип прогнозирования не подходит, особенно в случаях, когда на продажи товара влияет множество других факторов.

Для торговых организаций разработаны рекуррентные нейронные сети (RNN). Данные нейронные сети необходимы для снижения значения функции потерь, которая оценивает полную разницу между входными данными модели и реальными результатами. (RNN) являются ценным подходом в глубоком обучении. RNN обладают памятью, в отличие от типичных нейронных сетей прямого распространения [5].

Нейронная сеть, внедренная в ООО «Сфера», анализирует комплекс разнообразных параметров для формирования достоверных прогнозов продаж. Среди ключевых факторов, учитываемых алгоритмом, особое значение имеют маркетинговые активности компании, включая различные специальные предложения и дисконтные программы.

Нейросеть также принимает во внимание календарный контекст, дифференцируя рабочие, выходные и праздничные дни, что существенно влияет на потребительское поведение. Статистические данные о продажах за выбранные пользователем временные интервалы служат фундаментальной основой для обучения системы.

Результатом обработки всех вышеперечисленных входных параметров становятся прогностические значения продаж, позволяющие руководству компании принимать взвешенные стратегические решения. Такой подход к планированию бизнеса значительно повышает конкурентоспособность ООО «Сфера» на современном высокотехнологичном рынке.

В результате внедрения были определены параметры эффективности внедрения нейронной сети в ООО «Сфера», указанные на рис.2.

Рис. 2. Параметры эффективности внедрения нейронной сети в ООО «Сфера»

Таким образом, практика внедрения нейронной сети показывает, что искусственные нейронные сети могут обеспечить высокую точность прогнозирования продаж, что важно для эффективного прогнозирования продаж. Традиционные методы часто не справляются с этой задачей из-за ограниченного учёта различных факторов, влияющих на ситуацию.

В отличие от традиционных методов прогнозирования временных рядов, которые в первую очередь ориентированы на сезонность, тенденции и циклические факторы, для данной нейросети подчеркивается важность включения дополнительных переменных. Модель использовала данные о прошлых продажах, ценах, информацию о рекламных акциях и данные о погоде, демонстрируя комплексный подход к прогнозированию [1, с.107].

В данной нейросети определяется наиболее подходящая структура, используемая для прогнозирования продаж. Эта оптимизация имеет решающее значение для повышения эффективности модели прогнозирования, что приводит к более точным прогнозам продаж.

Результаты показывают, что модель превосходит традиционные методы прогнозирования, предоставляя продавцам более надёжный инструмент для прогнозирования продаж и эффективного управления запасами. Это может привести к повышению удовлетворённости клиентов и снижению затрат, связанных с избыточными или дефицитными запасами.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования продаж может значительно повысить точность за счёт учёта более широкого спектра влияющих факторов, что делает это решение более эффективным для торговых организаций.

Литература:

1. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. / Пер. с англ.– М: Манн, Иванов и Фербер, 2022 г. — 496 с.
2. Джамалова Н. А., Ахматов М. С. Применение технологии нейронных сетей в бизнес среде // Вестник науки. 2021. № 5–1 (38). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-neyronnyh-setey-v-biznes-srede (дата обращения: 27.04.2025).
3. Как нейронные сети экономят бизнесу время и деньги. Digimatics. Хабр. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/articles/694876/ (дата обращения: 26.04.2025).
4. Кузнецов В. П. Нейронные сети: практический курс: учебное пособие / В. П. Кузнецов. Рязань, 2020. 72 с.
5. Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре». РБК. Тренды. Индустрия 4.0 [Электронный ресурс]. URL: https://dzen.ru/a/ZBLVR6rZFBok5L3x