AI Logistics Consulting

ИИ-алгоритмы
для логистики
маркетплейсов

Внедряем алгоритмы машинного обучения в управление доставкой, планирование загрузки складов и оптимизацию товаропотоков. Измеримый результат — снижение операционных затрат и рост скорости.

−30%
время доставки последней мили
−35%
out-of-stock через предиктив
+40%
точность слотов доставки
−20%
стоимость обработки возвратов
Use Cases

Где ИИ даёт
измеримый результат

Конкретные задачи с доказанным ROI — от мировых лидеров до российского рынка.

01 — Доставка
Динамическая маршрутизация последней мили
Алгоритмы реального времени пересчитывают маршруты с учётом пробок, загрузки и временных окон. Снижает CPO и повышает NPS.
JD.com: −30% время доставки
02 — Склады
Предиктивное управление запасами
ML-модели прогнозируют спрос по регионам и перераспределяют стоки. Решает проблему "товар не там" при региональной экспансии.
Amazon: −35% out-of-stock
03 — Пиковые нагрузки
Оптимизация загрузки сортировочных центров
Прогнозирование потока + планирование смен. Выдержать 11.11 и НГ без коллапса и без избыточного найма.
Cainiao: 1B посылок/день в пик
04 — NPS
ИИ-планирование слотов доставки
Модель рассчитывает реалистичные временные окна на основе загрузки, погоды и исторических данных.
Instacart: +40% точность слотов
05 — Возвраты
Автоматизация reverse logistics
Предсказание вероятности возврата + оптимальная маршрутизация. Высокий % возвратов на маркетплейсах = существенная экономия.
Zalando: −20% стоимость возврата
Ваша задача
Обсудим конкретный кейс под вашу инфраструктуру
Написать
О нас

Экспертиза изнутри индустрии

Работаем на стыке e-commerce операционки и прикладного ИИ. Наш опыт — не академический: мы управляли реальными товаропотоками.

Подход — не внедрение ради внедрения, а измеримый ROI на каждом этапе. Пилот → валидация → масштабирование.

→ Telegram: @ecomai_tech

Обсудим
вашу задачу

Оставьте заявку — расскажем что реально внедрить и какой результат ожидать.

→ hello@ecom-ai.tech → Telegram: @ecomai_tech