Сопоставление продукции конкурентов для формирования цен

Краткая техническая задача

Собрать и нормализовать данные о продукции конкурентов (разные форматы, разные названия), сравнить по химическому составу, фракциям и качественным показателям, чтобы коммерческий отдел мог быстро принимать решения о корректировке цен.

Цель заказчика

Собрать и нормализовать данные о продукции конкурентов (разные форматы, разные названия), сравнить по химическому составу, фракциям и качественным показателям, чтобы коммерческий отдел мог быстро принимать решения о корректировке цен.

Решение задачи

Создана ML-модель pattern matching, которая автоматически сопоставляет позиции клиента и конкурентов, нормализует наименования и формирует рекомендации по ценам.

Реализация задачи

Разработан единый справочник продукции, настроены ETL-процессы для загрузки данных, построены интерактивные дашборды с динамикой цен.

Что в результате?

Подготовка отчёта за 30 минут вместо нескольких дней
Рост маржи по ключевым контрактам на 5–7%

Технологии в проекте

Python, Pandas scikit-learn, FastAPI, PostgreSQL, Plotly Dash

Смотреть следующий

LLM + RAG для поиска по документам