Ключевые слова
Как цитировать
Аннотация
В статье рассматривается проблема отказов от заказов в сегменте строительных инструментов (Power Tools и Hand Tools) на крупных маркетплейсах за период с 1 октября 2024 года по 31 марта 2025 года. Исследование основано на данных интернет-магазина — ежедневных заказах, где по каждой платформе фиксируется несколько операций. Основное внимание уделено отказам, которые происходят до получения товара или в пункте выдачи. Такие ситуации рассматриваются как показатель качества логистики и обслуживания. Для анализа причин отказов использовались методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, Random Forest и градиентный бустинг. Их результаты сравнивались между собой с помощью показателей точности и ROC-AUC. В итоге было выявлено, что уровень отказов различается в зависимости от маркетплейса. Также стало понятно, что можно создать модель, которая будет заранее предсказывать вероятность отказа. Это помогает компаниям снижать лишние затраты и лучше управлять продажами. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента для прогнозирования отказов и повышении эффективности продаж в сегменте строительных инструментов.