Prakiraan permintaan pelanggan dengan Akselerator Solusi Prakiraan Permintaan

  • Artikel

Solusi menyeluruh dengan model pembelajaran mesin terkonsolidasi

Ekosistem ritel global adalah cerminan lingkungan modern kita yang serba cepat tempat kita tinggal. Anda harus dapat berubah dengan cepat, dan menyesuaikan berdasarkan permintaan saat ini. Bisnis tidak dapat memenuhi permintaan pelanggan mereka di pasar ritel yang semakin kompetitif, saat preferensi konsumen sering berubah, dan menganggap pengalaman pelanggan yang bersifat pribadi, lintas platform — disampaikan pada media apa pun.

Pengecer mencari pendekatan untuk memahami tempat adanya sejumlah kekurangan, backlog, atau kerusakan dalam rantai pasokan. Dalam ekosistem ritel yang kompetitif dan meningkat di masa-masa sulit ini, adalah persyaratan untuk memiliki pandangan 360 derajat dari semua dimensi perjalanan pelanggan — mulai dari produksi hingga pengiriman — di sepanjang rantai pasokan. Tim operasi dan manufaktur perlu menghapus silo dan antipola data dalam organisasi — untuk mengosongkan sumber daya dan mencegah sumber daya tidak terpakai di sepanjang rantai pasokan.

Untuk membantu Anda memenuhi permintaan pasar yang sangat sensitif terhadap waktu, kami merekomendasikan Akselerator Solusi Prakiraan Permintaan. Akselerator Solusi Prakiraan Permintaan menunjukkan kepada Anda cara membangun model prakiraan penjualan yang disesuaikan. Akselerator ini akan membantu dengan mengurangi waktu pengembangan melalui aset yang telah dibangun dan telah dikonfigurasi sebelumnya. Menyebarkan Solusi Prakiraan Permintaan dapat membantu Anda mengembalikan hasil dalam beberapa minggu, dan memberi Anda kemampuan untuk menskalakan seiring pertumbuhan kebutuhan bisnis Anda.

Meningkatkan akurasi dengan pendekatan "banyak model"

Banyak model menuntut pendekatan prakiraan

Pola banyak model sangat umum di berbagai industri, dan berlaku untuk banyak kasus penggunaan dunia nyata. Di sektor ritel, pendekatan banyak model biasanya terlihat di:

  • Organisasi ritel yang membangun model optimalisasi tenaga kerja untuk ribuan toko

  • Model kecenderungan promosi kampanye

  • Model pengoptimalan harga untuk ratusan ribu produk yang dijual

  • Rantai restoran yang membangun model prakiraan permintaan di banyak outlet

Contoh Pelanggan

Carhartt

Agar tetap kompetitif, Carhartt mencari solusi berbasis data yang komprehensif. Karena mesin virtual lokal menciptakan penyempitan memori, perusahaan bekerja dengan Microsoft untuk memperluas modelnya dengan solusi dengan performa tinggi dari Azure Machine Learning. Wawasan data yang meningkat membantu Carhartt mengoptimalkan penjualan di seluruh situs e-commerce, pengecer kotak besar, dan 33 toko fisiknya. Baca Kisah pelanggan Carhartt lengkap.

Walgreens

Walgreens memproses sejumlah besar data, mengandalkan wawasan dari membandingkan transaksi titik penjualan dengan data historis di seluruh rantai pasokan, dan telah mengakuisisi apotek lain, menambahkan lebih banyak titik data untuk dianalisis. Dengan Azure, Walgreens dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menghubungkan sumber data yang berbeda untuk mengoptimalkan inventaris dan promosinya guna menargetkan pelanggan yang tepat pada waktu yang tepat. Baca Kisah pelanggan Walgreens lengkap

Pelajari cara mengonfigurasi lingkungan Anda, menyiapkan himpunan data, melatih lebih dari 10.000 model, dan memprakirakan penjualan. Kemudian, Anda dapat menyesuaikan akselerator untuk tantangan bisnis Anda.

Mulai menyebarkan MVP

  1. Temukan kode Anda di repositori GitHub Akselerator Solusi Prakiraan Permintaan.
  2. Sebarkan pembelajaran mesin dan aset Azure ke Azure.
  3. Konfigurasikan lingkungan pengembangan menggunakan mesin virtual Notebook.
  4. Menjalankan Jupyter Notebooks. Setelah lingkungan pengembangan Anda disiapkan, jalankan melalui Jupyter Notebooks selangkah demi selangkah, mengikuti langkah-langkah untuk Akselerator Solusi Banyak Model.

Baca selengkapnya: