Vraag van klanten voorspellen met de oplossingsversneller voor vraagprognoses
End-to-end-oplossing met geconsolideerde machine learning-modellen
Het wereldwijde retailecosysteem is een weerspiegeling van onze snelle moderne omgeving waarin we leven. Je moet snel kunnen veranderen en je aanpassen op basis van de eisen van het moment. Bedrijven kunnen niet voldoen aan de vraag van hun klanten in een steeds concurrerendere retailmarktplaats, waar consumentenvoorkeuren regelmatig veranderen en waarbij wordt uitgegaan van persoonlijke, platformoverschrijdende klantervaringen die op elk medium worden geleverd.
Retailers zijn op zoek naar een benadering om te begrijpen waar zich een tekort, achterstand of uitsplitsing in de toeleveringsketen voordeed. In het superkrachtige, concurrerende retailecosysteem in deze uitdagende tijden is het een vereiste om een 360-gradenweergave te hebben van alle dimensies van het klanttraject, van productie tot levering, in de toeleveringsketen. Bedrijfs- en productieteams moeten silo's en antipatronen voor gegevens in de organisatie verwijderen om resources vrij te maken en verspilling in de toeleveringsketen te voorkomen.
Om u te helpen voldoen aan de eisen van uw zeer tijdgevoelige markt, raden we de oplossingsversneller voor vraagprognoses aan. De oplossingsverbetering voor vraagprognose laat zien hoe u een aangepast model voor verkoopprognoses bouwt. Deze accelerator helpt bij het verkorten van de ontwikkelingstijd via vooraf gebouwde, vooraf geconfigureerde assets. Door de oplossing voor vraagprognoses te implementeren, kunt u binnen weken resultaten retourneren en kunt u schalen naarmate uw bedrijfsvereisten toenemen.
Nauwkeurigheid verbeteren met de benadering 'veel modellen'
Het patroon van veel modellen is zeer gebruikelijk in een groot aantal verschillende branches en is van toepassing op veel praktijkgebruiksvoorbeelden. In de detailhandel wordt de benadering van veel modellen vaak gezien in:
Retailorganisaties bouwen modellen voor personeelsoptimalisatie voor duizenden winkels
Propensiteitsmodellen voor campagnepromotie
Prijsoptimalisatiemodellen voor honderdduizenden producten die worden verkocht
Restaurantketens bouwen modellen voor vraagprognose in veel verkooppunten
Klantvoorbeelden
Carhartt
Om concurrerend te blijven, zocht Carhartt naar een uitgebreide, gegevensgestuurde oplossing. Omdat on-premises virtuele machines een geheugenknelpunt creëerden, werkte het bedrijf samen met Microsoft om het model uit te breiden met krachtige oplossingen van Azure Machine Learning. Dankzij supercharged data insights kon Carhartt de verkoop optimaliseren in e-commercesites, big-box retailers en de 33 fysieke winkels. Lees het volledige carhartt klantverhaal.
Walgreens
Walgreens verwerkt enorme hoeveelheden gegevens, vertrouwt op inzichten uit het vergelijken van verkooppunttransacties met historische gegevens in de hele toeleveringsketen en heeft andere apotheken overgenomen, waardoor er meer gegevenspunten worden toegevoegd om te analyseren. Met Azure kon Walgreens machine learning gebruiken om de verschillende gegevensbronnen te verbinden om de voorraad en promoties te optimaliseren om de juiste klanten op het juiste moment te bereiken. Lees het volledige verhaal van de Walgreens-klant
Meer informatie over het configureren van uw omgeving, het voorbereiden van uw gegevensset, het trainen van meer dan 10.000 modellen en het voorspellen van de verkoop. Vervolgens kunt u uw accelerator aanpassen aan uw zakelijke uitdagingen.
Aan de slag met het implementeren van de MVP
- Zoek uw code in de GitHub-opslagplaats oplossingsversneller voor vraagprognoses.
- Implementeer Azure Machine Learning en assets in Azure.
- Configureer de ontwikkelomgeving met behulp van een virtuele Notebook-machine.
- Jupyter Notebooks uitvoeren. Zodra uw ontwikkelomgeving is ingesteld, voert u de Jupyter Notebooks stap voor stap uit en volgt u de stappen voor de oplossingsverbetering voor veel modellen.
Meer lezen: