Prognozowanie zapotrzebowania klientów za pomocą akceleratora rozwiązania do prognozowania popytu
Kompleksowe rozwiązanie ze skonsolidowanymi modelami uczenia maszynowego
Globalny ekosystem detaliczny jest odzwierciedleniem naszego szybko realizowanego nowoczesnego środowiska, w którym żyjemy. Musisz być w stanie szybko zmienić i dostosować się w zależności od potrzeb chwili. Firmy nie mogą sprostać zapotrzebowaniu swoich klientów na coraz bardziej konkurencyjnej platformie handlowej, w której preferencje konsumentów zmieniają się często i zakładają, że doświadczenia klientów są osobiste, międzyplatformowe — dostarczane na dowolnym nośniku.
Sprzedawcy detaliczni szukają podejścia do zrozumienia, gdzie istnieje niedobór, zaległości lub podział w łańcuchu dostaw. W tak trudnych czasach konkurencyjny ekosystem detaliczny musi mieć 360-stopniowy widok wszystkich wymiarów podróży klienta — od produkcji do dostawy — wzdłuż łańcucha dostaw. Zespoły ds. operacji i produkcji muszą usuwać silosy i antywzorzecy danych w organizacji— aby zwolnić zasoby i zapobiec marnowaniu wzdłuż łańcucha dostaw.
Aby ułatwić spełnianie wymagań rynku o dużym stopniu wrażliwym na czas, zalecamy akcelerator rozwiązań do prognozowania popytu. Akcelerator rozwiązania do prognozowania popytu pokazuje, jak utworzyć dostosowany model prognozowania sprzedaży. Ten akcelerator pomoże skrócić czas programowania dzięki wstępnie utworzonym, wstępnie skonfigurowanym zasobom. Wdrożenie rozwiązania do prognozowania zapotrzebowania może pomóc w zwracaniu wyników w tygodniach i dostarczać możliwość skalowania w miarę wzrostu wymagań biznesowych.
Zwiększanie dokładności przy użyciu podejścia "wiele modeli"
Wzorzec wielu modeli jest bardzo powszechny w wielu różnych branżach i ma zastosowanie do wielu rzeczywistych przypadków użycia. W sektorze detalicznym często spotykane jest podejście wielu modeli:
Organizacje handlu detalicznego tworzące modele optymalizacji pracowników dla tysięcy sklepów
Modele skłonność do promocji kampanii
Modele optymalizacji cen dla setek tysięcy sprzedawanych produktów
Sieci restauracji tworzące modele prognozowania popytu w wielu punktach sprzedaży
Przykłady klientów
Carhartt
Aby zachować konkurencyjność, Carhartt szukał kompleksowego rozwiązania opartego na danych. Ponieważ lokalne maszyny wirtualne stworzyły wąskie gardło pamięci, firma współpracowała z firmą Microsoft w celu rozszerzenia modelu o rozwiązania o wysokiej wydajności z usługi Azure Machine Learning. Supercharged data insights pomógł Carhartt zoptymalizować sprzedaż w witrynach handlu elektronicznego, sprzedawców big-box i jego 33 sklepów fizycznych. Przeczytaj pełną historię klienta Carhartt.
Walgreens
Walgreens przetwarza ogromne ilości danych, opierając się na szczegółowych danych z porównania transakcji sprzedaży z danymi historycznymi w całym łańcuchu dostaw i nabył inne apteki, dodając więcej punktów danych do analizy. Dzięki platformie Azure firma Walgreens mogła połączyć różne źródła danych za pomocą uczenia maszynowego, aby zoptymalizować spis i promocje, aby kierować właściwych klientów we właściwym czasie. Przeczytaj pełną historię klienta Walgreens
Dowiedz się, jak skonfigurować środowisko, przygotować zestaw danych, wytrenować ponad 10 000 modeli i prognozować sprzedaż. Następnie możesz dostosować akcelerator pod kątem wyzwań biznesowych.
Wprowadzenie do wdrażania programu MVP
- Znajdź kod w repozytorium GitHub akceleratora rozwiązania do prognozowania na żądanie.
- Wdrażanie usługi Azure Machine Learning i zasobów na platformie Azure.
- Skonfiguruj środowisko deweloperskie przy użyciu maszyny wirtualnej notesu.
- Uruchom notesy Jupyter Notebook. Po skonfigurowaniu środowiska projektowego wykonaj kroki krok po kroku notesy Jupyter Notebooks, wykonując kroki akceleratora rozwiązania wiele modeli.
Więcej informacji: