Prever a demanda do cliente com o acelerador de solução de previsão de demanda
Solução de ponta a ponta com modelos de aprendizado de máquina consolidados
O ecossistema global de varejo é um reflexo do ambiente rápido e moderno em que vivemos. Você deve ser capaz de mudar com rapidez e se ajustar às demandas do momento. As empresas não conseguem atender à demanda de seus clientes em um mercado de varejo cada vez mais competitivo, em que as preferências do consumidor mudam com frequência e se supõe que as experiências do cliente sejam pessoais e ultrapassem plataformas, sendo entregues por qualquer meio.
Os varejistas estão procurando uma abordagem para entender onde há qualquer deficiência, pendência ou interrupção na cadeia de suprimentos. No ecossistema de varejo sobrecarregado e competitivo destes tempos desafiadores, é essencial ter uma visão de 360° de todas as dimensões da jornada do cliente – da produção até a entrega – ao longo da cadeia de suprimentos. As equipes de operações e manufatura precisam derrubar silos e antipadrões de dados dentro da organização para liberar recursos e evitar desperdício na cadeia de suprimentos.
Para ajudá-lo a atender às demandas do seu mercado altamente sensível ao tempo, recomendamos o acelerador de solução de previsão de demanda. O acelerador de solução de previsão de demanda mostra como criar um modelo de previsão de vendas personalizado. Esse acelerador contribui reduzindo o tempo de desenvolvimento por meio de ativos pré-criados e predefinidos. A implantação da solução de previsão de demanda pode ajudá-lo a retornar resultados em semanas e a fornecer a capacidade de dimensionar conforme aumentam os requisitos do seu negócio.
Melhore a precisão com a abordagem de "vários modelos"
Esse padrão de vários modelos é muito comum em diversos setores e se aplica a muitos casos de uso do mundo real. No setor de varejo, a abordagem de vários modelos é normalmente vista em:
Organizações de varejo que criam modelos de otimização de força de trabalho para milhares de lojas
Modelos de propensão de promoção de campanhas
Modelos de otimização de preço para centenas de milhares de produtos à venda
Cadeias de restaurante criando modelos de previsão de demanda em várias unidades
Exemplos de clientes
Carhartt
Para permanecer competitivas, a Carhartt procurou uma solução abrangente controlada por dados. Como as máquinas virtuais locais criaram um gargalo de memória, a empresa trabalhou com a Microsoft para expandir seu modelo com soluções de alto desempenho do Azure Machine Learning. As informações de dados bem carregadas ajudaram a Carhartt a otimizar as vendas em sites de comércio eletrônico, varejistas de grandes lojas e suas 33 lojas físicas. Leia a história completa do cliente Carhartt.
Walgreens
O Walgreens processa grandes quantidades de dados, contando com informações que vão da comparação de transações de ponto de venda a dados históricos na cadeia de suprimentos. A rede adquiriu outras farmácias, que trouxeram mais pontos de dados para análise. Com o Azure, o Walgreens foi capaz de usar o aprendizado de máquina para conectar fontes diferentes de dados, otimizando estoque e promoções para se dirigir aos clientes certos no momento certo. Leia a história completa do cliente Walgreens
Saiba como configurar seu ambiente, preparar seu conjunto de informações, treinar mais de 10.000 modelos e prever vendas. Em seguida, você pode personalizar o acelerador para seus desafios de negócios.
Introdução à implantação do MVP
- Localize seu código no acelerador de solução de previsão de demanda do repositório do GitHub.
- Implante o Azure Machine Learning e ativos no Azure.
- Configure o ambiente de desenvolvimento usando uma máquina virtual do notebook.
- Execute o Jupyter Notebooks. Depois que o ambiente de desenvolvimento estiver configurado, execute Jupyter Notebook passo a passo, seguindo as etapas para o acelerador de solução de vários modelos.
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