Prognostisera kundefterfrågan med lösningsacceleratorn för efterfrågeprognoser
Lösning från slutpunkt till slutpunkt med konsoliderade maskininlärningsmodeller
Det globala detaljhandelsekosystemet är en återspegling av vår snabba moderna miljö som vi lever i. Du måste kunna förändras snabbt och anpassa dig baserat på stundens krav. Företag kan inte möta efterfrågan från sina kunder på en alltmer konkurrensutsatt detaljhandelsmarknad, där konsumenternas preferenser ändras ofta och förutsätter kundupplevelser som är personliga, plattformsoberoende – som levereras på något medium.
Återförsäljare letar efter en metod för att förstå var det finns någon mängd brist, eftersläpning eller uppdelning i leveranskedjan. I det superladdade, konkurrenskraftiga detaljhandelsekosystemet i dessa utmanande tider är det ett krav att ha en 360-graders vy över alla dimensioner av kundresan – från produktion till leverans – längs leveranskedjan. Drift- och tillverkningsteam måste ta bort silor och dataantimönster inom organisationen för att frigöra resurser och förhindra avfall längs leveranskedjan.
För att hjälpa dig att uppfylla kraven på din mycket tidskänsliga marknad rekommenderar vi lösningsacceleratorn För prognostisering av efterfrågan. Lösningsacceleratorn för efterfrågeprognoser visar hur du skapar en anpassad modell för försäljningsprognoser. Den här acceleratorn hjälper till genom att minska utvecklingstiden genom fördefinierade, förkonfigurerade tillgångar. Genom att distribuera lösningen för efterfrågeprognoser kan du returnera resultat på veckor och ge dig möjlighet att skala allt eftersom dina affärsbehov växer.
Förbättra noggrannheten med metoden "många modeller"
Mönstret för många modeller är mycket vanligt i en mängd olika branscher och gäller för många verkliga användningsfall. I detaljhandelssektorn är metoden med många modeller vanligen i:
Detaljhandelsorganisationer skapar optimeringsmodeller för personal för tusentals butiker
Modeller för kampanjhöjningsbenägenhet
Prisoptimeringsmodeller för hundratusentals produkter som säljs
Restaurangkedjor bygger efterfrågeprognosmodeller i många butiker
Kundexempel
Carhartt
För att fortsätta vara konkurrenskraftig sökte Carhartt en omfattande datadriven lösning. Eftersom lokala virtuella datorer skapade en minnesflaskhals arbetade företaget med Microsoft för att utöka sin modell med högpresterande lösningar från Azure Machine Learning. Superladdade datainsikter hjälpte Carhartt att optimera försäljningen på e-handelswebbplatser, storbox-återförsäljare och dess 33 fysiska butiker. Läs hela Carhartt-kundberättelsen.
Walgreens
Walgreens bearbetar stora mängder data och förlitar sig på insikter från att jämföra försäljningstransaktioner med historiska data i leveranskedjan och hade förvärvat andra apotek, vilket lade till fler datapunkter att analysera. Med Azure kunde Walgreens använda maskininlärning för att ansluta olika datakällor för att optimera inventeringen och kampanjerna för att rikta in sig på rätt kunder vid rätt tidpunkt. Läs hela walgreens-kundberättelsen
Lär dig hur du konfigurerar din miljö, förbereder din datauppsättning, tränar över 10 000 modeller och prognostisera försäljningen. Sedan kan du anpassa din accelerator för dina affärsutmaningar.
Kom igång med att distribuera MVP
- Hitta din kod på GitHub-lagringsplatsen för Lösningsacceleratorn för efterfrågeprognoser.
- Distribuera Maskininlärning och tillgångar i Azure till Azure.
- Konfigurera utvecklingsmiljön med hjälp av en virtuell notebook-dator.
- Kör Jupyter Notebooks. När utvecklingsmiljön har konfigurerats går du igenom Jupyter Notebooks steg för steg och följer stegen för lösningsacceleratorn Många modeller.
Läs mer: