Talep Tahmini Çözüm Hızlandırıcısı ile müşteri talebini tahmin etme
Birleştirilmiş makine öğrenmesi modelleriyle uçtan uca çözüm
Küresel perakende ekosistemi, içinde yaşadığımız hızlı tempolu modern ortamımızın bir yansımasıdır. Hızla değişebilmeli ve o anın taleplerine göre ayarlayabilmelisiniz. İşletmeler, tüketici tercihlerinin sıklıkla değiştiği ve kişisel, platformlar arası müşteri deneyimlerinin herhangi bir ortamda sunulduğu, giderek daha rekabetçi hale gelen bir perakende markette müşterilerinin talebini karşılayamaz.
Perakendeciler tedarik zincirinde ne kadar eksiklik, kapsam veya parçalama olduğunu anlamak için bir yaklaşım arıyor. Bu zorlu dönemlerde rekabet gücü yüksek perakende ekosisteminde, tedarik zinciri boyunca üretimden teslimata kadar müşteri yolculuğunun tüm boyutlarının 360 derecelik bir görünümüne sahip olmak gerekir. Operasyon ve üretim ekiplerinin kaynak boşaltmak ve tedarik zinciri boyunca israfı önlemek için kuruluş içindeki siloları ve veri kötü modellerini kaldırması gerekir.
Zamana duyarlı pazarınızın taleplerini karşılamanıza yardımcı olmak için Talep Tahmini Çözüm Hızlandırıcısı'nı öneririz. Talep Tahmini Çözümü Hızlandırıcısı, özelleştirilmiş bir satış tahmin modeli oluşturmayı gösterir. Bu hızlandırıcı, önceden oluşturulmuş, önceden yapılandırılmış varlıklar aracılığıyla geliştirme süresini kısaltarak yardımcı olur. Talep Tahmini Çözümünü dağıtmak, sonuçları haftalar içinde döndürmenize ve iş gereksinimleriniz arttıkça ölçeklendirme olanağı sunmanıza yardımcı olabilir.
"Çok modelli" yaklaşımla doğruluğu geliştirme
Birçok modelin Deseni, çok çeşitli sektörlerde çok yaygındır ve birçok gerçek dünya kullanım örneği için geçerlidir. Perakende sektöründe birçok model yaklaşımı yaygın olarak şu durumlarda görülür:
Binlerce mağaza için iş gücü iyileştirme modelleri oluşturan perakende kuruluşları
Kampanya promosyonu destek modelleri
Satılan yüz binlerce ürün için fiyat iyileştirme modelleri
Restoran zincirleri birçok markette talep tahmin modelleri oluşturuyor
Müşteri Örnekleri
Carhartt
Carhartt, rekabet gücünü korumak için kapsamlı bir veri odaklı çözüm aradı. Şirket içi sanal makineler bir bellek sorunu oluşturduğundan, şirket Azure Machine Learning'in yüksek performanslı çözümleriyle modelini genişletmek için Microsoft ile birlikte çalıştı. Süper güçlü veri içgörüleri, Carhartt'ın e-ticaret siteleri, büyük kutu perakendecileri ve 33 fiziksel mağazasındaki satışları iyileştirmesine yardımcı oldu. Carhartt müşteri hikayesinin tamamını okuyun.
Walgreens
Walgreens, satış noktası işlemlerini tedarik zincirindeki geçmişe dönük verilerle karşılaştırırken elde edilen içgörülere dayanarak büyük miktarlardaki verileri işler ve başka eczaneler edinerek analiz edilecek daha fazla veri noktası ekler. Azure ile Walgreens, envanterini ve promosyonlarını doğru zamanda doğru müşterileri hedeflemek üzere iyileştirmek üzere farklı veri kaynaklarına bağlanmak için makine öğrenmesini kullanabildi. Walgreens müşteri hikayesinin tamamını okuyun
Ortamınızı yapılandırmayı, veri kümenizi hazırlamayı, 10.000'den fazla modeli eğitmeyi ve satış tahmini yapmayı öğrenin. Ardından hızlandırıcınızı iş zorluklarınıza göre özelleştirebilirsiniz.
MVP'yi dağıtmaya başlama
- Kodunuzu Talep Tahmin Çözümü Hızlandırıcısı GitHub deposunda bulun.
- Azure machine learning'i ve varlıkları Azure'a dağıtma.
- Bir Notebook sanal makinesi kullanarak geliştirme ortamını yapılandırın.
- Jupyter Notebooks'u çalıştırın. Geliştirme ortamınız ayarlandıktan sonra , Çok Modelli Çözüm Hızlandırıcısı adımlarını izleyerek Jupyter Notebooks'u adım adım çalıştırın.
Daha fazla bilgi edinin: