Předpověď poptávky zákazníků pomocí akcelerátoru řešení prognózování poptávky
Kompletní řešení s konsolidovanými modely strojového učení
Globální maloobchodní ekosystém je odrazem našeho rychlého moderního prostředí, ve kterém žijeme. Musíte být schopni rychle měnit a přizpůsobovat se na základě požadavků okamžiku. Firmy nemůžou uspokojit poptávku svých zákazníků na stále konkurenceschopnějším maloobchodním marketplace, kde se často mění preference zákazníků a předpokládají, že zákaznická prostředí, která jsou osobní, multiplatformní – poskytovaná na libovolném médiu.
Maloobchodníci hledají přístup, aby pochopili, kde v dodavatelském řetězci dochází k nějakému výpadku, backlogu nebo rozpadu. V superplňavém konkurenčním maloobchodním ekosystému v těchto náročných časech je potřeba mít 360stupňový přehled o všech dimenzích cesty zákazníka – od výroby po dodávku – v rámci dodavatelského řetězce. Provozní a výrobní týmy potřebují v rámci organizace odstranit sila a antipatterny dat , aby se uvolnily prostředky a zabránily plýtvání v dodavatelském řetězci.
Abychom vám pomohli splnit požadavky vašeho vysoce časově citlivého trhu, doporučujeme akcelerátor řešení prognózování poptávky. Akcelerátor řešení prognózování poptávky ukazuje, jak vytvořit přizpůsobený model prognózování prodeje. Tento akcelerátor vám pomůže zkrátit dobu vývoje prostřednictvím předem připravených a předem nakonfigurovaných prostředků. Nasazení řešení prognózy poptávky vám může pomoct vrátit výsledky v týdnech a poskytnout vám možnost škálovat podle rostoucích obchodních požadavků.
Zlepšení přesnosti pomocí přístupu "mnoho modelů"
Vzor mnoha modelů je velmi běžný v nejrůznějších odvětvích a vztahuje se na mnoho případů použití v reálném světě. V maloobchodním sektoru se přístup s mnoha modely běžně používá v následujících funkcích:
Maloobchodní organizace vytvářejí modely optimalizace pracovních sil pro tisíce prodejen
Modely sklonu k propagaci kampaně
Modely optimalizace cen pro stovky tisíc prodávaných produktů
Řetězce restaurací vytvářejí modely prognóz poptávky v mnoha prodejnách
Příklady zákazníků
Carhartt
Aby si udržel konkurenceschopnost, carhartt hledal komplexní řešení založené na datech. Vzhledem k tomu, že místní virtuální počítače vytvořily kritický bod paměti, společnost ve spolupráci s Microsoftem rozšířila svůj model o vysoce výkonná řešení z Azure Machine Learning. Superúplné přehledy dat pomohly společnosti Carhartt optimalizovat prodej napříč weby elektronického obchodování, velkými prodejci a 33 fyzickými obchody. Přečtěte si celý příběh zákazníka Carhartt.
Walgreens
Společnost Walgreens zpracovává obrovské objemy dat, spoléhá na poznatky z porovnání transakcí v místě prodeje s historickými daty v rámci dodavatelského řetězce a získala další lékárny a přidala další datové body k analýze. Díky Azure dokázala společnost Walgreens pomocí strojového učení propojit různorodé zdroje dat a optimalizovat tak inventář a propagační akce tak, aby cílila na správné zákazníky ve správný čas. Přečtěte si celý příběh zákazníka Walgreens.
Zjistěte, jak nakonfigurovat prostředí, připravit datovou sadu, vytrénovat více než 10 000 modelů a předpovídat prodej. Pak si můžete akcelerátor přizpůsobit pro vaše obchodní výzvy.
Začínáme s nasazením MVP
- Najděte svůj kód v úložišti GitHubu akcelerátoru řešení pro prognózování poptávky.
- Nasazení služby Azure Machine Learning a prostředků do Azure
- Nakonfigurujte vývojové prostředí pomocí virtuálního počítače Poznámkový blok.
- Spusťte poznámkové bloky Jupyter. Po nastavení vývojového prostředí proveďte krok za krokem poznámkové bloky Jupyter a postupujte podle kroků akcelerátoru řešení Pro mnoho modelů.
Další informace: