Prévoir la demande des clients avec l’accélérateur de solution Prévision de la demande
Solution de bout en bout avec des modèles Machine Learning consolidés
L’écosystème mondial de la vente au détail est un reflet de l’environnement moderne rapidement changeant où nous vivons. Vous devez être en mesure de changer rapidement et de vous adapter en fonction des demandes du moment. Les entreprises ne peuvent pas répondre à la demande de leurs clients dans une place de marché de vente au détail de plus en plus concurrentielle, où les préférences des consommateurs changent fréquemment et supposent des expériences client personnelles et interplateformes, fournies sur n’importe quel support.
Les revendeurs recherchent une approche pour comprendre où il y a une pénurie, un backlog ou une rupture dans la chaîne logistique. Dans l’écosystème de vente au détail survolté et concurrentiel de ces temps difficiles, il est nécessaire de disposer d’une vue à 360 degrés de toutes les dimensions du parcours des clients, de la production à la livraison, sur toute la chaîne logistique. Les équipes d’exploitation et de fabrication doivent supprimer les silos et les anti-modèles de données au sein de l’organisation, pour libérer des ressources et éviter les gaspillages dans la chaîne logistique.
Pour vous aider à répondre aux demandes de votre marché très sensible au facteur temps, nous vous recommandons d’utiliser l’accélérateur de solution Prévision de la demande. L’accélérateur de solution Prévision de la demande vous montre comment créer un modèle personnalisé de prévision des ventes. Cet accélérateur vous aidera à réduire les temps de développement grâce à des ressources préexistantes et préconfigurées. Le déploiement de la solution Prévision de la demande peut vous aider à obtenir des résultats en quelques semaines et vous offrir la possibilité d’évoluer à mesure de l’accroissement des besoins de votre entreprise.
Améliorer la justesse avec l’approche « nombreux modèles »
Cette approche « nombreux modèles » est très courant dans un vaste éventail de secteurs et s’applique à de nombreux cas d’usage réels. Dans le secteur de la vente au détail, l’approche « nombreux modèles » se rencontre fréquemment dans les contextes suivants :
Les organisations de vente au détail qui créent des modèles d’optimisation des effectifs pour des milliers de magasins
Des modèles de tendances des promotions des campagnes
Des modèles d’optimisation des prix pour des centaines de milliers de produits vendus
Des chaînes de restaurant créant des modèles de prévision de la demande pour de nombreux points de vente
Exemples de clients
Carhartt
Pour rester compétitif, Carhartt a cherché une solution complète pilotée par les données. Comme les machines virtuelles locales ont créé un goulot d’étranglement de la mémoire, l’entreprise a travaillé avec Microsoft pour développer son modèle avec des solutions hautes performances d’Azure Machine Learning. Les insights détaillés sur les données ont aidé Carhartt à optimiser les ventes sur les sites d’e-commerce, pour les détaillants en grande surface et pour ses 33 magasins physiques. Lisez l’intégralité du témoignage client de Carhartt.
Walgreens
Walgreens traite de grandes quantités de données, en s’appuyant sur des insights provenant de comparaisons des transactions des points de vente aux données historiques de la chaîne logistique, et a acquis d’autres pharmacies, ajoutant ainsi d’autres points de données à analyser. Avec Azure, Walgreens a pu utiliser le machine learning pour connecter les sources de données disparates afin d’optimiser son stock et ses promotions pour cibler les bons clients au bon moment. Lisez l’intégralité du témoignage client de Walgreens
Découvrez comment configurer votre environnement, préparer votre jeu de données, entraîner plus de 10 000 modèles et prévoir les ventes. Vous pouvez ensuite personnaliser votre accélérateur pour les problématiques de votre entreprise.
Bien démarrer avec le déploiement du MVP
- Trouvez votre code dans le dépôt GitHub de l’accélérateur de solution Prévision de la demande.
- Déployez Azure Machine Learning et des ressources sur Azure.
- Configurez l’environnement de développement en utilisant une machine virtuelle de notebooks.
- Exécutez des notebooks Jupyter. Une fois que votre environnement de développement est configuré, exécutez les notebooks Jupyter pas à pas, en suivant les étapes de l’accélérateur de solution Plusieurs modèles.
Pour en savoir plus :