Машинное обучение внедрялось в разных отраслях по-разному. Его применение зависит от наличия данных, сложности задачи и того, чего организация хочет добиться от прогноза спроса.
Будь то создание рынка для будущего продукта, прогнозирование изменения продаж существующего продукта по мере смены сезона или просто планирование изменения цен — варианты использования прогнозов спроса часто варьируются от одной организации к другой.
Но два решения и метода планирования спроса, которые, по-видимому, являются распространенным вариантом использования в разных отраслях и доказали свою эффективность в улучшении цепочки поставок, захвата рынка, прибыли и доходов, включают:
1. Прогнозная аналитика продаж
Одним из наиболее распространенных применений машинного обучения в решении для прогнозирования спроса является возможность моделирования будущего. Прогнозная аналитика позволяет организации оценить спрос на свои продукты или услуги, а также понять, что будет стимулировать продажи и как поведение потребителей может измениться при определенных условиях, таких как предупреждения о тенденциях или сезонные изменения.
Решение для прогнозирования спроса, использующее машинное обучение, объединяет ваши исторические и новые данные из разных источников. Сюда входят данные из вашей ERP (система планирования ресурсов предприятия), CRM (система управления взаимоотношениями с клиентами), POS (точки продаж), исследования потребительского спроса, маркетинговые опросы, взаимодействие с социальными сетями и многое другое.
Затем он очищает эти данные, чтобы определить переменные данных, которые имеют отношение к организации и могут повлиять на ее продажи. Алгоритм использует эти очищенные данные для построения прогностических моделей, помогающих организациям определять возможные результаты выхода на рынок, а также обнаруживать возможности.
Но что еще более важно, в отличие от традиционного метода прогнозирования спроса, решение для планирования спроса, использующее машинное обучение, постоянно отслеживает модель прогнозной аналитики. Это помогает бизнесу сравнивать фактические данные с прогнозом и повышать точность прогноза в будущем.
Чтобы прогностическое моделирование работало, организации необходимо объединить свои собственные данные с реальными данными. Начиная с экономических показателей и заканчивая такими вещами, как изменения погоды, которые могут повлиять на предпочтения клиентов и решения о покупке, каждая мелочь должна быть принята во внимание и передана в решение по планированию спроса для алгоритмов машинного обучения, чтобы делать точные прогнозы рынка.
2. Определение спроса
Определение спроса — еще одно приложение машинного обучения, которое фокусируется на улавливании колебаний рыночного спроса и покупательского поведения в режиме реального времени. Благодаря этим решениям для планирования спроса организации могут лучше оптимизировать свои прогнозы или прогнозы на ходу, чтобы соответствовать ожидаемым потребностям. Это важный метод прогнозирования спроса в отраслях с быстро меняющимся рынком.
Возьмем, к примеру, индустрию моды. То, что сегодня может быть в тренде на рынке, может полностью измениться в течение нескольких дней просто потому, что знаменитость была замечена в другом тренде.
При определении спроса данные собираются из систем точек продаж и складов и подкрепляются маркетинговыми данными, которые подчеркивают вовлеченность клиентов, актуальный контент и многое другое. По сути, решение для определения спроса фиксирует краткосрочные тенденции спроса и факторы, вызывающие его колебания, что позволяет организации построить цепочку поставок на основе данных.
Проще говоря, на конкурентном рынке для организаций становится все более важным лучше понимать своих целевых потребителей и потребности. Но для этого им нужна технология, позволяющая анализировать исторические данные и существующие рыночные тенденции, а также использовать действенные методы для прогнозирования будущего спроса.
Именно здесь в игру вступает внедрение правильного решения по планированию спроса.
Внедрение правильного решения для прогнозирования спроса
Не каждый бизнес требует внедрения дорогостоящего решения для прогнозирования спроса, основанного на машинном обучении. Но если известно, что ваш рынок отличается высокой волатильностью или не имеет абсолютно никаких исторических данных и требует изучения ряда переменных, решение для планирования спроса — это именно то, что вам нужно.
Некоторые отрасли и сценарии, в которых решения для прогнозирования спроса с использованием машинного обучения оказались успешными, включают внедрение новых продуктов, продукты с коротким жизненным циклом, продукты, чувствительные к погодным условиям, и тому подобное.
Все сводится к пониманию того, что такое прогнозирование спроса, его важности для роста вашего бизнеса, его возможному влиянию на итоговые результаты, ресурсам, доступным для внедрения решения для машинного обучения, а затем выбору правильного решения для планирования спроса, чтобы удовлетворить ваши существующие потребности. а также изменение потребностей.
Пакет для оптимизации цепочки поставок BluePi основан на моделях прогнозирования искусственного интеллекта. Алгоритм учитывает все известные особенности, такие как праздники, тенденции сезона, погода, а также запланированные изменения в коллекциях, магазинах и рекламных акциях/уценках для эффективного прогнозирования спроса, которое приводится в соответствие с циклами закупок, чтобы обеспечить лучшую оптимизацию цепочки поставок и резерв. для логистики. "Узнай больше об этом здесь".
Хотите узнать больше о прогнозировании спроса или о том, как BluePi использует искусственный интеллект в своем решении для планирования спроса, чтобы помочь вашей организации расти? Свяжитесь с нами сегодня.
