Мы знаем, как пандемия covid-19 перевернула мир с ног на голову и нанесла ущерб всей нашей повседневной жизни. И самое существенное изменение, вызванное различными волнами COVID, — это то, как мы ведем бизнес. Другими словами, это могло привести к огромной неопределенности и отчаянию во всех уголках мира, но также привело к появлению различных технологических инноваций в различных отраслях.
На мой взгляд, прогнозирование спроса в такие неопределенные времена, как недавний кризис, стало чрезвычайно важным для розничного бизнеса. Являясь жизненно важной частью общего процесса, он помогает улучшить бизнес, чтобы оставаться готовым на каждом этапе пути, даже в периоды стабильности. И машинное обучение — ключ к достижению всего этого. Вы согласны?
Как оптимизировать прогнозирование спроса с помощью машинного обучения
И все это начинается со сбора осмысленной информации из прошлых данных. Методы машинного обучения позволяют прогнозировать количество продуктов/услуг, которые можно приобрести в течение определенного периода времени в будущем.
Это позволяет вам:
· Ускорить скорость обработки данных
· Точность и автоматизация прогнозирования
· Углубленный анализ данных
· Выявление скрытых шаблонов, управляемых данными
· Создание надежной системы
· Повышение адаптивности к изменениям
Исходя из моего опыта, вот дорожная карта, основанная на данных, для внедрения процессов прогнозирования спроса на основе машинного обучения для вашего бизнеса, чтобы получать полезную информацию.
Шаг 1: Обзор данных
Прогнозирование спроса всегда начинается с понимания существующих данных. Вы можете использовать процессы машинного обучения для сбора информации и проверки ее структуры, согласованности и точности. Конечно, прогнозирование спроса позволяет вам запускать пилотные тесты, чтобы увидеть, как вы можете извлечь выгоду из собранных вами исходных данных.
Шаг 2: Постановка бизнес-целей
Вы не сможете достичь чего-либо без конкретного плана и реалистичных бизнес-целей. Установив для себя некоторые показатели успеха, вы сможете анализировать усилия в своем проекте прогнозирования спроса на каждом этапе.
Первая цель, которую вам нужно решить, касается категории продукта/услуги, которую вы хотите прогнозировать. Например, вы собираетесь сосредоточиться на подписке или на скоропортящемся продукте? У них будут совершенно разные прогнозы спроса.
Вам также необходимо решить, будет ли ваш проект краткосрочным или долгосрочным. Краткосрочные проекты завершаются в течение года и могут быть сосредоточены на оценке продаж, поддержании финансов, а также оптимизации ценовых категорий. С другой стороны, долгосрочные проекты длятся дольше 12 месяцев и могут быть сосредоточены на ежегодном стратегическом планировании и расширении бизнеса. Ваши бизнес-цели также будут определять точность, необходимую для принятия обоснованных решений.
Шаг 3: Понимание данных
Прогнозирование спроса требует, чтобы вы подготовили свои идеи и проанализировали их в соответствии с их точностью, достоверностью и последовательностью. Но сначала вам нужно подготовить данные для анализа. Лучший способ сделать это — внедрить процессы машинного обучения для очистки ваших данных и проверки на наличие аномалий, чтобы вы могли быстро повысить качество своих данных по всем направлениям.
Вы также можете использовать прогнозирование спроса на основе машинного обучения, чтобы всесторонне структурировать свои данные.
Шаг 4: Разработка моделей машинного обучения
Существует несколько подходов, которые вы можете реализовать, чтобы получить полезную информацию из вашего проекта прогнозирования спроса.
Давайте посмотрим на некоторые из самых популярных моделей, доступных для вас.
· Подход линейной регрессии: этот подход позволяет прогнозировать будущие значения, учитывая прошлые значения. Этот тип прогнозирования в основном проводится для понимания основных тенденций и работы с завышенными ценами на продукты и услуги.
· Подход временных рядов: вы можете анализировать неравномерность, закономерности и тенденции на рынке, собирая точки данных за последовательные интервалы времени. Наиболее популярные подходы к временным рядам, которые вы можете использовать, включают модели экспоненциального сглаживания, ARIMA и SARIMA.
· Разработка функций: вы можете получить более полное представление о своих данных, внедрив функции, которые позволят вашей системе на основе машинного обучения стать более точной, чем когда-либо.
· Дерево решений: Процесс дерева решений представляет собой метод интеллектуального анализа данных и прогнозирования данных, используемый для классификации данных. Вы также можете использовать несколько деревьев решений, чтобы создать «случайный лес» для всех ваших потребностей в классификации и регрессии.
Как видите, технологии нового поколения действительно обладают огромным потенциалом для предприятий розничной торговли, особенно в сфере розничной торговли. прогнозирование спроса на продукцию. И, в заключение, предприятия розничной торговли должны извлечь выгоду из этих возможностей и оптимизировать свой потенциал не только сегодня, но и в будущем. Поможет ли прогнозирование спроса бизнесу выбрать правильное направление? Дайте мне знать, что вы думаете.
Об авторе:
Ведущий специалист по аналитике в Rishabh Software, Прасант имеет 17-летний опыт реализации инициатив по цифровой трансформации. Он позволяет предприятиям извлекать выгоду из надежных решений, основанных на технологиях нового поколения, таких как AI/ML, наука о данных, блокчейн и т. д. Его миссия — решать реальные проблемы, связанные с данными, с помощью аналитики. Вне работы он продолжает быть в курсе последних технологических тенденций, любит путешествовать, сочетая спорт и йогу.
