Análise Preditiva para Previsão de Demanda

Usando AI e análise preditiva, os varejistas estão melhorando a previsão de demanda e o gerenciamento de estoque. A previsão de demanda é um processo que usa dados de várias fontes para garantir que os produtos certos estejam na loja certa no momento certo. Ao aumentar a precisão, os varejistas podem otimizar a cadeia de suprimentos e causar um impacto significativo em seus resultados financeiros.​

Os varejistas precisam ser capazes de entender quais produtos eles precisam estocar em quais lojas com um nível de detalhe realmente baixo para ter certeza de que estão atendendo seus clientes, que os produtos estão na prateleira, para que os clientes possam obtê-los quando quiserem os quero. A talentosa equipe da cadeia de suprimentos da Tesco ajudou a implementar novos algoritmos de previsão baseados em machine learning, fornecendo a capacidade de gerenciar mais de 3.000 lojas e mais de 30 milhões de produtos em um horizonte de 21 dias.

— Rob Armstrong, Diretor de Ciência de Dados, Tesco

Previsão de Demanda

O Walmart treinou seus algoritmos de machine learning 20 vezes mais rápido com processamento de dados de código aberto RAPIDS™ e bibliotecas de machine learning. Construído em CUDA-X AI e aproveitando as GPUs NVIDIA, o RAPIDS permitiu ao Walmart levar os produtos certos às lojas certas com mais eficiência, reagir em tempo real às tendências dos compradores e realizar economias de custo de estoque em escala.

Previsão de Novos Pedidos de Clientes

Os comportamentos de compra do consumidor estão mudando rapidamente e mais varejistas desejam executar previsões diárias em milhões de combinações de item a loja e melhorar a precisão de suas previsões. É importante para os varejistas aumentar a agilidade de suas cadeias de suprimentos com previsões mais rápidas e confiáveis e otimizar o gerenciamento de estoque. Uma maneira de aumentar a agilidade é prever novos pedidos de supermercado com base no histórico de compras do cliente.

Previsão do Mesmo Dia para Restaurantes Fast Food

Uma rede de restaurantes líder com mais de 2.000 restaurantes estava enfrentando problemas com sua abordagem de modelagem de previsão para garantir a prontidão do produto para pedidos no mesmo dia. O mecanismo de previsão legado era impreciso, atrasava as tendências de vendas, não conseguia levar em conta as influências externas ou sazonalidades e não se adaptava a modelos personalizados.

A Quantiphi entregou um mecanismo de previsão que aproveita o deep learning em GPUs NVIDIA. Ele melhorou a precisão em mais de 20% e permite a visualização, análise, alertas e o estabelecimento de variáveis de controle. 

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