Предиктивная аналитика для прогнозирования спроса

С помощью ИИ и предсказательной аналитики ритейлеры улучшают прогнозирование спроса и складской учет. Для прогнозирования спроса используются данные из различных источников, чтобы обеспечить своевременное наличие нужных товаров в магазине. Повысив точность управления ресурсами, ритейлеры могут оптимизировать цепочку поставок и значительно увеличить свою прибыль.

Ритейлерам важно понимать, какие товары должны быть в наличии в конкретных магазинах, чтобы быть уверенными, что продукты есть на полках и покупатели могут получить их в любое время. Логистический отдел Tesco помог внедрить новые алгоритмы прогнозирования на основе машинного обучения, что позволило управлять товарным ассортиментом из 30 миллионов товаров в 3 000 магазинах в течение 21 дня.

— Роб Армстронг (Rob Armstrong), директор по data science, Tesco

Прогнозирование спроса

Walmart тренирует алгоритмы машинного обучения в 20 раз быстрее с RAPIDS, открытыми библиотеками машинного обучения и обработки данных. RAPIDS создана на базе CUDA-X AI и использует возможности графических процессоров NVIDIA. Решение позволило Walmart эффективно доставлять нужные продукты в магазины, реагировать на тенденции в реальном времени и значительно снизить расходы на управление запасами.

Прогнозирование повторных заказов

Потребительское поведение быстро меняется, поэтому перед розничными продавцами встает необходимость ежедневно делать прогнозы и повышать их точность. Для ритейлеров важно повысить гибкость своих цепочек поставок за счет более быстрого и надежного прогнозирования и оптимизации складского учета. Один из способов повысить гибкость — предсказать возможность повторного заказа продуктов с учетом истории покупок клиента.

Прогнозирование в тот же день для предприятий быстрого питания (ПБП)

Ведущая сеть, насчитывающая более 2000 ресторанов, столкнулась с проблемами при прогнозировании, чтобы гарантировать готовность продуктов для выполнения заказов в тот же день. Устаревший механизм прогнозирования был неточным, отставал от тенденций рынка, не учитывал внешние влияния и сезонность и не адаптировался к специализированным моделям. 

Quantiphi предоставила механизм прогнозирования, который использует глубокое обучение на графических процессорах NVIDIA. Он повысил показатели точности более чем на 20 процентов и позволяет визуализировать, анализировать, предупреждать и устанавливать контрольные переменные.

Подпишитесь на новостную рассылку NVIDIA по решениям для розничной торговли.