Представьте себе, предприятия могут предсказывать будущее со сверхъестественной точностью. Они могут предвидеть потребности клиентов, оптимизировать свои запасы и без особых усилий опережать конкурентов. Этот мир ближе, чем вы думаете.
Прогнозирование спроса — сложная функция, основанная на различных факторах: интересы клиентов, экономические условия, сезонные тенденции и географическое положение. Традиционные методы прогнозирования часто не справляются с этими аспектами влияния, зато ИИ с каждым месяцем сильно меняет ландшафт торговли.
Чем прогнозирование спроса помогает бизнесу
Прежде, чем я раскрою «самую соль» статьи, рассказываю, что изменится, после внедрения AI.
Не надо «затовариваться»
Прогнозирование позволяет более эффективно управлять закупками. Благодаря чему, вы видите спрос на товары еще до того, как они поступили на склад.
Это помогает избежать дефицита продукции, сократить транспортные расходы и повысить удовлетворенность клиентов. Еще одно преимущество: модели машинного обучения показывают предварительный интервал покупок. Например, от 10 до 20 в неделю. Это дает возможность строить правильную стратегию продаж, заказывать нужное количество товаров и управлять рисками.
Ценообразование и маркетинг на основе больших данных
Розничные торговцы могут корректировать цены в зависимости от ожидаемых колебаний спроса, сезонных тенденций или рыночных условий.
Например, магазин горнолыжного снаряжения получает данные, насколько в этом сезоне актуальны путевки на зимние курорты. И, исходя из этого, разрабатывает маркетинговую кампанию. С точностью планирует рекламу, скидки, распродажи или специальные предложения, чтобы стимулировать рынок или наоборот, сидеть “ровно”.
Производство и управление персоналом
Распределить нагрузку на персонал: курьеров, продавцов, системных администраторов, производственных рабочих на месяцы вперед также можно с помощью AI.
На основе клиентского спроса, предприниматель понимает, какие товары вывести из оборота, а какие — произвести в удвоенном количестве, и сколько необходимо сотрудников для качественного обслуживания покупателя.
Финансовое планирование и бюджетирование
Из пункта выше следует эффективность управления денежными потоками. Полученные цифры: объем будущих продаж, сумма доходов, покупательская способность, позволяет ритейлерам составить точные финансовые прогнозы, установить KPI для сотрудников, понять, куда направить больше всего ресурсов.
Это может быть обучение персонала, внедрение новых инструментов, разработка новой продукции и тд.
Еще преимущества ИИ в прогнозировании спроса
- Точность: AI постоянно учится, совершенствуется и улучшает качество самых сложных прогнозов
- Скорость: искусственный интеллект моментально реагирует на изменение какого-либо фактора. Например, заболел один из курьеров или начался снегопад. Спрос превысил предложение, и клиенты сразу видят это в своем телефоне.
- Учитывает данные за несколько лет, приспосабливается к меняющимся тенденциям и анализирует поведение клиентов.
Согласно данным Mckinsey Digital, прогнозирование на основе искусственного интеллекта может сократить ошибки на 30-50% в сетях цепочек поставок. Повышение точности приводит к снижению потерь от нехватки товаров на складе на 65% и к уменьшению расходов на хранение примерно на 10-40%.
Устранение волатильности прогнозирования спроса с помощью машинного обучения
Самый яркий пример волатильности — ковид найнтин, существенно нарушивший модели прогнозирования спроса в 2020 году. Поведение потребителей и рыночные тенденции резко изменились, и все сломалось. А еще и “прогнозисты” уехали на дачу, работая в “полголовы” и не имея возможности смотреть дальше, чем на неделю вперед.
ИИ же это не грозит. Он анализирует огромные объемы данных, чтобы выдать более точные и своевременные прогнозы спроса даже в нестабильных условиях. Еще лучше, если прогноз смотрит и корректирует опытный человек.
Как начать использовать машинное обучение для прогнозирования спроса
1. Выберите подходящий инструмент.
Это может быть собственная разработка, обученная через ChatGPT4, Akkio или готовая программа. Сегодня есть большой выбор решений с разной стоимостью и функционалом.
2. Обеспечьте качество данных
Данные — это основа машинного обучения. Их качество существенно влияет на точность прогнозов спроса. Потребуется точная информация о продажах, точках продаж (POS), о запасах на складах и исследования рынка.
Отсейте противоречивые и нерелевантные данные. Такую очистку, кстати, тоже можно сделать через ChatGPT4, подобрав подходящий промпт. Не растрачивайте ресурсы зря.
Шаг 3. Создайте и обучите модель прогнозирования спроса.
Построение модели прогнозирования спроса на основе ИИ включает в себя несколько этапов: определение запроса, настройка функционала и выбор алгоритма машинного обучения. Для обучения нужно сделать всего два простых шага.
- Подготовить модель: ChatGPT4 позволяет легко загружать любые файлы с данными;
- Настроить модель: введите запрос. Например: «Основываясь на данных в файлах, которые я прикрепил, спрогнозируй спрос на art. 849535 на следующий год, напиши, сколько материала мне нужно закупить и каким образом из месяца в месяц менять цену, если моя цель — продавать не менее миллиона штук».
4. Внедрите модель
Начните с тестирования программы на старых данных, чтобы убедиться, что она делает точные прогнозы в реальных сценариях. Затем модель может интегрироваться в ваш бизнес-процесс, где начнет прогнозировать будущее.
Важно убедиться, что модель масштабируема и может обрабатывать данные в реальном времени. Это необходимо, чтобы ИИ адаптировался к меняющимся потребностям бизнеса и продолжал предоставлять точные прогнозы даже по мере роста ваших данных.
Через, Akkio, например, развернуть модель можно через конечную точку развертывания. Это может быть облачная интеграция, приложение или конечная точка API.
5. Оптимизируйте прогнозирование спроса
Гибкий и надежный функционал ИИ превращает прогнозирование в незаменимый инструмент в 2024 году.
Прогнозное моделирование, подготовка данных, возможность бесшовной интеграции (в случае с ChatGPT4 и Akkio) — делают решение доступным для предприятий любых размеров и отраслей.
Вместе с тем, искусственный интеллект нуждается в точных настройках и грамотном внедрении. Чтобы интегрировать ИИ в свой бизнес и найти другие пути для оптимизации, приглашаю на консультацию к опытному оптимизатору. Ссылка для записи.
