Линда Мандю, менеджер по работе с клиентами в Argility Technology Group, подчеркивает растущие проблемы прогнозирования спроса в розничной торговле из-за быстрого изменения рынка. Традиционные методы, часто основанные на сложных таблицах Excel, оказываются недостаточными для менеджеров категорий.
Мандю отмечает, что хотя некоторые ритейлеры интегрируют статистический анализ и инструменты бизнес-аналитики, потребность в квалифицированных статистических аналитиках остается критически важной. Она описывает спрос на 'единорогов'—экспертов, обладающих уникальными навыками в области розничной аналитики.
Argility использует продвинутую предсказательную и предписывающую модель на платформе Google Cloud, применяя машинное обучение и ИИ для улучшения возможностей прогнозирования спроса. Этот подход позволяет ритейлерам оптимизировать запасы и ценовые стратегии, что в конечном итоге приводит к увеличению продаж и удержанию клиентов.
Модель 'прогнозирование спроса как услуга' компании помогает клиентам анализировать большие объемы данных для получения ценных инсайтов, таких как конкурентные ценовые стратегии и оптимальные уровни заказов. Это не только ускоряет анализ данных, но и освобождает ресурсы для более стратегических задач.
Пример, приведенный Мандю, касается клиента в сфере FMCG, который, как ожидается, сэкономит миллионы, улучшив свои процессы прогнозирования спроса, значительно сократив возвраты продуктов. Переходя от человеческой оценки к данным, основанным на ИИ, ритейлер стремится достичь сокращения возвратов на 2% до 5%.
Мандю заключает, что сочетание человеческой экспертизы и ИИ открывает значительные возможности для решения сложных аналитических задач в розничной торговле, что приводит к более быстрым и точным решениям на основе данных.