language

Yapay Zeka Yetenekleri, Danone’da promosyon öngörüm sürecinin dönüştürülmesine yardımcı oldu

Müşteri
Danone
Endüstri
Üretim, Dağıtım ve lojistik, FMCG, Yeme İçme
Fonksiyonel alan
ML-Tahmini, Promosyon Öngörüm
Çözüm
ML
Yapay Zeka Yetenekleri, Danone’da promosyon öngörüm sürecinin dönüştürülmesine yardımcı oldu

Tüm önemli müşteriler için promosyon hacimlerinin ML öngörüminin başlatılması, diğer iş alanlarında yapay zeka olanaklarını daha fazla keşfetmemizin yolunu açıyor. Başarılı bir proje başlatmanın önemli unsurları - bu tür teknolojilerde ustalaşmak ve bunları iş sürecine "yerleştirmek" - zamanında eğitim ve son kullanıcıların projeye dahil edilmesinin yanı sıra ayrıntılı ve uygulanmış bir değişiklik yönetimi planıdır. Bu yolda, projenin tamamlanmasının ardından modelin teknik desteğine başlayan danışmanlardan oluşan bir ekiple birlikte ilerliyoruz.

Machine Learning (ML) öngörümini başlatmak için proje yöneticisi / İş Dönüşümü Müdürü, Danone
01
ARKA PLAN

Danone, süt, ekşi krema, yoğurt, bebek maması gibi düzinelerce ürün kategorisinde Activia, Actimel ve diğerleri gibi markalar geliştiren dünyanın en büyük süt ürünleri üreticisidir. Ürünlere olan talebin önemli bir itici gücü, en büyük ulusal perakende zincirlerindeki fiyat promosyonlarıdır.

Bir promosyondaki satış öngörüminin kalitesi, hizmet düzeyini, zarar yazma sayısını, müşteri ilişkilerini, depolama ve nakliye maliyetlerini ve çok daha fazlasını etkiler: Doğruluğu her yüzde puanı artırmanın maliyeti, verimlilikte önemli bir artışa yol açabilir. Ve şirketin işinin büyük çoğunluğunun bozulabilir ürünler olduğu göz önüne alındığında, öngörüm kalitesini oluşturmak ve geliştirmek için her zaman süper çabalar gereklidir.

Ana şirketin, iş süreci verimliliğini artırmak için yapay zeka (AI) teknolojilerinden yararlanmaya yönelik küresel stratejisine uygun olarak, tedarik zinciri yönetimi departmanlarından, pazarlama incelemesi, BT, Veri ekiplerinden Danone çalışanlarını içeren proje ekibi, Machine Learning (ML) algoritmalarına dayalı yeni nesil bir otomasyon çözümü arıyordu. Sonuç olarak, iş sürecinin tüm özelliklerini ve mevcut Danone verilerini dikkate alarak özelleştirilmiş bir ML öngörüm modeli geliştirmeye karar verildi.

Danone, süt, ekşi krema, yoğurt, bebek maması gibi düzinelerce ürün kategorisinde Activia, Actimel ve diğerleri gibi markalar geliştiren dünyanın en büyük süt ürünleri üreticisidir. Ürünlere olan talebin önemli bir itici gücü, en büyük ulusal perakende zincirlerindeki fiyat promosyonlarıdır.

Bir promosyondaki satış öngörüminin kalitesi, hizmet düzeyini, zarar yazma sayısını, müşteri ilişkilerini, depolama ve nakliye maliyetlerini ve çok daha fazlasını etkiler: Doğruluğu her yüzde puanı artırmanın maliyeti, verimlilikte önemli bir artışa yol açabilir. Ve şirketin işinin büyük çoğunluğunun bozulabilir ürünler olduğu göz önüne alındığında, öngörüm kalitesini oluşturmak ve geliştirmek için her zaman süper çabalar gereklidir.

Ana şirketin, iş süreci verimliliğini artırmak için yapay zeka (AI) teknolojilerinden yararlanmaya yönelik küresel stratejisine uygun olarak, tedarik zinciri yönetimi departmanlarından, pazarlama incelemesi, BT, Veri ekiplerinden Danone çalışanlarını içeren proje ekibi, Machine Learning (ML) algoritmalarına dayalı yeni nesil bir otomasyon çözümü arıyordu. Sonuç olarak, iş sürecinin tüm özelliklerini ve mevcut Danone verilerini dikkate alarak özelleştirilmiş bir ML öngörüm modeli geliştirmeye karar verildi.

02
ÇÖZÜM

Tek bir proje ekibi, önemli ulusal perakendecilerdeki promosyonlar sırasında satış öngörümi için bir ML modeli geliştirdi ve başlattı:

  • Çok çeşitli veriler kullanılarak çok parametreli bir model geliştirildi: geçmiş gönderiler, raf dışı satışlar, promosyon planları, fiyat seviyeleri, müşteri siparişleri, envanter seviyeleri, takvim etkinlikleri, ürün çeşitliliği.
  • Model, Ridge, Lasso, KNN, XGBoost gibi çeşitli ML algoritmalarının yanı sıra veri normalleştirme ve otomatik özellik seçiminin bir kombinasyonuna dayanmaktadır.
  • Modelde yerleşik olan öngörüm ufku, ürün grupları, promosyonlar (“yuvalar”) ve müşterilere göre ayrılmış olarak mevcut ve gelecek çeyreği içerir.
  • Gelen veriler ve model arasındaki otomatik entegrasyon ve iş ekibi tarafından otomatik öngörüm yeniden hesaplamasını başlatma işlevi yapılandırılır.
  • Mevcut sürecin denetimi yapıldı ve yeni AI teknolojisinin özellikleri dikkate alınarak promosyon öngörüm sürecinin güncel bir tasarımı hazırlandı.
  • Danışmanlardan oluşan bir ekip, oluşturulan modele her zamanki formatta proje sonrası teknik destek sağlarken, aynı zamanda ek iyileştirmeler yoluyla modeli geliştirir.

Tek bir proje ekibi, önemli ulusal perakendecilerdeki promosyonlar sırasında satış öngörümi için bir ML modeli geliştirdi ve başlattı:

  • Çok çeşitli veriler kullanılarak çok parametreli bir model geliştirildi: geçmiş gönderiler, raf dışı satışlar, promosyon planları, fiyat seviyeleri, müşteri siparişleri, envanter seviyeleri, takvim etkinlikleri, ürün çeşitliliği.
  • Model, Ridge, Lasso, KNN, XGBoost gibi çeşitli ML algoritmalarının yanı sıra veri normalleştirme ve otomatik özellik seçiminin bir kombinasyonuna dayanmaktadır.
  • Modelde yerleşik olan öngörüm ufku, ürün grupları, promosyonlar (“yuvalar”) ve müşterilere göre ayrılmış olarak mevcut ve gelecek çeyreği içerir.
  • Gelen veriler ve model arasındaki otomatik entegrasyon ve iş ekibi tarafından otomatik öngörüm yeniden hesaplamasını başlatma işlevi yapılandırılır.
  • Mevcut sürecin denetimi yapıldı ve yeni AI teknolojisinin özellikleri dikkate alınarak promosyon öngörüm sürecinin güncel bir tasarımı hazırlandı.
  • Danışmanlardan oluşan bir ekip, oluşturulan modele her zamanki formatta proje sonrası teknik destek sağlarken, aynı zamanda ek iyileştirmeler yoluyla modeli geliştirir.
03
İŞLETME DEĞERİ

Mevcut BT çözümünü kullanan promosyon planlama ekibi tarafından oluşturulan öngörüme kıyasla ML öngörüminin doğruluğunda %74,3’e varan gelişmiş doğruluk (%70,6).

Mevcut BT çözümünü kullanan promosyon planlama ekibi tarafından oluşturulan öngörüme kıyasla ML öngörüminin doğruluğunda %74,3’e varan gelişmiş doğruluk (%70,6).

BİZE NASIL ULAŞABİLİRSİNİZ?

Join us in LinkedIn

    ЕСТЬ ВОПРОС?

    Да, у меня есть вопрос!

    Имя
    Фамилия
    Страна
    Компания
    Позиция
    Email
    Телефон
    Было бы интересно узнать больше о следующем:

      ASK A QUESTION

      I have a question in mind

      First Name
      Last Name
      Country
      Company
      Position
      Email
      Phone
      I'm particularly interested in hearing more about:

        FRAGE STELLEN

        Ich habe eine spezielle Frage

        Vorname
        Nachname
        Land
        Firma
        Position
        Email
        Telefon
        Es wäre interessant, mehr über die folgenden Punkte zu erfahren:

          BİR SORU SORUN

          Aklımda bir soru var

          İlk isim
          Soyadı
          Ülke
          Şirket
          Pozisyon
          Email
          Telefon
          Özellikle şunun hakkında daha fazla şey duymak istiyorum:

            НАПИСАТЬ НАМ

            Имя
            Фамилия
            Компания
            Телефон
            e-mail
            комментарий

              CONTACT US

              FIRST NAME
              LAST NAME
              COMPANY
              PHONE
              e-mail
              COMMENTS

                SCHREIB UNS

                VORNAME
                NACHNAME
                UNTERNEHMEN
                TELEFON
                e-mail
                KOMMENTAR

                  BİZE YAZIN

                  İLK ADI
                  SOY İSİM
                  ŞİRKET
                  TELEFON
                  e-mail
                  YORUM

                    ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

                    Хотелось бы посмотреть демо

                    Имя
                    Фамилия
                    Страна
                    Компания
                    Индустрия
                    Позиция
                    Email
                    Мне было бы интересно пообщаться и увидеть быструю демонстрацию:

                      BOOK A DEMO

                      I'd be interested in seeing a quick demo

                      First Name
                      Last Name
                      Country
                      Company
                      Industry
                      Position
                      Email
                      I'd be interested in having a chat and seeing a quick demo:

                        DEMO BUCHEN

                        Ich würde gerne eine kurze Demo sehen

                        Vorname
                        Nachname
                        Land
                        Firma
                        Industrie
                        Position
                        Email
                        Ich wäre an einem Gespräch und einer kurzen Demo interessiert:

                          DEMO İSTEYİN

                          Hızlı bir demo görmek isterim

                          İlk isim
                          Soyadı
                          Ülke
                          Şirket
                          Endüstri
                          Pozisyon
                          Email
                          Sohbet etmek ve hızlı bir demo görmek isterim: