ML Makine öğrenimi algoritmalarına dayalı tahmin

ML ALANINDAKI YETENEKLERIMIZ

Veri bilimi (Data Science)

Ortak kalıpları, bağlantıları ve optimizasyon alanlarını bulmak için veri işleme ve analiz: stoks eksikliğinin önlenmesi, promosyon faaliyetlerinin etkisinin analiz edilmesi, talep motivlerinin ayrıştırılması, anormalite tespiti vb.

Öngörüm

ML algoritmalarına dayalı öngörüm modelleri: talep tahmini, promosyon satışları, ürün çeşitliliği ve Pazar yamyamlığı seviyesi vb.

Optimizasyon

Modeller, karı, promosyonel yatırımları optimize ederek, depodaki veya mağazadaki stokları optimize ederek, akıllı fiyatlandırma vb. Ile geliri maksimize eder veya maliyetleri düşürür:

ÖNGÖRÜMDE ML KULLANMANIN AVANTAJLARI

DAHA GELIŞMIŞ

Modern MLyaklaşımları, talep eğrisi gibi bir hedef değişkeni ile geleneksel modeller veya uzman görüşü kullanılarak belirlenemeyen çeşitli etki faktörleri arasındaki örtük kalıpları bulabilir ve bunlardan öğrenebilir.

DAHA HIZLI

ML algoritmaları sayesinde çok büyük miktardaki istatistiksel ve değişken öngörümverisidakikalar içinde işlenerek, uzmanlara daha önemli stratejik ve analitik işler için zaman bırakılır.

DAHA DOĞRU

Geleneksel öngörüm yöntemleri geçmiş satış verilerine dayanırken, ML tahmini bu verileri talebi etkileyen diğer kritik faktörlerle tamamlar: promosyon maliyetleri, ürün envanteri, hava durumu vb. ML öngörümü, rakamlardaki değişiklikleri açıklamanıza ve daha önce belirgin olmayan yeni faktörleri belirlemenize olanak tanır.

DAHA MALİYET-EFEKTİF

İyileştirilmiş öngörüm doğruluğu, maliyetlerin azaltılmasına, tedarik zinciri genelinde karlılığın ve verimliliğin artırılmasına ve hızlı değişim karşısında daha bilgi tabanlı kararlar alınmasına yardımcı olur.

ÖNGÖRÜMÇÖZÜMLERİMİZ

Aynı sektör içinde bile her proje benzersiz olacaktır. Bu nedenle, yeni bir özelleştirilmiş MLmodeli oluştururken, öncelikle iş süreçlerinin analiz edilmesine ve gerekirse iyileştirilmesine yardımcı oluyoruz, böylece yeni teknoloji çözümünün piyasaya sürülmesinin ve etkili kullanımının önündeki engeller ortadan kaldırılıyor.

İŞ SÜRECİ KURULUMU

ML çözümünün yeteneklerini dikkate alarak hedeflenen iş sürecinin denetimi, analizi ve kurulumu.

ML-MODEL GELİŞTİRME

ML öngörüm modellerinin geliştirilmesi, entegrasyonu ve piyasaya sürülmesi.

RUTİN İŞ DESTEĞİ

Lansman sonrası ML-model desteği: ML-modelleri için teknik destek ve kullanıcı ekip için fonksiyoneldestek.

TEMEL FONKSİYON ALANLARI VE KULLANIM YERLERİ

Veri bilimi teknikleri ve MLalgoritmaları, talep tahmininden, milyonlarca liralık promosyon bütçelerinin optimize edilmesine kadar bir dizi temelproblemidaha etkili bir şekilde çözebilir.

Talep planlaması

Temel satışlar

Toplam talep

Tarih temizliği

Talep faktörlerinin ayrıştırılması

Trend ve mevsimsellik analizi

Aykırı değer tespiti

Promosyon planlaması

Promosyon yükseltme değerlendirmesi

Düzenli satış kanibalizasyonu

Promosyon satışları

Fiyat dışı promosyon etkinliği

Rakiplerin promosyon stratejilerinin analizi

Satış planlaması

Raf ürünü satış tahmini

Portföy kanibalizasyon analizi

Mevsimsel satışlar

Perakendecilerin ortak yatırımları ile oluşan satışın tahmini

Yeni ürün satışları

Gerçekleşenlerin ayrıştırılması ve analizi

Tedarik planlaması

Envanter seviyesi projeksiyonu

Mağaza içi stoksuzluk analizi ve projeksiyonu

Olasılıksal tahmine dayalı stok hedefi hesaplaması

Olasılıksal talep tahmini

KULLANILAN ML YÖNTEMLERI

Görev, kullanılabilirlik ve gelen verilerin kalitesine bağlı olarak, veri bilimcilerimiz benzersiz bir dizi özellik ve algoritma içeren bir model oluşturur. Hedef, regresyon yöntemleri, karar ağacı algoritmaları, bunların toplamıveya bir kombinasyonu ile çözülebilir.

REGRESYON MODELLERI

Özellikle sınırlı veriye sahip durumlarda net yorumlar, uygulama kolaylığı, sağlamlık ve güvenilirlik sunan, zaman serisi tahminleri için basit ama güçlü bir araç.

KARAR AĞAÇLARI

Özellikle yorumlanabilirlik, doğrusal olmayan ilişkiler ve özellik seçiminin önemli faktörler olduğu senaryolarda çok yönlü ve güçlü bir ML algoritması.

KORO ÇÖZÜM

Bu teknik, karar ağaçları, doğrusal modeller veya sinir ağları gibi birden fazla öğrenme algoritmasını aynı anda kullanır; burada her bir algoritmadan ziyade bir korodan daha doğru bir tahmin elde edilebilir. Model mimarisindeki esneklik ve hiperparametre ayarı, belirli bir sorun için ince ayar yapılmasını sağlar.

HÖRİSTİK- BULUŞSAL YÖNTEM

Yöntem, belirli bir sektördeki bir geliştirme ekibinin birleşik deneyimini, özel durumları dikkate alarak biriktirir ve kullanılan tüm teknolojilerin verimliliğini artırmak için çalışır.

ANAPLAN İLE SORUNSUZ ENTEGRASYON

ML algoritmalarına dayalı öngörüm modellerini Anaplan platformunun yanı sıra herhangi bir entegre iş planlama çözümü (IBP) ile entegre etmek mümkündür.