Analiza predykcyjna z AI: jak zoptymalizować zapasy w e-commerce

Odkryj, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc Ci przewidywać popyt na produkty i efektywnie zarządzać magazynem.

---

O autorze: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

---

Czym jest analiza predykcyjna i dlaczego jest ważna dla Twojego handlu elektronicznego?

Analiza predykcyjna polega na wykorzystaniu eksploracji danych, statystyki i technik sztucznej inteligencji w celu analizować dane historyczne i bieżące I przewidywać przyszłe zachowania klientów, rynków i procesówW przypadku biznesu e-commerce analiza predykcyjna może być cennym narzędziem do optymalizacji zarządzania zapasami, określanie ilości i rodzajów produktów, które należy magazynować w celu zaspokojenia popytu.

Optymalny stan zapasów minimalizuje koszty magazynowania i zaopatrzenia, zapobiega brakom magazynowym i nadmiarowi zapasów, I maksymalizuje sprzedaż i zyski.

Jak działa analiza predykcyjna w zarządzaniu zapasami

Analiza predykcyjna opiera się na algorytmach uczenia maszynowego, które uczą się na podstawie danych z przeszłości i teraźniejszości, aby generować prognozy dotyczące różnych aspektów popytu, takich jak wolumen, sezonowość, segmentacja, wrażliwość na cenę i promocje. Te prognozy mogą być używane do obliczania optymalnego poziomu zapasów dla każdego produktu na podstawie czynników, takich jak prawdopodobieństwo sprzedaży, koszt zakupu, marża zysku, czas dostawy, data ważności itp. Ponadto analiza predykcyjna może pomóc identyfikować najbardziej dochodowe produkty, pojawiające się trendy, możliwości cross-sellingu i up-sellingui najskuteczniejsze strategie cenowe i marketingowe.

Zalety analizy predykcyjnej dla Twojego e-commerce

Analiza predykcyjna może przynieść Twojemu handlowi elektronicznemu wiele korzyści, w tym:

1. Obniżanie kosztów zarządzania zapasami poprzez unikanie marnotrawstwa, strat, uszkodzeń i przestarzałości.
2. Zwiększanie sprzedaży i zysków oferując właściwe produkty, we właściwym czasie i po właściwej cenie.
3. Poprawa zadowolenia klienta i lojalności poprzez zapewnienie dostępności pożądanych produktów i szybkich dostaw.
4. Optymalizacja decyzji strategicznych w oparciu o wiarygodne i aktualne dane.

Wdrażanie analizy predykcyjnej w handlu elektronicznym

Aby wdrożyć analizę predykcyjną w swoim e-commerce, musisz:

1. Mieć platforma e-commerce umożliwiająca zbieranie i integrowanie danych z różnych źródeł takich jak strona internetowa, media społecznościowe, opinie klientów, dostawcy, konkurenci itp.
2. Użyj rozwiązania analizy predykcyjnej które odpowiada Twoim potrzebom, budżetowi i poziomowi wiedzy. Wybierz spośród rozwiązań w chmurze, lokalnych lub hybrydowych oraz gotowych lub niestandardowych rozwiązań.
3. Określ cele i wskaźniki dla analizy predykcyjnej, monitoruj wyniki i wydajność.
4. Testuj i weryfikuj przewidywania poprzez porównanie ich z rzeczywistymi danymi i oczekiwaniami klientów.
5. Działaj na podstawie przewidywań poprzez dostosowanie zarządzania zapasami, cen i strategii marketingowych.

Ponadto posiadanie doświadczonego partnera w projektach analizy predykcyjnej jest często przewagą konkurencyjną. Takie partner może zaoferować wykwalifikowaną i spersonalizowaną konsultacjęwspierając klienta na każdym etapie projektu — od zdefiniowania problemu i celów po wybieranie najbardziej odpowiednich rozwiązań do wdrażania i utrzymania, zapewniając jakość, bezpieczeństwo i skuteczność.

Analiza predykcyjna wymaga ciągła weryfikacja modelu aby zapewnić ich aktualność, zgodność z rzeczywistością i zgodność z celami biznesowymi. Dedykowany zespół może monitorować wydajność modelu, wykrywać anomalie lub odchylenia i wprowadzać niezbędne zmiany w celu optymalizacji wyników.

Wreszcie partner może zapewnić niezbędne umiejętności zarządzania i korzystania z rozwiązania analizy predykcyjnej poprzez szkolenia, pomoc i transfer wiedzy, dzięki czemu klient zyskuje niezależność w zarządzaniu systemem, co pozwala mu w pełni wykorzystać potencjał analizy predykcyjnej w jego firmie.

Przykład rzeczywistego przypadku użycia

Przyjrzyjmy się teraz przykładowi użycia Modayola, wielomarkowej platformy internetowej oferującej wysokiej jakości ubrania i akcesoria.

Zanim przejdziemy do opisu korzyści i wyników stosowania Modayoli, należy zaznaczyć, że Modayola to fikcyjna nazwa, która służy ochronie prywatności firmy. Firma zawarła umowę o zachowaniu poufności (NDA) w celu ochrony przewagi konkurencyjnej wynikającej z inwestycji w analizę predykcyjną.

Modayola stanął przed wyzwanie zarządzania obszernym i różnorodnym katalogiem obejmującym tysiące produktów od różnych dostawców. Ponadto musiała brać pod uwagę ciągle zmieniające się i heterogeniczne preferencje zakupowe i zachowania swoich klientów.

Aby sprostać temu wyzwaniu, Modayola zwróciła się do Alpenit, spółka w ramach Grupa Arsenalia specjalizująca się w AI stosowanej w sektorze e-commerce. Pomysł Alpenite na Fashionistę polegał na stworzeniu predykcyjnego systemu zintegrowanego z e-commerce i ERP firmy, wykorzystującego sztuczną inteligencję do przewidywania popytu i podaży dla każdego produktu, usprawnienie procesu zakupów od różnych dostawców.

Projekt rozwijał się w kilku fazach.

1. Początkowo firma Alpenite zbadała proces oraz zebrała i przeanalizowała historyczne i bieżące dane firmy Modayola dotyczące sprzedaży, zapasów, kosztów, dostawców, klientów, opinii i kampanii marketingowych.
2. Następnie firma Alpenite skonstruowała i wytrenowała modele predykcyjne, wykorzystując techniki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, aby wygenerować dokładne i wiarygodne prognozy dotyczące różnych aspektów działalności Fashionista.
3. Na koniec firma Alpenite zintegrowała modele predykcyjne z systemem ERP firmy Modayola, tworząc interaktywne pulpity nawigacyjne i automatyczne alerty ułatwiające podejmowanie decyzji i działań.

Analiza predykcyjna przyniosła Modayoli znaczące korzyści. Po pierwszym roku przychody online wzrosły o około 20%, podczas gdy marża zysku wzrosła o 10%. Udało się zredukować marnotrawstwo i nadmiar zapasów, zoptymalizować współpracę z dostawcami, a także dokładniej reagować na potrzeby klientów.

---