Quante persone dovrebbero essere assunte?
Quanto stock dovrebbe essere ordinato?
Quante entrate ci si può aspettare ad agosto?
Tutte queste domande mostrano quanto sia centrale la previsione delle vendite per la pianificazione aziendale.
Senza una corretta previsione delle vendite, molte decisioni aziendali si basano su stime o istinti inaffidabili , il che porta a molte inefficienze e opportunità perse.
In questo contesto, una rigorosa previsione delle vendite ha un grande potenziale per generare valore. Questo post del blog descriverà come sfruttare l' apprendimento automatico per prevedere con precisione le vendite e pianificare di conseguenza .
Invece di applicare presupposti e un insieme complesso di regole in una cartella di lavoro di Excel ingombrante, i modelli di Machine Learning apprendono modelli dai dati per generare previsioni. In questo modo, se le tendenze sottostanti cambiano, il modello può essere riqualificato e apprendere questi cambiamenti. Inoltre, l'algoritmo di apprendimento statistico può scoprire modelli persi dagli analisti aziendali.
L'utilizzo di Machine Learning invece di un modello Excel rende il processo di previsione molto più tracciabile . L'algoritmo di previsione può essere eseguito su un ambiente di Machine Learning cloud o su una macchina virtuale e scrivere previsioni direttamente su un database. Queste previsioni potrebbero quindi essere distribuite agli utenti aziendali tramite dashboard interattivi. In questo modo, c'è un'unica fonte di verità per l'intera azienda. Un algoritmo gestito e gestito centralmente è più sicuro, più adattabile e più efficiente.
Cos'è la previsione delle vendite?
Una previsione di vendita è una stima delle vendite future. Questa stima può essere basata su valori passati, indicatori economici, stagionalità, previsioni meteorologiche ...
Esistono due tipi principali di previsione delle vendite:
Previsione basata su regole: nella previsione basata su regole, le previsioni vengono generate utilizzando una serie di regole e ipotesi sviluppate manualmente sulla base di dati passati e tendenze note. Ad esempio, se gli analisti aziendali notano che le vendite sono aumentate costantemente del 5% ogni anno, potrebbero applicare la seguente regola di previsione: Vendite di domani = Vendite dello scorso anno * 1.05. Questo è un esempio semplificativo, la previsione basata su regole potrebbe diventare rapidamente molto complessa, opaca e difficile da controllare. Inoltre, se il tasso di crescita salta improvvisamente dal 5% al 15%, l'utilizzo di questo tipo di regole potrebbe portare a stime fuorvianti e opportunità di business perse.
Previsione basata sull' apprendimento automatico : gli algoritmi di apprendimento automatico apprenderebbero le regole che dovrebbero essere progettate manualmente nella previsione basata su regole. Questo viene fatto attraverso un processo chiamato apprendimento supervisionato. L'apprendimento supervisionato è il compito di apprendere la relazione tra output (vendite) e input (vendite passate, indicatore economico, calendario delle festività ecc.) Gli algoritmi di Machine Learning trovano queste relazioni minimizzando l'errore di previsione, ovvero trovando le relazioni e i parametri che massimizzano l'accuratezza della previsione.
Come utilizzare l'apprendimento automatico per prevedere le vendite?
Nel mondo del machine learning, la previsione delle vendite è un problema di regressione di serie temporali. Una regressione è qualsiasi attività riguardante la stima di una quantità continua (cioè le vendite). Le regressioni di serie temporali sono un caso particolare di regressione, con una dimensione temporale aggiuntiva.
Esistono due tipi principali di modelli di regressione delle serie temporali:
1. Modelli regressivi automatici: questi modelli prevedono le vendite future esclusivamente sulla base dei valori delle vendite passate. Questi modelli includono ARIMA, SARIMAX e il livellamento esponenziale. Generano previsioni individuando tendenze e modelli di stagionalità .
2. Modelli multivariati: i modelli multivariati si basano su una varietà di input, comprese le vendite passate, i calendari delle festività o persino gli indicatori economici. Questi modelli includono regressioni lineari, reti neurali, metodi basati su albero decisionale e macchine a vettori di supporto.
La scelta del modello dipende in ultima analisi dal problema aziendale in questione, dalla disponibilità dei dati e da un rigoroso processo di test del modello.
Case Study: Parkdean Resorts
Parkdean Resorts, il più grande operatore di parchi vacanze nel Regno Unito, ha contattato TrueCue per sviluppare un modello che generi previsioni di vendita oraria di cibo e bevande in oltre 180 sedi. Nel settore dell'ospitalità, il personale in eccesso può essere un driver di costo sostanziale e la carenza di personale può avere un impatto significativo sulla soddisfazione del cliente. Una previsione oraria affidabile potrebbe quindi aiutare a combattere questi problemi.
Un modello di previsione basato su regole per 180 sedi molto diverse, con una frequenza oraria, non sarebbe mai stato gestibile. Inoltre, i dati sulle vendite cambiano ogni giorno, un modello basato su regole progettato nel 2018 potrebbe non essere valido nel 2019.
Per rispondere a questo problema, il nostro team ha sviluppato un modello di previsione multivariata che sfrutta i metodi basati sull'albero decisionale (XGBoost). Questo modello è stato addestrato sui dati di vendita recenti, apprendendo modelli di stagionalità e relazioni di vendita con prenotazioni, vacanze e altre variabili esogene.
L'algoritmo è stato eseguito su una macchina virtuale, leggendo e scrivendo su un database SQL. Le previsioni sono state quindi condivise con i gestori della sede utilizzando dashboard interattivi di Power BI per informare le loro decisioni di pianificazione.
Quali sono i vantaggi delle previsioni e dei rapporti basati su cloud?
Passare da previsioni locali basate su Excel a una soluzione basata su cloud presenta diversi vantaggi chiave:
Unica fonte di verità: l'algoritmo di previsione viene eseguito centralmente e scritto nel database. In questo modo, esiste un'unica previsione affidabile per l'intera attività.
Processo verificabile e sicuro: qualsiasi guasto o errore è molto più facile da individuare e correggere in una soluzione gestita centralmente. All'interno di un'architettura basata su cloud, è possibile applicare la sicurezza del controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC). In questo modo, gli utenti aziendali avranno accesso solo alle risorse con cui sono autorizzati a interagire (ad es. Sviluppo di modelli, amministrazione dell'ambiente cloud, visualizzazioni di previsioni).
Reportistica unificata e interattiva: l' utilizzo di strumenti di reportistica automatizzati come Power BI e Tableau apre un nuovo mondo di possibilità. Utilizzando queste piattaforme, le previsioni possono essere distribuite agli utenti aziendali in dashboard aggiornati automaticamente . Questi report possono includere sia indicatori di alto livello che analisi dettagliate per informare al meglio le decisioni aziendali quotidiane.
Quali sono i prerequisiti per la previsione delle vendite di Machine Learning?
Proprio come gli esseri umani, gli algoritmi di Machine Learning apprendono dai dati di vendita passati . Di conseguenza, il prerequisito principale per sviluppare modelli ML è la disponibilità dei dati di addestramento. Questi dati possono essere ricavati da sistemi di vendita, database aziendali, file di archivio locali e fonti esterne.
Conclusioni
Le possibilità delle previsioni di vendita basate sull'apprendimento automatico sono infinite. Sempre più aziende stanno ora realizzando i vantaggi del passaggio dalla previsione basata su regole di Excel all'analisi predittiva unificata.
Per sfruttare il progresso tecnico del machine learning e dell'intelligenza artificiale per informare la pianificazione aziendale, parla con uno dei membri del team! Scrivici un messaggio !
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