A Google Cloud acaba de anunciar a disponibilização de uma nova solução de Machine Learning para retalhistas poderem executar modelo de previsão de procura, algo essencial para qualquer negócio. Este novo recurso será anunciado durante o National Retail Federation Conference que se realiza no fim de semana. O Vertex AI Forecast é o novo recurso que permite que retalhistas executem modelos de previsão com altíssima precisão e extremamente rápidos para que possam responder a mudanças repentinas do mercado (exacerbadas pela pandemia) quando se trata de alocação de inventário, operações da cadeia de abastecimentos e mão de obra necessária ao longo da cadeia de suprimentos e em lojas para melhor responder aos seus clientes e manter a máxima rentabilidade.
Para retalhistas, cadeias de abastecimento e organizações de bens de consumo, uma previsão fiável da procura sempre foi um fator-chave para o planeamento do negócio, gestão de stocks, logística e satisfação do cliente. Uma previsão precisa é fundamental para garantir que os produtos certos, nos volumes certos, são entregues nos locais certos. Os clientes não gostam de ver itens em falta, mas excesso de stocks é também caro e um desperdício. Os retalhistas perdem mais de um bilião de dólares por ano em stocks mal administrados (Grupo IHL), onde melhorias entre 10 a 20% na precisão da previsão da procura podem produzir uma redução de custos de inventário de 5% e um acréscimo de 2 a 3% nas receitas. (Notes from the AI Frontier, McKinsey & Company). No entanto, a gestão de stocks é apenas uma das aplicações entre muitas que a previsão de procura pode suportar - os retalhistas também precisam de abastecer as suas lojas e centros de suporte para períodos de maior movimento, planear promoções e avaliar diferentes fatores que podem afetar o tráfego da loja ou online.
Os retalhistas podem agora podem incorporar Machine Learning nos seus processos de previsão de procura existentes para obter alta precisão de previsão, aproveitando o Vertex AI Forecast. Trata-se de uma das mais recentes inovações dos investigadores do Google Brain e que está a ser disponibilizada a empresas. O Vertex AI Forecast pode receber conjuntos de dados de até 100 milhões de linhas cobrindo milhares de linhas de produtos de arquivos BigQuery ou CSV. O poderoso mecanismo de modelagem poderá processar automaticamente os dados e avaliar centenas de modelos diferentes para encontrar o de melhor desempenho, antes de disponibilizar configurações opcionais fáceis de ajustar, mesmo sem conhecimentos avançados em ciência de dados. Depois, os utilizadores podem indicar aos modelos qual o recurso (cor, marca, programação de promoção, campanhas de comércio eletrónico) a focar e definir orçamentos para criar a previsão. Dada a rapidez com que as condições do mercado mudam, os retalhistas precisam de um sistema ágil que possa aprender rapidamente. As equipas podem usar o Vertex AI Forecast para criar um modelo preciso para 1 milhão de combinações de SKU-store em menos de 12 horas.
O Google construiu efetivamente o cérebro que é aplicado à previsão da procura de forma não intrusiva e contextual, para mesclar a arte e a ciência (de dados) da previsão de procura precisa. Em testes de benchmarking baseados em conjuntos de dados Kaggle, o Vertex AI Forecast teve os 2,5% mais altos de precisão na World’s Top Forecasting Competition.
Com os recursos de previsão hierárquica do Vertex AI Forecast, os retalhistas podem gerar uma previsão altamente precisa que funciona em vários níveis (por exemplo, ligando a procura do item individual, ao nível da loja e níveis regionais) para minimizar os desafios criados pelos silos organizacionais. O Vertex AI pode trabalhar com grandes volumes de dados não estruturados para entender os sinais mais relevantes: clima, preços das matérias primas, custo do frete e custos de transporte marítimo para proporcionar informações comerciais valiosas. Vários retalhistas como a Magalu e a Lowe's estão já a transformar as suas operações e a aproveitar os benefícios de previsões altamente precisas.
Para mais informação, consulte o blogpost oficial assinado por Craig Wiley, Director of Product Management, Cloud AI and Industry Solutions
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