
CDP eSputnik інтегрується з WooCommerce: автоматизація та збільшення прибутків з першого дня


ШІ не просто оптимізує певні функції, а кардинально розширює способи взаємодії людини зі світом, даючи нові можливості у сферах економіки та бізнесу, технологічних розробок, медицини, освіти та науки – всіх важливих складових екосистеми нашого життя.
Тому, попри побоювання фантастів, штучний інтелект вже зробив для людства багато корисного. Наприклад, зараз вчені активно працюють над застосуванням технологій на основі ШІ, щоб точніше передбачати стихійні лиха, адже традиційні «ручні» методи прогнозування – менш ефективні, оскільки орієнтуються зокрема на історичні дані і статистичні моделі, які не враховують сповна реальні кореляції мінливих чинників, що відіграють вкрай важливу роль. ШІ в свою чергу, окрім того, що швидше і точніше оброблює величезні обсяги інформації, на відміну від людини, здатен невпинно аналізувати атмосферні, сейсмічні та інші природні явища до найдрібніших змін, а ще будувати на основі цього варіації прогнозів з урахуванням нелінійних сценаріїв. Це дає можливість отримувати точніші ранні попередження стихійних лих, що може запобігти багатьом небажаним наслідкам.
Але хотілося б розібратись зі «стихійними лихами» бізнесу, а саме, як за допомогою систем з потужним ШІ передбачити фактори, що призводять до зайвих витрат, нестач, овер-стоку та інших проблем, які виникають у ланцюгу постачання, а отже впливають на показники P&L. Чим традиційні методи прогнозування поступаються рішенням зі штучним інтелектом і машинним навчанням і як вибір методу впливає на стратегію продажів, задаючи «погоду» для ведення бізнесу.
Сучасний світ переживає низку важливих змін, що мають великий вплив на компанії та виклики, які постають перед ними: глобалізація ринку, непостійність споживацьких тенденцій, що відображається на попиті, підвищення екологічної свідомості споживачів і, як наслідок, зміни у споживацькому підході, а ще зростання потреб у персоналізованих послугах і продуктах, трансформації в фінансовому секторі через використання криптовалют і блокчейну, світові кризи тощо. Тому в умовах ринкової конкуренції бізнес не може дозволити собі ігнорувати вищеперераховані фактори, якщо хоче досягти успіху. Для цього необхідна неабияка гнучкість та вміння швидко реагувати на подібні зміни, і саме технології у сфері прогнозування можуть забезпечити ці вкрай важливі навички.
Інформація завжди була найціннішим ресурсом, і той, хто володіє нею сповна – буде завжди попереду, а якість інформації, яку використовує компанія для побудови своїх ключових стратегій, залежить від точності прогнозів. Прогнозування – це фундамент, на котрому вибудовуються всі життєво важливі для бізнесу процеси: продажі й маркетинг, управління запасами, логістика і доставка, аналіз рентабельності і врешті-решт клієнтське обслуговування. Вкрай важливо, аби цю просту істину розуміли управлінці різних департаментів, які помилково обмежуються суто виконанням своїх KPI, не маючи дієвих орієнтирів на стратегічну мету. У бізнесі критично розуміти, що якісне прогнозування попиту є основою ефективної діяльності компанії. Прогноз попиту є ніби з’єднувальним елементом, який координує та забезпечує гармонійну роботу всієї системи, адже більшість викликів, витрат та помилок частіше за все випливають саме з неточностей у прогнозуванні:
З огляду на це, що вищий показник точності прогнозування, то ефективнішою буде оптимізація залежних від нього бізнес-процесів. Але досягти якісних і дієвих прогнозів – завдання не з легких. Висновки мають ґрунтуватись на точних підрахунках і аналізі величезної кількості даних, що потребує багато часу. До того ж прогнозування – це не разова історія, а отже бізнес має бути готовим до коректив, зумовлених мінливими факторами. Саме технології на основі ШІ та машинного навчання можуть стати надійним помічником, оскільки мають комплексні інструменти для швидкого створення ефективних прогнозів.
Швидкість реакції на зміни та точність прогнозів відіграють ключову роль у тому, щоб кожна ланка бізнесу працювала на результат. Тому застарілі класичні методи прогнозування вже не є такими ефективними порівняно з інноваційними рішеннями, і ось декілька суттєвих відмінностей:
Наприклад, сучасне рішення для прогнозування – SMART Demand Forecast на основі алгоритмів машинного навчання і штучного інтелекту, підтримує одночасну побудову цілих 5 детальних сценаріїв, що робить систему незамінним помічником для ефективного аналізу попиту в різних умовах:
Отже, розібравшись в перевагах рішень на основі ШІ та машинного навчання, розглянемо конкретні зони впливу, де можна простежити пряму залежність між ефективним прогнозуванням та покращенням ключових бізнес-процесів.
І все це лише дрібка від необмежених можливостей інноваційного прогнозування, де передові технології не можуть бути переоцінені, адже вони є ключем, що відкриває нові підходи, націлені на зростання ваших прибутків. Бути завжди на декілька кроків попереду – це не просто вибір, спрямований на покращення – це стратегічна необхідність бізнесу, який зможе не лише пристосовуватись до змін ринку, а випереджати їх, задаючи власні вигідні умови.
Тому лідерство за найрішучішими: скористайтесь нашим спеціальним калькулятором, розробленим для фінансового обґрунтування беззаперечних переваг точного прогнозування. Переконайтесь вже зараз, розрахувавши, на скільки зросте прибуток завдяки сучасному рішенню Smart Demand Forecast. Не довіряйте свої бізнес-процеси волі випадку – зробіть крок назустріч технологіям, що відкривають шлях до невикористаних можливостей і гарантованого фінансового успіху.
Найважливішим етапом впровадження ефективного прогнозування є саме вибір рішення, яке стане ключовим інструментом для оптимізації бізнес-процесів. SMART Demand Forecast містить всі передові можливості, що перетворюють інформацію у цінні знання, готові до застосування.
Завдяки комплексному підходу система може одночасно прогнозувати як регулярні, так і промопродажі. Зручні автоматизовані інструменти для аналітики, моделювання й роботи з аналогами дозволять змістити фокус з операційних рутинних завдань на стратегічні.
Розуміючи індивідуальні особливості компанії, рішення SMART Demand Forecast легко адаптується до специфіки бізнесу, а технологія машинного навчання дозволяє системі розвиватись у напрямку персональних потреб й орієнтирів. До того ж рішення створене на платформі Microsoft, що відкриває можливість легкого нарощування додаткових інтеграцій з цієї ж екосистеми, зручно розширюючи набір корисних інструментів. Не варто буде перейматись за безпеку даних, з котрими працюєте в системі, оскільки відповідність GDPR гарантує надійну захищеність всієї інформації.
За даними світової консалтингової компанії McKinsey & Company підвищення точності прогнозування попиту суттєво впливає на ключові аспекти бізнесу, і цифри говорять самі за себе:
Саме на підвищення цих показників орієнтоване рішення SMART Demand Forecast, яке забезпечує підвищення точності прогнозування, допомагає ефективно керувати запасами й уникати надлишків чи нестач, що в свою чергу покращує рівень сервісу і, відповідно, стимулює приріст прибутку. Рішення розвантажує команду аналітики й прогнозування, підвищуючи продуктивність фахівців цих відділів, і все це за постійної підтримки експертів SMART від моменту розгортання рішення до подальшої роботи з ним.
Тому інвестування в точність прогнозування – це надійна «парасолька» бізнесу, котра завжди захистить вашу компанію від ринкових негод!