ბლოგი

განახლებული ნავიგაციის სისტემა

ასორტიმენტის მენეჯმენტის ახალი გვერდი

ახალი სარეკლამო ინსტრუმენტის გვერდი

ინტერფეისის ლოკალიზაცია

ბიზნესის აგრეგაციის ახალი დონეები

ძირითადი გამოთვლითი პროცესების ოპტიმიზაცია

მონაცემთა ჩვენების ადაპტაცია

როგორ კარგავენ კომპანიები თანხებს მარაგების არასწორი მართვის გამო

შეწყვიტეთ ფულის ფლანგვა: რატომ არის ჭარბი მარაგი საცალო მოვაჭრეების მოგების მთავარი დაბრკოლება

მარაგის ნაკლებობა: რატომ არის ეს საშიში ბიზნესისთვის

როგორ შეუძლიათ საცალო მოვაჭრეებს მარაგების დონის ოპტიმიზაცია და თანხის დაკარგვის თავიდან აცილება

გაყიდვების ისტორიის, სეზონურობისა და ტენდენციების ანალიზი

როგორ ეხმარება AI ბიზნესს ნარჩენების შემცირებაში

როგორ დაეხმარა SMART Demand Forecast McDonald’s Georgia-ს გუნდს პროგნოზის სიზუსტის გაუმჯობესებაში

• 83% პროგნოზის სიზუსტე თითოეული რესტორნისთვის 4-კვირიანი ყოველკვირეული მონაცემთა აგრეგაციის საფუძველზე.
• 80% პროგნოზის სიზუსტე თითოეული რესტორნისთვის 12-კვირიანი ყოველკვირეული მონაცემთა აგრეგაციის საფუძველზე.
• საშუალო პროგნოზის გადახრა არაუმეტეს 5%, რაც შეესაბამება გლობალურ ბიზნეს სტანდარტებს.

როგორ გამოიყენოთ მონაცემები თქვენი ბიზნესისთვის

მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომა საცალო ვაჭრობაში

AI საცალო ვაჭრობაში: დადებითი და უარყოფითი მხარეები

მითი 1: კარგი ანალიტიკოსები უკეთესად პროგნოზირებენ, ვიდრე AI

მითი 2: AI-ის დანერგვა გამოიწვევს მასობრივ გათავისუფლებას

მითი 3: AI ძვირია, მისი სარგებლის გაზომვა კი - რთული

რატომ აღარ მუშაობს დროში გამოცდილი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდები

• რეგრესიის მოდელები — სტატისტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც მომავალი მოთხოვნის მოცულობას ცვლადებს შორის ურთიერთკავშირის საფუძველზე პროგნოზირებს. მარტივად რომ ვთქვათ, მოდელი აანალიზებს, თუ როგორ მოქმედებს გარკვეული ფაქტორების ცვლილებები (მაგ., ფასი, სეზონურობა, რეკლამა ან მომხმარებელთა შემოსავლის დონე) სხვებზე, მაგალითად, პროდუქტის ან მომსახურების მოთხოვნის დონეზე. ეს პროგნოზირების მოდელი იძლევა რაოდენობრივ შეფასებას და ერთდროულად რამდენიმე ფაქტორს ითვალისწინებს, მაგრამ ცუდად უმკლავდება მონაცემთა მკვეთრ ცვლილებებს.
• ტრენდების ანალიზი — მეთოდი, რომელიც ეფუძნება მონაცემებში გრძელვადიანი ცვლილებების გამოვლენას. ის ხელს უწყობს ზოგადი ტენდენციის გამოვლენას: იზრდება თუ არის თუ არა პროდუქტის მოთხოვნა დროთა განმავლობაში, მცირდება თუ სტაბილურობას ინარჩუნებს. ეს ანალიზი სასარგებლოა სტრატეგიული დაგეგმვისთვის და ხშირად გამოიყენება პროგნოზირებად გარემოში. თუმცა, ტრენდების მოდელები არ ითვალისწინებენ სეზონურ რყევებს ან მოკლევადიან ზრდას, ამიტომ რეალური სიტუაციის საკმაოდ პრიმიტულ სურათს გვთავაზობენ.
• ექსპერტთა შეფასებები — პროგნოზირების მეთოდი, რომელიც სპეციალისტთა პროფესიულ ვარაუდებს, გამოცდილებასა და ინტუიციას ეფუძნება. ის ითვალისწინებს გაყიდვების მენეჯერების, მარკეტოლოგების ან გარე ანალიტიკოსების მოსაზრებებს, რომლებიც კარგად ერკვევიან ბაზრის სპეციფიკაში. მეთოდი სწრაფი და ხელმისაწვდომია, განსაკუთრებით მცირე კომპანიებისთვის, მაგრამ მისი მთავარი ნაკლი სუბიექტურობაა: პროგნოზები შეიძლება იყოს მიკერძოებული ან ეყრდნობოდეს არასრულ ინფორმაციას.
• მოძრავი საშუალოები (moving average) — მარტივი სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა რყევების გასასწორებლად. ის ითვლის წინა პერიოდების საშუალოს, რათა განისაზღვროს საბაზისო ტენდენცია. მაგალითად, სამთვიანი მოძრავი საშუალო ითვალისწინებს ბოლო სამ თვეს თითოეული ახალი წერტილის გამოსათვლელად. მეთოდი ეფექტურია სტაბილურ პირობებში, მაგრამ არაეფექტურია სწრაფი ცვლილებების მიმართ.
• ექსპონენციალური გასწორება — წინა მეთოდის გაუმჯობესებული ვერსია, სადაც მეტი წონა ენიჭება უახლეს მონაცემებს. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს უფრო სწრაფად უპასუხოს მოთხოვნის ცვლილებებს. ის გამოიყენება მოკლევადიანი პროგნოზირებისთვის, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საჭიროა სწრაფი რეაგირება რყევებზე. თუმცა, ეს მოდელი არ ითვალისწინებს მიზეზ-შედეგობრივ კავშირებს და შეიძლება იყოს არასანდო ბაზრის მკვეთრი ცვლილებების დროს.
• სეზონური პროგნოზირება — მეთოდი, რომელიც ითვალისწინებს მოთხოვნის განმეორებად რყევებს წლის გარკვეულ პერიოდებში (დღესასწაულები, სეზონები, ღონისძიებები და ა.შ.). ის საშუალებას იძლევა გამოიყოს და განეიტრალდეს სეზონური ფაქტორი, რათა უფრო ზუსტად შეფასდეს ზოგადი ტენდენცია. ეს მიდგომა სასარგებლოა საცალო ვაჭრობაში, ტურიზმსა და FMCG სექტორში (სწრაფად მოხმარებადი საქონელი). თუმცა, სეზონური პროგნოზირება არ ითვალისწინებს მოულოდნელ ცვლილებებს.

რა შეიცვალა ხელოვნური ინტელექტის გამოჩენით: მოთხოვნის პროგნოზირებაში AI-ის აშკარა და ნაკლებად აშკარა უპირატესობები

• მაკროეკონომიკური ინდიკატორები: ინფლაციის დონე, ვალუტის რყევები, ბაზრის ტენდენციები.
• კლიმატური და სეზონური ფაქტორები: ამინდის ცვლილებები, ბუნებრივი მოვლენები და ა.შ.
• მონაცემები e-commerce-ისთვის: მომხმარებლის ქცევა, რეკლამის გავლენა (განსაკუთრებით სოციალურ ქსელებში).
• რეგულაციური ცვლილებები: ახალი გადასახადები, ნორმატიული შეზღუდვები და ა.შ.

ტრადიციული პროგნოზირებისა და AI-ის შედარება კონკრეტული კრიტერიუმებით

უწყვეტი ტრანსფორმაცია: როდის და როგორ ინტეგრირდება AI პროგნოზირება ბიზნესისთვის რისკების გარეშე?

როგორ დავნერგოთ ხელოვნური ინტელექტი მოთხოვნის პროგნოზირების პროცესებში წარმატებულად— რჩევები და მითითებები:

1. აირჩიეთ სანდო მიმწოდებელი: ჩვეულებრივ, მიმწოდებლები უზრუნველყოფენ სრულ ტექნიკურ მხარდაჭერას, კონკრეტულ ბიზნეს-პროცესებთან ადაპტაციას და თანხლებას ინტეგრაციის ყველა ეტაპზე — მაგალითად, SMART business მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილების, SMART Demand Forecast-ის დანერგვისას.
2. უზრუნველყავით მონაცემთა ხარისხი: ხარისხიანი, სტრუქტურირებული და ისტორიული მონაცემების გარეშე AI ვერ იმუშავებს ეფექტურად. პირველი ნაბიჯი — მონაცემთა წყაროების, ტიპებისა და ხარისხის აუდიტია. იზრუნეთ რეგულარულ განახლებაზე, სტანდარტიზაციაზე, ფორმატების უნიფიკაციაზე და ინფორმაციის დუბლირების აღმოფხვრაზე. თუ არ ხართ დარწმუნებული, როგორ გააკეთოთ ეს საუკეთესოდ — მიმართეთ ვენდორს; მაგალითად, SMART business დიაგნოსტიკის ეტაპზევე ათანხმებს კლიენტთან მონაცემთა უნიფიცირებულ სტრუქტურას და მათ მზა შაბლონებს სთავაზობს.
3. მომზადეთ ტექნიკური ინფრასტრუქტურა: ეს შეიძლება იყოს შიდა გამოთვლითი ბაზა ან ღრუბლოვან პლატფორმებთან დაკავშირება, რომლებიც უზრუნველყოფენ მასშტაბირებადობასა და სისწრაფეს. შეამოწმეთ, შეესაბამება თუ არა თქვენი ტექნიკური შესაძლებლობები სასურველ გადაწყვეტილებას — ამაშიც შეგიძლიათ მიმწოდებლის დახმარება გამოიყენოთ.
4. გაუშვით საპილოტე პროექტი: თავდაპირველად, გაუშვით სისტემა კონკრეტულ რეგიონში, SKU-ზე ან გაყიდვის არხზე. ეს საშუალებას მოგცემთ გატესტოთ გადაწყვეტილება მინიმალური რისკებით და განსაზღვროთ მისი ბიზნეს-ღირებულება, ეს დაგეხმარებათ მიიღოთ გადაწყვეტილება გამოიყენოთ თუ არა სიახლე მთელი ბიზნესის მასშტაბით.
5. შექმენით კროსფუნქციური გუნდი: AI-პროგნოზირება ყოველთვის მხოლოდ IT-ს არ მოიცავს — ბიზნესის სფეროდან გამომდინარე, პროცესში შეიძლება ჩაერთონ ლოჯისტიკის სოეციალისტები, მარკეტოლოგები, ოპერაციული განყოფილება და ა.შ. დააკომპლექტეთ გუნდი თანამშრომლებით, რომლებიც უპირველეს ყოვლისა პროგნოზირების პროცესში მონაწილეობენ.
6. დაატრენინგეთ გუნდი: განუმარტეთ ახალი სისტემის ლოგიკა და ასწავლეთ თანამშრომლებს მისი გამოყენება. წაახალისეთ გუნდის უკუკავშირი და გაითვალისწინეთ ის ინტეგრაციის დროს.
7. ჩართეთ ანალიტიკოსები: მათი როლი არა მხოლოდ შედეგების ინტერპრეტაციაა, არამედ განსაზღვრული KPI-ების სიზუსტის დაცვის კონტროლიც. ხელოვნური ინტელექტი, უპირველეს ყოვლისა, ინსტრუმენტია ადამიანების ხელში, და არა მისი შემცვლელი. AI რუტინულ სამუშაოს ასრულებს, რაც თანამშრომლებს პრიორიტეტული ამოცანებისთვის თავისუფალ დროს უთავისუფლებს.
8. დამატებითი რჩევა: თუ ეჭვი გეპარებათ, ღირს თუ არა პროცესებში ცვლილებების დანერგვა, ეტაპობრივი ინტეგრაციით შემოიფარგლეთ. დასაწყისში გაუშვით AI მოდელები ჩვეულ მეთოდებთან პარალელურად, გამოსცადეთ პროგნოზები სატესტო რეჟიმში და შეადარეთ წინა შედეგებს.

როგორ ეხმარება AI მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ბიზნესს სწრაფად უპასუხოს ბაზრის ცვლილებებს და მიიღოს სტრატეგიული გადაწყვეტილებები

ექსპერტების მიერ გამოვლენილი მიწოდების ჯაჭვის ძირითადი გამოწვევები:

1. ბაზრის არასტაბილურობა - ეკონომიკური კრიზისი, პანდემიები და ომი მოთხოვნის რყევებს წარმოქმნის. მიწოდების ქსელებს მხარდაჭერა ამ შეფერხებების ეფექტურად სამართავად მხარდაჭერა სჭირდებათ. როდესაც მოთხოვნა მყისიერად და არაპროგნოზირებადად იცვლება, კომპანიებს სჭირდება მოქნილი და ადაპტირებული სისტემები. AI მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტისთვის ძირითადი ინსტრუმენტია მიწოდების, წარმოების და ლოგისტიკის დაგეგმვის დროული კორექტირებისთვის, რაც ხელს უწყობს დანაკარგების შემცირებას და რესურსების ოპტიმიზაციას.
2. პროგნოზირების საკითხები - მოთხოვნის პროგნოზირების ტრადიციული მეთოდები, რომლებიც ეფუძნება ისტორიულ მონაცემებსა და ხაზოვან მოდელებს, ვერ იძლევა ზუსტ შედეგებს დინამიურ პირობებში. პროდუქტებსა და სერვისებზე მოთხოვნა ძალიან სწრაფად და არაპროგნოზირებადად იცვლება. უბრალოდ დაკვირვება და ამის შემდეგ რეაგირება არ კმარა; ბიზნესს სჭირდება პროაქტიული მიდგომა, რომელიც მოიცავს სცენარების დაგეგმვას სხვადასხვა შესაძლო განვითარებისთვის. კომპანიებმა უნდა ისწავლონ მოქმედება მოთხოვნის პროგნოზის საფუძველზე და არა უბრალოდ რეაგირება მოულოდნელ ცვლილებებზე.
3. მოქნილი ლოჯისტიკა - გადატვირთული სასაზღვრო გამშვები პუნქტები, შეფერხებები, კონტეინერების და მუშახელის დეფიციტი (მათ შორის მძღოლების და საწყობის მუშაკების ნაკლებობა) ლოჯისტიკური ხარჯების ზრდასთან ერთად სერიოზულ დაბრკოლებებს უქმნის მიწოდების ჯაჭვის ეფექტურ ოპერაციებს. ეს გამოწვევები არა მხოლოდ ზრდის მიწოდების დროს, არამედ ზრდის ხარჯებს, რაც გავლენას ახდენს კომპანიის მთლიან მომგებიანობაზე. AI ლოჯისტიკასა და მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტს ამ დაბრკოლებების გადალახვაში ეხმარება.
4. გამჭვირვალობის ნაკლებობა - თანამედროვე მიწოდების ჯაჭვების ერთ-ერთი მთავარი საკითხია მიწოდების ოპერაციების მართვისთვის გამოყენებული სისტემების გამჭვირვალობის ნაკლებობა. რაც უფრო რთული და განშტოებული ხდება ეს სისტემები, მით უფრო ძნელია მთელი მიწოდების ჯაჭვის მკაფიო ხედვის შენარჩუნება. მიწოდების პროცესის თითოეული ეტაპის მონიტორინგის სირთულეები იწვევს რისკებს, როგორიცაა დაგვიანება, შეცდომები და ზარალიც კი. შეუფერხებელი ოპერაციების უზრუნველსაყოფად, ბიზნესებმა უნდა დანერგონ უფრო გამჭვირვალე, ინტეგრირებული სისტემები, რომლებიც უზრუნველყოფენ რეალურ დროში მონიტორინგს და კონტროლს მიწოდების ჯაჭვის ყველა ეტაპზე.

გაციფრულების  უპირატესობები ბიზნესისთვის

• საკვანძო პროცესების ავტომატიზაცია – მოთხოვნის პროგნოზირება მოიცავს დიდი რაოდენობის მონაცემების დამუშავებას. ამ კონტექსტში გადამწყვეტი მეთოდოლოგიაა გაყიდვების შესრულება და გაყიდვების სტრატეგიის განხორციელების პროცესი. ის ეყრდნობა რეალურ დროში გადაწყვეტილების მიღებას უახლესი მონაცემების საფუძველზე. თუმცა, იმისთვის, რომ ამ მეთოდოლოგიის ეფექტურობისთვის, ბიზნესს სჭირდება მაღალი გამოთვლითი სიმძლავრის მქონე თანამედროვე სისტემები, რადგან მონაცემთა დიდი ნაკრების რეალურ დროში ანალიზი და დამუშავება მათ გარეშე შეუძლებელია.
• ინფორმაციის აგრეგაცია - გაციფრულება მნიშვნელოვნად აძლიერებს ამ სფეროსაც. მაგალითად, AI და IoT მიწოდების ჯაჭვში ქმნის ახალ შესაძლებლობებს ლოჯისტიკის მართვისთვის. IoT (Internet of Things) ტექნოლოგია საშუალებას გაძლევთ რეალურ დროში თვალყური ადევნოთ ტვირთის მდებარეობას, ხოლო AI უზრუნველყოფს ამ მონაცემების ანალიზს, შეფერხებების პროგნოზირებას და მარშრუტების ოპტიმიზაციას. ეს საშუალებას აძლევს ბიზნესს დააკვირდეს გადაზიდვებს, დაადგინოს შეფერხების მიზეზები (როგორიცაა საბაჟო განბაჟების საკითხები) და დაუყონებლივ უპასუხოს ნებისმიერ შეფერხებას ან მარშრუტის ცვლილებას. ინფორმაციის აგრეგაცია აუმჯობესებს მიწოდების ჯაჭვის კონტროლს, აძლიერებს დაგეგმვას და უფრო ინფორმირებული გადაწყვეტილების მიღების საშუალებას იძლევა.
• დიდი რაოდენობის მონაცემების ანალიტიკა და მოთხოვნის პროგნოზირება მიწოდების ჯაჭვებში – გაციფრულება უზრუნველყოფს ფართო შესაძლებლობებს პროგნოზირების და მონაცემთა გამოყენებისათვის. ეს ეხება არა მხოლოდ ბიზნესის მიერ შეგროვებულ და გამოყენებულ შიდა მონაცემებს, არამედ ასევე გარე მონაცემთა წყაროებს, როგორიცაა სოციალური მედიის აქტივობა, ვებსაიტზე დაწკაპუნებები და სხვა ციფრული ურთიერთქმედებები. თანამედროვე სისტემებს შეუძლიათ ეფექტურად შეაგროვონ და დაამუშაონ ეს ინფორმაცია რეალურ დროში, რაც ბიზნესისთვის ღირებულ ინფორმაციას უზრუნველყოფს.
• ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებები – გაააქტიურეთ წვდომა სინქრონიზებულ მონაცემებზე მსოფლიოს ნებისმიერი წერტილიდან. მიწოდების ჯაჭვის კონტექსტში, ღრუბელოვან სისტემაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები საშუალებას აძლევს საერთაშორისო მოქმედ კომპანიებს ეფექტურად მართონ ლოჯისტიკა და მიწოდების პროცესები მონაცემთა სინქრონიზაციის, რეალურ დროში მონიტორინგისა და დისტანციური მართვის საშუალებით. ჯვარედინი ფუნქციონალურ გუნდებსა და ბიზნეს პარტნიორებს შეუძლიათ ერთდროულად იმუშაონ მონაცემებზე, აწარმოონ მოლაპარაკება შეკვეთებზე, დააკორექტირონ ისინი ან დაგეგმონ მიწოდების მარშრუტები - მიუხედავად მათი ფიზიკური მდებარეობისა, იქნება ეს სხვადასხვა ქალაქში თუ ქვეყანაში.

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების უპირატესობები მიწოდების ჯაჭვისთვის

მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაციის მეთოდოლოგიების შედარება: S&OP, S&OE, IBP, DDMRP და სხვა. როდის და რომელი უნდა  გამოიყენოთ მიწოდების ჯაჭვის ეფექტურობის მაქსიმალური ზრდისთვის?

გაყიდვების და ოპერაციების დაგეგმვის მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

• პროდუქტის მიმოხილვა მოიცავს პროდუქტის პორტფოლიოს, ახალი პროდუქტის გეგმების და კონკურენტების ანალიზს.
• მოთხოვნის მიმოხილვა მოიცავს ფასების სტრატეგიის ფორმირებას, სარეკლამო აქტივობების დაგეგმვას და მოთხოვნის პროგნოზირებას.
• მიწოდების მიმოხილვა ფოკუსირებულია რესურსების ანალიზზე, მიწოდების სცენარის შემუშავებაზე და მარაგების ოპტიმიზაციაზე.
• ფინანსური მიმოხილვა არის არსებითი ეტაპი, სადაც მოთხოვნისა და მიწოდების გეგმები ერთმანეთს ემთხვევა და იქმნება ფინანსური პროგნოზები.
• მენეჯმენტის მიმოხილვა ასრულებს პროცესს, რომელიც მოიცავს შესრულების ძირითადი ინდიკატორების და სტრატეგიის კორექტირებას.

გაყიდვების და ოპერაციების შესრულების მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

IBP მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

DRP მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

MRP მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

DDMRP მეთოდოლოგიის მიმოხილვა

სეზონურობა, ანომალიები და არაპროგნოზირებადი მოვლენები: როგორ ეხმარება ხელოვნური ინტელექტი მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ბიზნესს ადაპტაციაში – პრაქტიკული რჩევები მოულოდნელი სიტუაციების მართვისთვის

• მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტის ზრდა 20-30%-ით.
• მარაგის დონის შემცირება პიკის პერიოდების შემდეგ 15-25%-ით.
• მარაგის ოპტიმიზაცია და საბრუნავი კაპიტალის გაყინული მარაგიდან გათავისუფლება.

AI გამოყენების მაგალითი McDonald’s Georgia სწრაფი კვების მიწოდების ჯაჭვში

1. არაზუსტი პროგნოზირება ინდივიდუალური რესტორნის დონეზე, რაც იწვევს მარაგების დეფიციტს ან სიჭარბეს.
2. გაზრდილი საოპერაციო ხარჯები მოთხოვნაზე სწრაფი რეაგირების საჭიროების გამო.
3. პერსონალის გადაჭარბებული დატვირთვა მოთხოვნის ხელით შესრულებული ანალიზის გამო.

1. გაყიდვების პროგნოზის სიზუსტის ზრდა 83.1%-მდე (4 კვირის მონაცემებზე დაყრდნობით),
2. პროგნოზის გადახრის მაჩვენებელი 5%-მდე, რომელიც სტანდარტად ითვლება გლობალურ ბიზნეს საზოგადოებაში,
3. მარაგების უკეთესი მართვა, დანაკარგების თავიდან აცილება.

• მოთხოვნის უეცარი ზრდა სოციალურ მედიაში ვირუსული ტენდენციის გამო (TikTok ეფექტი),
• გაყიდვების ვარდნა გეოპოლიტიკური რისკების, ეკონომიკური კრიზისების და სხვა მიზეზით

• გამონაკლის მოვლენებთან დაკავშირებული ანომალიური ტენდენციების აღრიცხვას.
• გარე წყაროების გამოყენებას მოთხოვნის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის და პროდუქციის ასორტიმენტის ადაპტირებისთვის.
• პროდუქტის დეფიციტის მინიმიზაციას მიწოდების უფრო ზუსტი დაგეგმვის გზით.
• პროდუქციის გადაჭარბებული ფასდაკლებით ზარალისა და ჩამოწერის რაოდენობის შემცირებას.
• საშუალო გაყიდვების 15-20%-ით ზრდას ოპტიმალური ფასების და მარაგების ეფექტური მენეჯმენტით

AI გამოყენების მაგალითი მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის ფარმაცევტულ ინდუსტრიაში

• დისტრიბუტორებს შეუძლიათ მოქნილად მართონ მარაგები,
• მცირდება დეფიციტის და ვადაგასული საქონლის რისკი,
• მცირდება საწყობის შენახვის ხარჯები.

ძირითადი საშუალებები, რომლებიც სარგებელს მოუტანს ბიზნესს და დაეხმარება ხელოვნური ინტელექტის როლის გაგებაში მიწოდების ჯაჭვის მიმართულებით

• არ არსებობს სრულყოფილი უნივერსალური მიდგომა - მოთხოვნის პროგნოზირების სტრატეგია უნდა იყოს მორგებული კონკრეტულ ბიზნესზე, საოპერაციო მასშტაბზე და გაურკვევლობის დონეზე.
• ხელოვნური ინტელექტი ან ანახვლებს ადამიანებს – ეხმარება მათ უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებების მიღებაში. ანალიტიკოსებს შეუძლიათ კონცენტრაცია მოახდინონ სტრატეგიულ ამოცანებზე და არა რუტინულ გამოთვლებზე.
• კონცენტრაცია პროგნოზის სიზუსტეზე, რადგან ის პირდაპირ აისახება ლოჯისტიკაზე, შესყიდვებზე და კომპანიის ფინანსურ ნაკადებზე.
• იმუშავეთ პროაქტიულად და არა რეაქტიულად – გამოიყენეთ AI არა მხოლოდ ცვლილებებზე რეაგირებისთვის, არამედ მათი პროგნოზირებისთვის და მოქნილი სტრატეგიების შესაქმნელად.
• ჩაერთეთ ხელოვნური ინტელექტი თქვენს მიწოდების ჯაჭვში და სხვა საკვანძო პროცესებში SMART Demand Forecast-ის დახმარებით - მრავალფუნქციური ინსტრუმენტი, რომელიც კომპანიებს აძლევს შესაძლებლობას წინსვლისთვის, მიწოდების ჯაჭვების ადაპტაციით ბაზრის რეალურ გამოწვევებთან.

• შევისწავლეთ და დავნერგეთ Lazy Loading ინტერფეისის რენდერინგის ოპტიმიზაციისთვის Lazy Loading საშუალებას გაძლევთ ჩატვირთოთ მხოლოდ კრიტიკული გვერდის ელემენტები და არაკრიტიკული ეტაპობრივად, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია სუსტი ქსელის მქონე მომხმარებლებისთვის.
• გვერდის ოპტიმიზებული შესრულება ჩვენ შევამცირეთ ელემენტების რაოდენობა გვერდზე და API მოთხოვნის ლიმიტი ძირითადი ბიზნეს პროცესების გაშვებისას. გვერდები აჩვენებს მხოლოდ სისტემის მუშაობის აუცილებელ ინდიკატორებს და API მოთხოვნები სრულდება მნიშვნელოვანი პროცესების დასრულების შემდეგ. ეს ამცირებს დატვირთვას სისტემაზე, რაც მნიშვნელოვანია არც ისე ძლიერი მოწყობილობების ან სუსტი ქსელის მომხმარებლებისთვის.
• დაემატა მოსახერხებელი პარამეტრების ნავიგაციის ზოლი დამატებულია ძირითადი გვერდების სანავიგაციო პანელი გადაწყვეტილების ინტერფეისში. ასეთი განახლება ამარტივებს და აჩქარებს ნავიგაციას სისტემაში, ასევე აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას.
• გაუმჯობესდა ინტერფეისის ინტერაქტიულობა დაემატა გაუმჯობესებები მომხმარებლის ინტერაქციისთვის სისტემასთან, რაც ინტერფეისს უფრო მოსახერხებელს, დინამიურს და მიმზიდველს ხდის. ეს ეხება სისტემის იმ ელემენტების გაუმჯობესებას, რომლებთანაც მომხმარებლებს აქვთ შეხება ყოველდღიური საქმიანობის ფარგლებში - ყველა საჭირო ინსტრუმენტი ახლა უფრო ხელმისაწვდომია.

• • ოპტიმიზირებულია ანომალიების გამოთვლისა და ჩატვირთვის პროცესი ანომალიების მონაცემთა ბაზაში ჩაწერა 30-40%-ით დაჩქარდა. პროცესების მოდიფიკაციით, გამოთვლები უფრო სწრაფად ხორციელდება, ხოლო მონაცემთა დიდი ნაკრების დამუშავება კიდევ უფრო ეფექტური ხდება. ეს საშუალებას აძლევს ბიზნესს სწრაფად უპასუხოს არასტანდარტულ სიტუაციებს და გააუმჯობესოს პროგნოზირების ხარისხი.
  • გაუმჯობესდა STL და Autoencoder ალგორითმები ეს ხელს უწყობს გადახრების უკეთ იდენტიფიცირებას და უფრო ზუსტი პროგნოზების უზრუნველყოფას. შესაბამისად, თქვენ შეძლებთ მარაგების უფრო ეფექტურად მართვას, მიწოდების პროცესების ოპტიმიზაციას და თქვენი ბიზნესისთვის ფინანსური რისკების შემცირებას.
  • ოპტიმიზებულია შაბლონური პერიოდის გაანგარიშება Anomaly Handling გვერდზე დანერგილია გაყიდვების პირველი დღის შემოწმება, რათა თავიდან აიცილოთ ცხრილებში ცარიელი სვეტების ჩვენება. ახლა პერიოდის შერჩევა ინტუიციურია და მონაცემები უფრო ზუსტი.

მოთხოვნის პროგნოზირების ამოცანა:

1. მარაგების ოპტიმიზაცია;
2. პროდუქციის სიჭარბის ან დეფიციტის მინიმიზაცია;
3. მიწოდების ჯაჭვის პროცესების სტაბილურობის უზრუნველყოფა;
4. ზუსტი მონაცემების საფუძველზე საწარმოო და მარკეტინგული საქმიანობის დაგეგმვა და ა.შ.

რა არის მოთხოვნის პროგნოზირება?

მოთხოვნის პროგნოზირების გამოწვევები ბიზნესისთვის

1. არასაკმარისი ან დაბალი ხარისხის მონაცემები - თუ ინფორმაცია მოთხოვნის შესახებ არასრული ან არაზუსტია, პროგნოზები შეიძლება იყოს არასწორი.
2. მოთხოვნის მერყეობა, რომელიც გამოწვეულია სეზონურობით, გარე ფაქტორებით, როგორიცაა ეკონომიკური მოვლენები, ან კანონმდებლობის ცვლილებები და სხვა.
3. პროგნოზირებადი მონაცემების ყოველდღიურ ოპერაციულ პროცესებში ინტეგრირების სირთულეები, რომლებიც მოითხოვს კომპლექსურ მიდგომას, შესაბამისი ექსპერტიზის დონეს და ჯვარედინი ფუნქციონალური გუნდების კოორდინირებულ მუშაობას.
4. მოძველებული პროგნოზირების მეთოდების გამოყენება - ტრადიციული ცხრილები, ავტომატიზაციის ნაკლებობა და მოთხოვნის პროგნოზირების მარტივი ფორმულები არ უზრუნველყოფს ცვლადების დიდი რაოდენობის გათვალისწინებას და პროგნოზების ახალ მონაცემებთან სწრაფ ადაპტაციას, რაც იწვევს მათი სიზუსტის შემცირებას.

როგორ მუშაობს პროგნოზირება და ეფექტური მიდგომის ძირითადი ნაბიჯები ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზის შესაქმნელად

ხარისხიანი მონაცემების შეგროვება

მოთხოვნაზე მოქმედი ფაქტორების ანალიზი

მოთხოვნის პროგნოზირების შესაბამისი მეთოდის არჩევა

მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელის შექმნა

მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელის ტესტირება და ოპტიმიზაცია

• პროგნოზის გამოყენება ძირითადი ბიზნეს პროცესებისთვის - საბოლოო ეტაპი გულისხმობს პროგნოზის გამოყენებას კომპანიისთვის მნიშვნელოვან ბიზნეს პროცესებში: მარაგების მართვა, წარმოება, მარკეტინგული კამპანიის დაგეგმვა და ა.შ., რასაც ბიზნესისთვის რეალური ღირებულება აქვს.

მოთხოვნის პროგნოზირების უპირატესობები:

• მიწოდების ჯაჭვის პროცესების ოპტიმიზაცია: პროდუქტებზე მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ხელს უწყობს პროდუქტის მარაგების უფრო ეფექტურად მართვას, რასაც მინიმუმამდე დაჰყავს მარაგების დეფოციტის ან სიჭარბის რისკი. თავის მხრივ, ეს ხელს უწყობს საქონლის შენახვასთან დაკავშირებული ხარჯების შემცირებას და ხელს უშლის გაყიდვების დაკარგვას საქონლის არარსებობის ან სერვისების მიუწვდომლობის გამო. ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზებზე დაფუძნებული პროცესების აგებით, კომპანია უზრუნველყოფს საქონლის ეფექტურ მოძრაობას მიწოდების ჯაჭვის მასშტაბით, რაც ამცირებს საგანგებო მიწოდებას და შეფერხებებს.
• საწარმოო პროცესების უკეთესი დაგეგმვა: მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზით, საწარმოო ერთეულებს შეუძლიათ რესურსების გამოყენების ოპტიმიზაცია. პროგნოზები ხელს უწყობს ნედლეულის სწორი რაოდენობის სტაბილურ ხელმისაწვდომობას დროულად.
• მარკეტინგული კამპანიების სიზუსტის უზრუნველყოფა – ზუსტად იმის გაგებით, თუ როდის და რომელ სერვისზე ან პროდუქტზე იქნება ყველაზე დიდი მოთხოვნა, მარკეტერებს შეუძლიათ უფრო ზუსტად შეიმუშაონ და წამოიწყონ წარმატებული კამპანიები, რომლებიც ხელს უწყობენ გაყიდვების მაქსიმიზაციას.
• ხარჯების შემცირება და გავლენა კომპანიის P&L-ზე – ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზების გამოყენებით მცირდება ხარჯები კომპანიის ძირითადი პროცესების ოპტიმიზაციის გზით: შენახვა, წარმოება, მარკეტინგი, შესყიდვები, მიწოდების ჯაჭვი და ა.შ. ეს ყველაფერი უზრუნველყოფს ზუსტ შესაბამისობას მოთხოვნასა და რესურსებს შორის. შედეგად, ეს დადებითად აისახება კომპანიის P&L-ზე. რადგან ხარჯების შემცირება და ამ პროცესების ეფექტურობის გაუმჯობესება ხელს უწყობს ბიზნესის მთლიანი მოგების და წმინდა შემოსავლის ზრდას.
• მომსახურების ხარისხის დონის ამაღლება - მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ხელს უწყობს კომპანიის რესურსების რაციონალურ დაგეგმვას. მაგალითად, პროგნოზზე დაყრდნობით, შეგიძლიათ წინასწარ მიაწოდოთ პერსონალის და საქონლის საჭირო რაოდენობა, რათა სრულად დააკმაყოფილოთ მომხმარებლის მოთხოვნა ცალკეული გაყიდვების პუნქტების დონეზე.

რა არის საჭირო მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზის მისაღწევად და რა ფაქტორები ახდენს მასზე გავლენას?

მოთხოვნის პროგნოზირებაზე მოქმედი ფაქტორები

• გარე ფაქტორები და სოციალური ფენომენები - გაიხსენეთ, როგორ ყიდულობდა ყველა, პანდემიის დროს, დამცავი ნიღბებსა და ანტისეპტიკებს. ტენდენციის ანალიზი არის მომხმარებელთა პრეფერენციების მნიშვნელოვანი და მოულოდნელი ცვლილებების პროგნოზირების საშუალება.
• ფასების პოლიტიკა - ფასდაკლებამ, აქციებმა ან თუნდაც მინიმალურმა ფასის ზრდამ შეიძლება მკვეთრად იმოქმედოს თქვენს გაყიდვებზე. ხალხი ყოველთვის ეძებს საუკეთესო ღირებულებას. სწორედ ამ კანონზომიერების გაგება გვაძლევს საშუალებას გავაკეთოთ ზუსტი პროგნოზი, თუ როგორ შეიცვლება მოთხოვნა.
• სეზონურობა - წარმოიდგინეთ ნაყინის მაღაზია ზამთარში და ზაფხულში. აშკარაა, რომ ცივ სეზონში მოთხოვნა ეცემა, სიცხეში კი იზრდება. სეზონური რყევების გააზრება და მარაგის მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი ეხმარება ბიზნესს დაგეგმოს საწარმოო სიმძლავრე და პროდუქციის მოცულობა ზედმეტი წარმოების ან დეფიციტის ხაფანგში მოხვედრის გარეშე.
• ეკონომიკური ფაქტორები – მოსახლეობის შემოსავლის დონე, ინფლაცია და ვალუტის რყევები – არის ის, რაც აყალიბებს მომხმარებელთა ყიდვისუნარიანობას.
• კონკურენცია - თქვენი კონკურენტების ქმედებებიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობს. კონკურენტული გარემოს ანალიზი საკუთარი სტრატეგიების დროული ადაპტაციის საშუალებას იძლევა.

რა არის მოკლევადიანი და გრძელვადიანი მოთხოვნის პროგნოზირება და რომელი მათგანი გჭირდებათ?

მოთხოვნის მოკლევადიანი პროგნოზირება

მოთხოვნის გრძელვადიანი პროგნოზირება

რა არის რაოდენობრივი და ხარისხობრივი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდები და რა შემთხვევაში უნდა გამოიყენოთ ისინი?

მოთხოვნის პროგნოზირების რაოდენობრივი მეთოდები

ხარისხობრივი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდოლოგიები

როგორია მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელები?

რა არის მოთხოვნის პროგნოზირების ტექნიკა და რომელი მათგანი აკმაყოფილებს დღევანდელ ბიზნეს მოთხოვნებს?

ინტელექტუალური მოთხოვნის პროგნოზირება AI-ით: უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები

მოთხოვნის და აქციების სეზონური ცვლილებების პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით

როგორ გამოვიყენოთ AI ახალ პროდუქტებზე მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის?

მანქანური სწავლება მოთხოვნის პროგნოზირებაში

რა არის ML მოდელები მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის?

• ხაზოვანი რეგრესია - მარტივი, მაგრამ ეფექტური მოდელი, რომელიც აანალიზებს ურთიერთობას მოთხოვნასა და ძირითად ფაქტორებს შორის.
• Random Forest –ანსამბლის მოდელი, რომელიც კარგად მუშაობს ცვლადების დიდ რაოდენობასთან და რთულ ურთიერთკავშირებთან.
• გრადიენტის გაძლიერება (XGBoost, LightGBM) – უზრუნველყოფს მაღალი პროგნოზირების სიზუსტეს, რადგან ის ერთდროულად ითვალისწინებს მრავალ ფაქტორს;
• კლასტერიზაციის მეთოდები (K-საშუალებები) – დახმარება მონაცემთა დაჯგუფებაში მსგავსების იდენტიფიცირებისთვის.
• LSTM (გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება) ღრმა ნეირონული ქსელები – ეფექტურია დროის სერიებთან მუშაობისთვის, რაც განსაკუთრებით სასარგებლოა დინამიური ბაზრებისთვის მოთხოვნის სწრაფი ცვლილებებით.
• ცოდნის გადაცემის მეთოდები - გამოიყენება იმ შემთხვევებში, როდესაც ისტორიული მონაცემები არასაკმარისია, მაგალითად, ახალ ბაზრებზე შესვლის ან ახალი პროდუქტების გამოშვებისას.

საწარმოთა მოთხოვნის პროგნოზირება უზრუნველყოფს მიწოდების ჯაჭვში ბიზნეს პროცესების ეფექტურობასა და უწყვეტობას

მოთხოვნის პროგნოზირება მარაგების მენეჯმენტში და მარაგის ოპტიმიზაციაში

მოთხოვნის პროგნოზირება მზა პროდუქტებზე

როგორ შეიძლება მოთხოვნის პროგნოზირება სასარგებლო იყოს სხვადასხვა ბიზნეს სექტორისთვის?

• საცალო ვაჭრობაში - პროდუქტის მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მარაგის ოპტიმალური დონის დადგენას მომხმარებელთა მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად საწყობებში ზედმეტი მარაგის შენახვის გარეშე. გარდა ამისა, ზუსტი პროგნოზებით შესაძლებელია ქსელის თითოეული ინდივიდუალური დაწესებულების ასორტიმენტისა და მარაგების ეფექტურად დაგეგმვა, სხვადასხვა ლოკაციებზე მოთხოვნის სპეციფიკის გათვალისწინებით.
• სამკერვალო ინდუსტრიაში მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზები უზრუნველყოფს წარმოების უკეთ დაგეგმვას, შესყიდვებისა და პროდუქციის მარაგის ოპტიმიზაციას, მატერიალური ხარჯების შემცირებას და პროდუქციის სიჭარბის ან დეფიციტის რისკების შემცირებას.
• საავტომობილო ინდუსტრიაში - ხელს უწყობს საწარმოო ხაზების ოპტიმიზაციას, რაც მნიშვნელოვანია მანქანების და სათადარიგო ნაწილების მიწოდების შეფერხების თავიდან ასაცილებლად.
• საავიაციო ინდუსტრიაში - ზუსტი პროგნოზით, ავიაკომპანიებს შეუძლიათ უფრო ზუსტად დაგეგმონ თავიანთი სატრანსპორტო მასშტაბები და ადამიანური რესურსების საჭიროება, რაც საშუალებას იძლევა შეამცირონ საწვავის და პერსონალის ხარჯები.
• მოდის ინდუსტრიაში - ამ სფეროში მნიშვნელოვანი ასპექტია სეზონურობისა და ტენდენციების გათვალისწინება. სეზონურ კოლექციებზე მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზირება ეხმარება კომპანიებს შესყიდვებისა და წარმოების მოცულობის უფრო ეფექტურად დაგეგმვაში. ეს საშუალებას გაძლევთ მინიმუმამდე დაიყვანოთ გაყიდული საქონლის ბალანსი, თავიდან აიცილოთ ხანგრძლივი გაყიდვები და, შესაბამისად, შეამციროთ მარკეტინგული კამპანიების ხარჯები გაყიდვების სტიმულირებისთვის.
• კვების ინდუსტრიაში - პროგნოზირება ხელს უწყობს მოთხოვნის რყევების პროგნოზირებას და ხარჯების თავიდან აცილებას ჩამოწერის, ან ინგრედიენტების სიჭარბის ან დეფიციტის გამო, რაც უზრუნველყოფს ხარისხიანი პროდუქციის სტაბილურ და დროულ გამოშვებას.
• საწარმოო ინდუსტრიაში – მოთხოვნის პროგნოზირება საშუალებას აძლევს კომპანიებს ოპტიმიზაცია მოახდინონ ნედლეულის წარმოებასა და შესყიდვაზე ბაზრის საჭიროებების შესაბამისად, რაც ზრდის ძირითადი ბიზნეს პროცესების ეფექტურობას და ამცირებს ხარჯებს.
• ფარმაცევტულ ინდუსტრიაში - აქ მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მედიკამენტების მარაგის მართვას სხვადასხვა რეგიონის საჭიროებების და დაავადებებში სეზონური რყევების გათვალისწინებით.
• მომსახურების სექტორში პროგნოზირება ხელს უწყობს სამუშაო რესურსების ოპტიმიზაციას და ეფექტურად განაწილებას, რაც უზრუნველყოფს მომხმარებლის მომსახურების მაღალ ხარისხს.
• ტურისტულ ინდუსტრიაში - ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზები საშუალებას აძლევს ტურისტულ კომპანიებს უკეთ დაგეგმონ ტურები, შესთავაზონ აუდიტორიას საუკეთესო ფასები და შეამცირონ პოპულარული მიმართულებების გადატვირთვის ალბათობა.
• ჰოსფითალითის ინდუსტრიაში (HoReCa): მოთხოვნის პროგნოზირება ხელს უწყობს მომსახურების დონის მართვას, სტუმრების მაღალი სერვისის უზრუნველყოფას და სასტუმროს მოგების მაქსიმალურ ზრდას. ხოლო რესტორნების ინდუსტრიისთვის, პროგნოზირება ხელს უწყობს პროდუქტების ეფექტური შეკვეთის კონფიგურაციას, ინგრედიენტების შესყიდვის ხარჯების შემცირებას და ზარალის თავიდან აცილებას საქონლისა სიჭარბის ან დეფიციტის გამო.

• მომხმარებელთა მომსახურება ლიდერობს. უფრო და უფრო მეტი კომპანია მსოფლიო მასშტაბით ენდობა AI-ს მაღალი დონის სერვისის მიწოდებაში. მის საფუძველზე ფუნქციონირებს სხვადასხვა სარეკომენდაციო სისტემა, რომლებიც იყენებენ წინა მომხმარებლის პრეფერენციების ანალიზს, რათა დააგენერირონ რჩევები მათი კმაყოფილების გაუმჯობესების შესახებ; ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები, რომლებიც პასუხობენ კლიენტების ხშირად დასმულ კითხვებს 24/7. McKinsey-ის კვლევის თანახმად, ჩრდილოეთ ამერიკაში კლიენტთა მოთხოვნების დაახლოებით ნახევარი საბანკო, სატელეკომუნიკაციო და პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიებში იფარება მანქანებით, მათ შორის ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე. მიუხედავად იმისა, რომ თანამშრომლებს შეუძლიათ კონცენტრაცია მოახდინონ სერვისის საკითხების გადაჭრაზე, რაც სპეციალისტის მიერ უფრო საფუძვლიან დამუშავებას მოითხოვს
• მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში, განსაკუთრებით მოთხოვნის პროგნოზირებაში და ლოჯისტიკაში, მიწოდების მარშრუტების ოპტიმიზაციისთვის
• მარკეტინგში პერსონალიზებული რეკლამის შესაქმნელად, ანუ ყველაზე აქტუალური შეთავაზებები და რეკლამები კონკრეტული მომხმარებლისთვის
• ფინანსურ ანალიზში - საკრედიტო რისკის ანალიზის გაუმჯობესება და თაღლითური ქმედებების მაღალი სიზუსტით იდენტიფიცირება. კერძოდ, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით, ფინანსურ ინსტიტუტებს შეუძლიათ კლიენტების კრედიტუნარიანობის შეფასების პროცესის ავტომატიზაცია და საეჭვო ტრანზაქციების მყისიერად იდენტიფიცირება, რისკების შემცირება და შესაძლო ზარალის მინიმიზაცია
• ჯანდაცვაში - დაავადებების დიაგნოსტიკისთვის. საინტერესოა PathAI-ის გამოცდილება, კომპანია, რომელიც ქმნის ტექნოლოგიებს მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული პათოლოგიის ქსოვილის ნიმუშების ანალიზისთვის. ხოლო Atomwise-ის ფარმაცევტები იყენებენ ღრმა სწავლების ტექნოლოგიებს ახალი წამლების გამოგონების პროცესის დასაჩქარებლად. აქ, AI აანალიზებს მილიარდობით შესაძლო ქიმიურ ნაერთს კვლევისთვის პერსპექტიული სფეროების ძიებაში.
• წარმოებაში - საწარმოო ხაზების ავტომატიზაცია, ინვენტარის საჭიროებების პროგნოზირება და სამუშაო ნაკადის ოპტიმიზაცია.
• "ტელეფონის პრანკერებისგან" დასაცავად. მაგალითად, Motorola Solutions-ის სპეციალისტები იყენებენ AI-ს, რათა ამოიცნონ ხმოვანი ბრძანებები და გადაწერონ ზარები 911 სერვისზე რეალურ დროში. ეს ხელს უწყობს კრიზისულ სიტუაციებში საჭირო ინფორმაციი ანკერების“ გაფილტვრით. ის ეფუძნება აბონენტების ემოციური მდგომარეობის ზუსტ შეფასებას.
• HR და რეკრუტინგში - CV ანალიზისთვის, ვაკანსიების პოტენციური კანდიდატების პროგნოზირება, საწყისი ინტერვიუების ჩატარება და პერსონალის ხელმეორე კვალიფიკაცია და კვალიფიკაციის ამაღლება. მაგალითად, საგანმანათლებლო ტექნოლოგიების კომპანია Skillsoft-მა შეიმუშავა Conversation AI Simulator (CAISY) პროგრამა, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ივარჯიშონ საქმიანი დისკუსიების წარმართვაში, შეიძინონ ბიზნეს წინადადებების მიწოდების უნარები და მომხმარებელთა მომსახურების პროცესში კონფლიქტური სიტუაციების გადაჭრა.

AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების IT ეკოსისტემა SMART business-ისგან

• SMART Demand Forecast არის მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემა, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლებასა და AI-ზე. გთავაზობთ კომპლექსურ პროგნოზს რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვებისთვის გრანულობის სხვადასხვა დონეზე.
• SMART Price Insights არის AI-ზე დაფუძნებული ფასების გადაწყვეტილება, რომელიც სრულად ავტომატიზირებს ფასების პროცესს და ქმნის ერთიან სივრცეს ფასების მენეჯმენტისთვის. დინამიური ფასებით, თქვენ ყოველთვის შეგიძლიათ დააკმაყოფილოთ ბაზრის მოთხოვნები, ხოლო ადაპტირებული სტრატეგიის პარამეტრების სისტემა საშუალებას მოგცემთ სწრაფად და ეფექტურად უპასუხოთ ბიზნეს გამოწვევებს
• SMART Personal Engagement არის მარკეტინგული პროცესების ოპტიმიზაციისა და კლიენტებთან პირადი ურთიერთობის სისტემა. ეს არის ერთგვარი სამიზნე აუდიტორიის დიზაინერი. ის საშუალებას გაძლევთ უზრუნველყოთ კლიენტების მონაცემების დიდი რაოდენობის სეგმენტირება და სარეკლამო კამპანიების პერსონალიზაცია. ის შეუცვლელი ასისტენტია, როდესაც საქმე ოპტიმალური კომუნიკაციის სტრატეგიის პოვნას ეხება.
• SMART Flexi Scheduler არის სამუშაო ძალის მართვის სისტემა გუნდების სამუშაო საათების მოქნილი მართვისთვის. AI ალგორითმები აანალიზებენ ისტორიულ მონაცემებს და პროგნოზირებენ სამომავლო საჭიროებებს, რაც უზრუნველყოფს პერსონალის ეფექტურ გამოყენებას და ამცირებს ხარჯებს. გადაწყვეტილება საშუალებას გაძლევთ გააკეთოთ ზუსტი პროგნოზი (კვალიფიკაციის მოთხოვნებისა და შეზღუდვების გათვალისწინებით)

SMART Demand Forecast – თქვენი „მეექვსე გრძნობა“ პროგნოზების შექმნაში

• გაყიდვების პროგნოზირების 83% სიზუსტე თითოეული რესტორნისთვის, ყოველკვირეული მონაცემების აგრეგაციის საფუძველზე 4 კვირის განმავლობაში
• გაყიდვების პროგნოზირების 80% სიზუსტე თითოეული რესტორნისთვის, ყოველკვირეული მონაცემების აგრეგაციის საფუძველზე 12 კვირის განმავლობაში
• საშუალოდ 5%-მდე გადახრა პროგნოზის შესრულებისგან, რაც გლობალურ ბიზნეს საზოგადოებაში ნორმად ითვლება

Н2 რა უნდა იცოდეთ SMART Demand Forecast-ის შესახებ

• შეამციროთ ჯვარედინი ფუნქციური გუნდების დატვირთვა
• შეამციროთ მარაგის რაოდენობა ოპტიმალურ დონეზე
• გააუმჯობესოთ მომსახურების დონე მომხმარებელთა მოთხოვნებზე უფრო ზუსტი რეაგირებისა და პროდუქტის ხელმისაწვდომობის მაღალი დონის უზრუნველყოფით
• შეამციროთ ჩამოწერების რაოდენობა
• მიიღოთ ინფორმირებული მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები,
• სწრაფად მიიღოთ რეპორტები.

როგორ აანალიზებენ AI ალგორითმები მონაცემებს, პროგნოზირებენ მოთხოვნას და უზრუნველყოფენ გაყიდვების ეფექტური სტრატეგიების შექმნას?

გაყიდვების გეგმის შესრულება „გაყიდვების გეგმა = მოთხოვნა * სტრატეგია“ ფორმულით?

ნაბიჯი 1: მოთხოვნა

• რეგიონში ორგანული კოსმეტიკის ბაზრის ჯამური მოცულობა 10 მილიონი ერთეული საქონელია.
• კომპანია ბაზრის 10% შეადგენს, შესაბამისად, მათი წილი 1 მილიონი ერთეული საქონელია.
• მოთხოვნის პროგნოზი 15%-ით გაიზრდება, რაც 1,15 მლნ ერთეულ პოტენციურ მოთხოვნას იძლევა.

ნაბიჯი 2: სტრატეგია

• ასორტიმენტის გაფართოება: დაგეგმილია თმის მოვლის საშუალებების ახალი ხაზის დამატება, რომელიც აკმაყოფილებს ბაზრის მოთხოვნებს
• მარკეტინგული ინვესტიციები: იგეგმება მარკეტინგული კამპანიების ბიუჯეტის 30%-ით ზრდა, მათ შორის სოციალური ქსელების გამოყენება, ინფლუენსერების ჩართვა, პარტნიორული პროგრამების შემუშავება და ა.შ.
• დისტრიბუციის გაფართოება: კომპანია გეგმავს ახალი ონლაინ პლატფორმების დამატებას და ფიზიკურ მაღაზიებში შესვლას, რათა გაიზარდოს გაყიდვების რაოდენობა 25%-ით
• აქციები და ფასდაკლებები: დაგეგმილია სეზონური აქციების დროს მოთხოვნის სტიმულირება და ახალი მომხმარებლების მოზიდვა დიდი გარიგებებით.

ნაბიჯი 3: გაყიდვების გეგმა

• პროგნოზირებული მოთხოვნა: 1,15 მილიონი ერთეული
• სტრატეგიული აქტივობები (დიაპაზონის გაფართოება, მარკეტინგი, დისტრიბუცია): ამ აქტივობებით კომპანია გეგმავს ბაზრის წილის 20%-ით ზრდას
• მოსალოდნელი შედეგი: გაყიდვების გეგმა = 1,15 მლნ (საპროექტო მოთხოვნა) * 1,2 (ბაზრის წილის ზრდის სტრატეგია) = 1,38 მლნ ერთეული საქონელი

1. მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზირება: ხელით შეფასებებისა და ვარაუდებისგან განსხვავებით, გადაწყვეტილება მონაცემებს რეალურ სცენარებზე დაყრდნობით უზრუნველყოფს. ამიტომ, მოთხოვნის 15%-იანი ზრდის პროგნოზირების ნაცვლად, SMART Demand Forecast-ს შეუძლია განიხილოს უფრო დეტალიზებული ფაქტორები, როგორიცაა ეკონომიკური რყევები, კონკურენტების ქცევა, სეზონურობა (მაგრამ არა მხოლოდ ზაფხულში მოთხოვნის ზრდა კანის მოვლის საშუალებებზე, არამედ ამინდის პირობები, ტურისტული სეზონები, არდადეგები და ა.შ.). სისტემა საშუალებას მოგცემთ მიიღოთ რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვების უფრო ზუსტი პროგნოზი.
2. ასორტიმენტი და ახალი პროდუქტის რეალიზების დაგეგმვა: ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების გამოყენებით, სისტემას შეუძლია ფარული შაბლონების აღმოჩენა. გადაწყვეტილება აანალიზებს არა მხოლოდ კომპანიის შიდა მონაცემებს, არამედ გარე ფაქტორებს, სწრაფად ამუშავებს დიდი რაოდენობით მონაცემებს. აქედან გამომდინარე, სისტემას შეუძლია მიგვანიშნოს, რომ გარკვეული ინგრედიენტებით გამდიდრებულ ნატურალურ შამპუნებზე მოთხოვნა იზრდება, ხოლო სხვა კომპონენტების მქონე კონდიციონერები პოპულარობას კარგავს. ამის გამოყენებით, კომპანიას შეეძლება რესურსები მიმართოს ყველაზე დიდი გაყიდვების პოტენციალის მქონე პროდუქტებზე.
3. მარაგებისა და დისტრიბუციის მენეჯმენტი: ეფექტური მოთხოვნის პროგნოზირების ერთ-ერთი მთავარი ასპექტია მარაგების მართვა. ზუსტი პროგნოზით, რომელიც შეიძლება გადავიდეს მარაგების მართვის სისტემებზე, კომპანია მინიმუმამდე ამცირებს პროდუქტის დეფიციტის რისკს.
4. შესრულების ანალიზი და სტრატეგიის კორექტირება: SMART Demand Forecast უზრუნველყოფს გეგმასთან შედარებით რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვების პროგნოზირების ინსტრუმენტებს, რაც დაეხმარება კომპანიას დაამენეჯოს თავისი სტრატეგია რეალურ დროში. მაგალითად, თუ გარკვეულ პროდუქტებზე მოთხოვნა არ ემთხვევა პროგნოზებს, გადაწყვეტილება დაეხმარება მენეჯმენტის გეგმის კორექტირებაში მიზნების მისაღწევად ან მარკეტინგული სტრატეგიის შეცვლში ერთ-ერთი სცენარის მიხედვით.

რატომ არ მუშაობს აქციები ეფექტურად და როგორ მოვაგვაროთ ეს გაყიდვების სცენარის პროგნოზირების დახმარებით?

1. მოქნილობა და ადაპტაცია: ხელით პროგნოზირების მეთოდები ხშირად ეფუძნება გარკვეულ მოდელებს ან ფიქსირებულ დაშვებებს, რომლებიც არ ითვალისწინებენ ბაზრის დინამიურ ცვლილებებს. სცენარის პროგნოზირება საშუალებას გაძლევთ შექმნათ სხვადასხვა მოვლენების მოდელირება.
2. უზუსტობის აღრიცხვა: სცენარის პროგნოზირება საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ რამდენიმე სცენარით - ოპტიმისტურიდან პესიმისტურამდე. ეს უნარი საშუალებას გაძლევთ მოემზადოთ სხვადასხვა გამოწვევებისთვის და იფიქროთ სარეზერვო გეგმებზე.
3. პროაქტიული დაგეგმვა: სცენარის პროგნოზირება საშუალებას აძლევს ბიზნესს უპასუხოს შესაძლო რისკებსა და გამოწვევებს, სანამ ისინი გავლენას მოახდენენ შედეგებზე. ამის წყალობით კომპანიებს შეუძლიათ უკეთ მოემზადონ შესაძლო ცვლილებებისთვის, წინასწარ შეიმუშავონ შესაბამისი სტრატეგიები.
4. თანამედროვე ტექნოლოგიების ინტეგრაცია: სცენარის პროგნოზირება ეფექტურად იყენებს თანამედროვე ინსტრუმენტებს AI ტექნოლოგიებით, რაც საშუალებას გაძლევთ შექმნათ უფრო ზუსტი და სიღრმისეული პროგნოზები, რომელიც ეფუძნება უზარმაზარ მონაცემებს, რომლებსაც ტრადიციული მეთოდები იმავე ეფექტურობით ვერ ამუშავებს.

რატომ არის პროგნოზის სიზუსტის სტრატეგიული გამოწვევა არა მხოლოდ მიწოდების ჯაჭვისთვის, არამედ თქვენი ბიზნესის სხვა ნაწილებისთვისაც?

1. ბიუჯეტირება და ხარჯების დაგეგმვა: ზუსტი მოთხოვნისა და გაყიდვების პროგნოზები ფინანსურ განყოფილებას აძლევს მკაფიო სახელმძღვანელო მითითებებს უფრო ინფორმირებული დაგეგმვისთვის. იმის ცოდნა, თუ რომელ პროდუქტებსა და მომსახურებაზე იქნება ყველაზე დიდი მოთხოვნა, ფინანსების სპეციალისტებს საშუალებას აძლევს უფრო ეფექტურად გაანაწილონ რესურსები დეპარტამენტებსა და პროექტებს შორის, ბიუჯეტის ადაპტაცია რეალურ საჭიროებებთან. ეს დაგეხმარებათ თავიდან აიცილოთ არასაჭირო ხარჯები ან არასაკმარისი თანხები პრიორიტეტული სფეროების მხარდასაჭერად. პროგნოზების კომპანიის საბიუჯეტო გადაწყვეტილებების გათანაბრებით, ფინანსური დეპარტამენტი იღებს ნათელ სურათს ბიზნესის საჭიროებებზე, რაც ხელს უწყობს ხარჯების რაციონალურად დაგეგმვას.
2. კაპიტალის ინვესტიციები: მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი უზრუნველყოფს კომპლექსურ ხედვას ბიზნესისთვის, თუ როდის შეიძლება საჭირო გახდეს დამატებითი რესურსები მზარდი მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად. ეს საშუალებას იძლევა ეფექტურად დაიგეგმოს რესურსები, ინვესტიციები ახალ აღჭურვილობაში, სიმძლავრის გაფართოებაში ან სხვა კაპიტალურ პროექტებში. ამ გზით, ბიზნესი იღებს მონაცემებს, რათა თავიდან აიცილოს ინვესტირების ან ზედმეტი ხარჯვის რისკი.
3. ფულადი სახსრების ნაკადის სტაბილურობა: ბიზნესის ფულადი ნაკადები დამოკიდებულია მოთხოვნის სეზონური რყევების ან მიწოდების ხარჯების ცვლილების უნარზე. როდესაც პროგნოზი ზუსტია, ფინანსურ დეპარტამენტს საშუალება ეძლევა დაგეგმოს გადახდები და ინვესტიციები, რათა თავიდან აიცილოს ფულადი ნაკადების ხარვეზები და შეინარჩუნოს ფულადი ნაკადების სტაბილურობა.
4. ფინანსური რისკების მინიმიზაცია: პროგნოზების სიზუსტე ხელს უწყობს ბაზრის უეცარი ცვლილებების შედეგად წარმოქმნილი რისკების შემცირებას, როგორიცაა ნედლეულის დეფიციტი ან მოთხოვნის უეცარი ვარდნა. ფინანსური დეპარტამენტს, პროგნოზის გამოყენებითთ, შესაძლებელია შეიქმნას რეზერვები ან დაიგეგმოს შემოსავლის ალტერნატიული წყაროები ცვლილებების შემთხვევაში.მაგალითად, Pro Consulting-ის თანახმად, შრი-ლანკაში კრიზისისა და 2022 წელს რუსეთის სრულმასშტაბიანი შეჭრის შედეგად უკრაინაში გართულებული ლოჯისტიკის გამო, ჩაის დაუფასოებელი ფოთლებზე ფასები მნიშვნელოვნად გაიზარდა - 40%-ზე მეტით. პროგნოზირებისთვის თანამედროვე AI გადაწყვეტილებების გამოყენებით, უკრაინის ჩაის მწარმოებელ კომპანიებს შეუძლიათ წინასწარ იწინასწარმეტყველონ მოთხოვნის ზრდა ან შემცირება, ასევე აირჩიონ ნედლეულის ოპტიმალური მომწოდებლები. ეს ხელს უწყობს სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღებას რეზერვების შექმნის, იმპორტის უფრო სტაბილურ ბაზრებზე გადამისამართებისა ან მომწოდებლებთან ფიქსირებული ფასებით გრძელვადიანი კონტრაქტების დადების მიმართულებით. გარდა ამისა, ზუსტი პროგნოზების დახმარებით, კომპანიას შეუძლია შეიმუშაოს სტრატეგიები წყაროების დივერსიფიკაციისთვის ან ალტერნატივის მოსაძებნად. მაგალითად, ზოგიერთი ნედლეულის ადგილობრივი მომწოდებლებით ჩანაცვლება, რაც შეამცირებს მიწოდების ჯაჭვის შეფერხების რისკებს. მაგალითად, ადგილობრივ კომპანიებს შეუძლიათ სწრაფად შემოიტანონ უკრაინაში მოყვანილი მცენარეული, ფიტო და სამკურნალო ჩაის ახალი პოზიციები. პროგნოზირება ხელს შეუწყობს მომხმარებელთა მოდური მოთხოვნის დაკმაყოფილებას ჯანსაღი ცხოვრების წესზე ან იმუნური სისტემის გაძლიერებაზე ზამთრის წინა პერიოდში. ეს მაგალითი გვიჩვენებს ლოგიკურ კავშირს მოთხოვნის პროგნოზირების, ბაზრის დამოკიდებულების იმპორტის, კრიზისულ პირობებისა და კომპანიების უნარებს შორის, მოერგოს ბიზნეს პროცესებს.
5. გავლენა მოგება-ზარალზე (P&L): მოთხოვნისა და ხარჯების ზუსტი პროგნოზირება ხელს უწყობს ზედმეტი წარმოების თავიდან აცილებას და ამცირებს გაუყიდველი საქონლის შენახვის ხარჯებს. ეს დადებით გავლენას ახდენს მომგებიანობის მაჩვენებლებზე, ამცირებს საოპერაციო ხარჯებს და უზრუნველყოფს სტაბილურ მოგებას.