Soluzione

La soluzione risponde all’obiettivo di migliorare le previsioni di vendita relative ai negozi di proprietà, sostituendo l’approccio basato su modelli tradizionali con uno fondato sull’applicazione di moderne tecniche di A.I.

Benefici

I benefici riguardano tre aspetti dell’attuale processo: riduzione drastica dei tempi, +38% di accuratezza delle previsioni, flessibilità in termini di maggiori volumi dati e funzionalità.                                           

La soluzione consente al Cliente di ottenere maggiore automazione, accuratezza delle previsioni e flessibilità, rispetto all’attuale processo di forecast.

Sono state elaborate fino a 30 milioni di righe ottendendo, su un orizzonte di 5 mesi, previsioni migliorative rispetto all’attuale processo fino al 38%.

Tali risultati sono stati ottenuti usando le più moderne metodologie nell’ambito dell’analisi predittiva (i.e. Machine Learning basato su Gradient Boosting Trees) e accedendo al massimo dettaglio informativo, grazie all’accesso al Data Warehouse Retail del Cliente.

La soluzione consente di ottenere, su base giornaliera per singolo negozio e/o prodotto, fino a 150 variabili predittive relative alle vendite.

Statements

“Tale progetto ci ha permesso di esemplificare la potenza delle tecniche di A.I. rispetto ai processi attualmente in uso.”E. Di Nicola Carena, Applied Data Science Leader - Abstract

RIFERIMENTI ABSTRACT

Direzione Go-to-market & Alliance 
+39 02 72 00 70 47 | gotomarket@abstract.it