Jak można prognozować sprzedaż z wykorzystaniem uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe prognozuje przyszłą sprzedaż w wyznaczonym przedziale czasu na podstawie analizy dotychczasowych danych. Brane są przy tym pod uwagę wszelkie właściwości produktu: nie tylko jego cena oraz data sprzedaży, ale też jego oficjalna specyfikacja (np. parametry techniczne sprzętu AGD) oraz jego cechy niejawne – zawarte na przykład w treści publikacji na jego temat, w obrębie towarzyszącego mu obrazka czy też w plikach audio lub wideo z nim związanych. System uczenia maszynowego wykrywa trendy sprzedażowe, a następnie na ich podstawie prognozuje wolumeny sprzedaży poszczególnych produktów w wyznaczonym przedziale czasowym.

Poszerzenie obliczeniowych możliwości przetwarzania informacji w połączeniu z rozwojem metod uczenia maszynowego umożliwiło błyskawiczną analizę niezliczonych zasobów danych. Takich, które wydają się oczywiste, jak na przykład: produkt, cena, ilość, data itp., ale również takich, które pozornie nie są związane z analizowanymi zjawiskami. Dokonywane maszynowo analizy oparte są na uczących się algorytmach, które wykonują ogromną liczbę obliczeń w niezwykle krótkim czasie. Pozwalają one nam dzięki temu odkryć zupełnie nowe zależności, w oparciu o które jesteśmy w stanie formułować obiektywne i trafne prognozy.

Czy to oznacza, że ludzkie przekonania i intuicje stają się bezwartościowe? Nie, ale zaawansowane metody uczenia maszynowego powinny nas solidnie wesprzeć. Powinniśmy wykorzystywać na co dzień wskazówki systemu do prognozowania sprzedaży, jednocześnie zachowując prawo do samodzielnej decyzji. Wskazane jest przy tym rejestrowanie zarówno sugestii “maszyny”, jak i decyzji “ludzkiej”, co umożliwi nam ciągłe doskonalenie procesu decyzyjnego.

POLENG opracowuje rozwiązania, które zapewniają możliwość współpracy człowieka z maszyną. Praktyka ta pozwala na stałe doskonalenie działania systemu maszynowego, co w efekcie owocuje podwyższeniem trafności opracowywanych prognoz. Można przy tym zawsze porównać podjęte wcześniej decyzje ludzkie z maszynowymi, by przekonać się, kto z perspektywy czasu wykazał się lepszą “intuicją”.

Gorąco zachęcamy Was do podjęcia kroków w powyższym kierunku. Dotychczasowe sposoby prognozowania zdarzeń przyszłych stają się powoli anachroniczne. Ten, kto skutecznie wdroży nowe metody, zyska przewagę konkurencyjną, która będzie się powiększać wraz z ciągłą optymalizacją wyników osiąganych przez zastosowany system uczenia maszynowego. Porozmawiajmy o tym, bo warto zadbać o konkurencyjność Waszej firmy. To są przecież Wasze zyski. Zapraszamy - skontaktujcie się z nami.