В предишна статия ви запознахме с теоретичните аспекти на компютърния интелект. Сега нека преминем от теория към практика и да анализираме специфичните проблеми на мебелния бизнес, които могат да бъдат решени с помощта на „умните“ машини.
Действителни случаи от практиката
Производство
Един от типичните проблеми е наличието на непродадени стоки в складовите баланси, докато клиентът си тръгва, без да направи покупка, тъй като стоките, от които се нуждае, не са на склад. Колко оптимално е закупуването на суровини за вашето производство? „Интелигентните“ машини вече решават проблема с оптимизирането на складовите наличности в много компании, задачи от този вид могат да се нарекат класически. Технологията за обучаване на машината ще предскаже асортимента, който е най-вероятно да бъде търсен, ще предложи изтегляне на неликвидни артикули от склада и ще изчисли обема на суровините или готовите стоки, като вземе предвид бъдещите продажби. Освен това вашите складове ще бъдат заредени точно толкова, колкото е необходимо, за да отговорят на търсенето – и ще бъдат натоварени с точно това, от което се нуждае клиентът. И ако системата анализира историята на продажбите в контекста на сезонността, ще предвиди и кога клиентът се нуждае от конкретен продукт. Ще намалите разходите за ресурси за процеса на формиране на продуктова матрица, закупуване на ненужни материали и свръхпроизводство на това, което не се търси.
Маркетинг
Имате ли добър бюджет, персонал от компетентни служители, използвате ли всички съвременни комуникационни канали и коефициентът на конверсия от пощенски съобщения във всеки канал се поддържа на ниво 1%? Тази ситуация е не само възможна, но далеч не е рядка. Просто грешният клиент получава грешна оферта и по грешен начин, което е оптимално за него. Следователно друго класическо предизвикателство за компютърния интелект е персонализирането на комуникациите. Клиентите в нашата база данни винаги са различни: някой реагира по-добре на SMS, друг – на телефонно обаждане. Алгоритъмът, разработен от програмисти на DS, анализира историята на комуникациите с клиентите, историята на покупките и личните данни на самите клиенти (пол, възраст, регион на пребиваване и др.). Ако клиентската база е голяма и има много исторически данни, тогава е възможно да се предвиди на коя промоционална оферта клиентът най-вероятно ще отговори и в кой канал (sms, имейл, обаждане). Ако историята на комуникацията, както често се случва, не е богата, тогава можете да действате по различен начин: разпределете клиентите в групи, които са сходни по поведение и социално-демографски параметри и дайте лична препоръка на определен сегмент. Друга област на маркетинга, в която компютърният интелект е необходим, е изборът на правилното място за търговски обект (оценка, изчисляване на трафика, анализ на конкурентите, удобство на местоположението). Обикновено това се прави от специални отдели, чиито служители извършват всички необходими анализи, събирайки информация дълго и старателно, след което издават заключение с препоръчаните начални точки. Разработеният модел може да премахне тази тежест от персонала – той ще анализира всички необходими данни и ще определи потенциала на различни опции за помещения за бъдещи шоуруми. Компанията няма да се налага да поправя загубата при наемане, ремонт и разработване на експозицията, както и рекламен бюджет за популяризиране на нерентабилна точка за продажба. Дори още да не сте отворили нов магазин, той вече ви е донесъл печалба под формата на спестявания благодарение на умните компютри.
Продажби
Висококачествената, точна прогноза за продажбите също е „класика“ в света на машинното обучение. Прогнозите са основата за всяко друго развитие на машинното обучение. Например оптимизацията на складовете се основава на прогноза за продажбите. Сама по себе си прогнозата за отдела за продажби също ви позволява да изградите стратегии за работа с клиенти, да планирате промоции, които да дадат осезаем икономически ефект за компанията. Модел за прогнозиране на търсенето анализира данните, оценява много фактори, които влияят на продажбите и търси взаимовръзки като например между приходите и сезонността. Работата с тези данни е необходима, за да се вземат правилните управленски решения. Най-точната прогноза ще ви позволи да избегнете недостиг или свръхпредлагане на стоки. А адаптивна стратегия за работа с клиенти, корпоратизация, която е подходяща във времето и за определен сегмент от клиенти (стартиране на най-ефективните оферти и отхвърляне на тези, които не работят), ще даде осезаем икономически ефект за компанията. Модел за прогнозиране на търсенето анализира данните, оценява много фактори, които влияят върху продажбите и търси взаимоотношения като приходи и сезонност. Технологията се използва активно в областта на онлайн продажбите.
Работа с персонала
Технологията е в състояние да анализира трафика на клиентите на всяка точка на продажба, да го съотнесе с натовареността на персонала през последните периоди, с времето, което служителят отделя за работа.
Как да се приложи?
За бизнеса е важно да разбере, че обучението на машините всъщност не е решение, а инструмент, който дава увереност при вземането на решения. Когато искате да построите къща, първо избирате парцел и изпълнител за разработването на проекта, заедно с когото проектирате мечтаната къща, вземате всички необходими решения – и едва след това започвате да строите. Къща не може да се построи без материали и работници; по същия начин алгоритъмът няма да даде ценни знания без висококачествен строителен материал – в случая – данни. За да работи алгоритъмът, трябва да го интегрирате във вашата вътрешна система, а за стартиране и последваща операция ще ви трябват или щатни анализатори и ИТ специалисти, или изпълнител, който ще разработи, внедри и ще предостави абонаментни услуги.
Какво ви трябва, ако искате да извлечете максимума от технологията?
Ключът към успеха се крие в три фактора:
• Данни – тях трябва да ги има по принцип. И те трябва да са с високо качество. Без качествени данни и 2-3-годишна дълбочина на събиране няма да постигнете добри резултати.
• Разработка – изберете изпълнител, който предлага разработване на проекти „до ключ“. В този случай той разполага с всички необходими специалисти, които ще прилагат своите компетенции, за да подобрят вашия бизнес.
• Внедряване – машината ще се научи, но реалните хора трябва да я интегрират във вашите вътрешни системи. Идеално е разработчиците да го направят в тандем с вашите специалисти, които след това ще поддържат работата на модела или ще осъществят комуникация като външна компания.
Започнете от малко
Това са само някои от възможностите за използване на технологията за машинно обучение. Тази технология е подходяща за всеки бизнес, където има данни и желание за подобряване на производителността, увеличаване на печалбите. Машинното обучение вече е доста популярно и тази възможност се използва не само от водещи компании в техния бранш. Утре, след година или три, повечето компании, които искат да останат конкурентоспособни на пазара, ще помислят за въвеждане на тази технология. Какво може и трябва да се направи за това днес? Изградете култура на данни. Това ще бъде полезно за подобряване на ефективността на текущата работа, ще помогне за оптимизиране и увеличаване на скоростта на подготовка на вътрешната отчетност и нейното качество.
Ако вече сте въвели пълен ред в работата с данни, ако многократно сте се сблъсквали с реални случаи на технология за машинно обучение и имате изградена представа за това какви проблеми може да реши вашият бизнес с негова помощ, тогава е време да разработите и стартирате свой собствен модел. Анализирайте собствения си бизнес, идентифицирайте проблемни точки, поучете се от опита на тези, които вече работят с машинно обучение. Вашето време и ресурси, добре изразходвани днес, ще предотвратят финансови загуби утре.
Източник: СПИСАНИЕ ДМТ
