Clientes de Amazon Forecast

Anaplan Inc. es una compañía de SaaS empresarial nativo en la nube que ayuda a las compañías multinacionales a organizar el rendimiento de sus negocios. Los líderes de todos los sectores confían en nuestra plataforma para conectar los sistemas de los equipos y la información de todas sus organizaciones para adaptarse continuamente al cambio, transformar la forma en que operan y reinventar la creación de valor. Ubicada en San Francisco, Anaplan cuenta con más de 20 oficinas a nivel mundial, 175 socios y aproximadamente 1500 clientes en todo el mundo. 

Nuestra asociación de alto impacto con Amazon Forecast permite a los clientes integrar la inteligencia predictiva en casos de uso como la gestión de la demanda, la previsión financiera y la planificación de la fuerza laboral. La precisión mejorada de previsión que brinda nuestra solución PlanIQ, que incorpora a Amazon Forecast, conduce a mejores decisiones basadas en la inteligencia y su integración sencilla dentro de la plataforma Anaplan facilita que se aprovechen diferentes niveles de datos e información. Los clientes, como South Central Ambulance Services, estuvieron en funcionamiento en solo 2,5 semanas y utilizaron PlaniQ para ofrecer pronósticos continuos semanales y de seis semanas más precisos. Al ayudarlos a mitigar el riesgo, especialmente en torno a los picos en la demanda de los pacientes, Planiq ayuda a garantizar que cuentan con los recursos adecuados para ofrecer las mejores respuestas y resultados a los pacientes.

Rohit Shrivastava, director de productos - Anaplan

The Very Group es el mayor minorista digital integrado y proveedor financiero del Reino Unido, con unas ventas anuales de más de 2200 millones de libras y más de 1,8 millones de visitas diarias a su sitio web. Con sus propias marcas, que incluyen Very.co.uk, Littlewoods.com y Littlewoodsireland.ie , la empresa vende más de 1800 marcas famosas, tiene 4,4 millones de clientes y entrega 49 millones de productos cada año.

Colaboramos con AWS para aprovechar las soluciones de previsión e inteligencia artificial y aprendizaje automático de AWS para acelerar y crear nuevas capacidades de previsión de la demanda minorista. Al utilizar un equipo internacional y la colaboración integral, The Very Group ha sido muy exitoso en entregar un incremento del 9,9 % en la administración de SKU, por un valor de más de 110 millones de libras. Estos resultados se dieron gracias a las más de 800 horas invertidas en el programa, en las que se completaron más de 70 experimentos que generaron más de 8 millones de previsiones. Ahora estamos ampliando el modelo a otras áreas de negocio e iterando con casos de uso adicionales en toda la organización y añadiendo datos más nuevos a Amazon Forecast para mejorar continuamente la precisión del modelo.

Steve Pimblett, Chief Data Office en The Very Group

More Retail es pionero en el sector de venta minorista omnicanal de alimentos y productos para el hogar de India. Su meta es ser la opción predilecta de los consumidores de ese país para satisfacer necesidades vinculadas con estos productos. More tiene 22 hipermercados y 624 supermercados distribuidos en toda la India que cuentan con el respaldo de una red de 13 centros de distribución, 7 centros de acopio de frutas y verduras, y 6 centros de procesamiento de alimentos básicos.

More es el líder del mercado en la categoría «Frescos» de alimentos y abarrotes en la India. Para poder gestionar un negocio viable, More necesita administrar la disponibilidad de existencias de productos frescos y, simultáneamente, minimizar los desperdicios. A los fines de equilibrar ambas prioridades, More trabajó con AWS y Ganit, una empresa consultora especializada en ciencia de datos, para crear e implementar un sistema de pedidos automatizado y de previsión de la demanda basado en Amazon Forecast. Como necesitábamos crear una previsión muy detallada a nivel tienda-artículo-día, priorizamos el desarrollo basado en el marco ABC-XYZ.

Las combinaciones tienda-artículo se graficaron en una matriz de 3x3: el eje ABC de importancia de ventas (A: alta, B: intermedia, C: baja) y el eje XYZ de previsibilidad (X: mayor facilidad de previsión, Z: mayor dificultad de previsión), que está basado en un patrón histórico. Como esperábamos, el nivel de exactitud de los artículos en los buckets ABC-XY fue muy superior al del bucket Z. Sin embargo, para las combinaciones en el bucket Z, Amazon DeepAR+ superó ampliamente a los métodos tradicionales, como el suavizado exponencial, lo que produjo un aumento del 10 % en el nivel de exactitud de las previsiones. Esto fue posible gracias a la capacidad de Amazon Forecast para aprender otros patrones de SKU (XY) y para aplicarlos en artículos de gran volatilidad en el bucket Z.

Con Amazon Forecast, pudimos aumentar el nivel de precisión del 27 al 76 %, lo que permitió reducir los desperdicios en un 20 % en la categoría de productos frescos. La distribución de previsiones de Amazon Forecast nos ayudó a optimizar costos generados por previsiones excesivas o insuficientes, lo que llevó el desabastecimiento al 3 % y mejoró los márgenes netos. De esta manera, los gerentes de tiendas pueden consultar las previsiones diarias para realizar pedidos de compra más exactos con mayor facilidad. Ahora estamos ampliando el modelo a otras categorías, realizando iteraciones con conjuntos de datos relacionados adicionales y añadiendo datos más nuevos a Amazon Forecast para mejorar continuamente la precisión del modelo.

Supratim Banerjee, director de tecnología - More Retail

Meesho es el mayor mercado de la India para productos de nicho o sin marca y nuestra visión es permitir que 100 millones de pequeñas empresas de la India tengan éxito en línea. El mercado de Meesho ofrece a las micro, pequeñas y medianas empresas y a los emprendedores individuales acceso a millones de clientes, una selección de más de 100 categorías, logística en toda la India, servicios de pago y capacidades de asistencia al cliente para administrar eficazmente sus negocios en el ecosistema de Meesho.

En Meesho, tenemos muchos productos con una vida útil corta y es importante para nosotros reaccionar a las métricas clave asociadas con el rendimiento del producto y gestionar nuestro inventario de manera óptima. Al utilizar Amazon Forecast, pudimos predecir el pronóstico de la demanda semanal o diaria de productos con un aumento del 20 % en la precisión del pronóstico en comparación con nuestra solución existente. Amazon Forecast proporciona API fáciles de usar que nos ayudaron a crear fácilmente un sistema automatizado en la mitad del tiempo que le habría llevado a un modelo interno. Hasta ahora, hemos obtenido resultados prometedores con Amazon Forecast en nuestro inventario actual y planeamos seguir aprovechándolo para mejorar la precisión de las previsiones de nuestra gama cada vez mayor de productos.

Ravindra Yadav, director de ciencia de datos, Meesho

Nacida como una pequeña escuela de música en Japón en 1962, Shimamura Music se fundó en 1969 cuando comenzó a vender instrumentos musicales a los estudiantes. Con la misión de “crear una persona más que pueda disfrutar de la música”, actualmente tiene tiendas y escuelas de música en 39 prefecturas de todo el país. Conocida como la tienda de instrumentos musicales más grande de Japón y una de las principales escuelas de música del país, la empresa ofrece apoyo a los músicos, incluida la reparación de instrumentos, la planificación y celebración de eventos y conciertos y la gestión de estudios de música.

Aunque no estábamos completamente familiarizados con AWS, aún podíamos usar Amazon Forecast para implementar los pedidos automatizados. El equipo pudo migrar con éxito desde las bases de datos y la herramienta de previsión de demanda de nuestras instalaciones. Esto les permitió seguir trabajando en nuestro proyecto de mejorar el negocio, que estaba pendiente desde hacía mucho tiempo. Me ha impresionado la forma en que el sistema ha evolucionado mientras utilizaba AWS.

Rumi Aoyagi, división logística de Shimamura Music Co.

Adore Beauty es el vendedor minorista en línea especializado en belleza más importante de Australia y es un distribuidor oficial de más de 260 marcas líderes de dicho sector. Buscaban una forma de mejorar y ampliar su enfoque en la previsión de ingresos por ventas. Los enfoques anteriores estaban limitados en cuanto al alcance, los datos históricos necesarios y los niveles de intervención manual requeridos. El equipo contrató AWS Data Lab para crear un modelo automatizado de previsión de ventas lo suficientemente flexible como para agregar más datos con el tiempo, aumentar la precisión general de las previsiones y respaldar el análisis de escenarios hipotéticos con el fin de tomar decisiones más eficaces sobre precios y promociones.

En solo cuatro días, el equipo de Adore Beauty generó un prototipo de modelo de previsión de ingresos por ventas con Amazon Forecast que pudieron extender a todas las marcas respaldadas por Adore Beauty. Su solución incluye una canalización de orquestación de extremo a extremo que genera previsiones diarias para futuros periodos de tiempo. El equipo también llevó a cabo con éxito un análisis de escenarios hipotéticos en el laboratorio con datos de la COVID-19, así como previsiones desde cero para elementos de los que se disponía de pocos o ningún dato histórico.

Hon Hai Technology Group (Foxconn) es el proveedor de soluciones tecnológicas y fabricante electrónico más grande del mundo. Durante la pandemia de COVID-19, Foxconn se enfrentó a una volatilidad sin precedentes de demanda de clientes, suministros y capacidad. La compañía colaboró con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de demanda para su fábrica de México y poder generar predicciones de pedidos netos precisas con una simple llamada a la API y datos de entrada.

Me impresionó mucho el equipo de aprendizaje automático de primer nivel de AWS. Mi equipo trabajó codo con codo con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de la demanda con Amazon Forecast en unas pocas semanas. Nuestra solución mejoró la precisión de nuestras predicciones en un 8 %. Estimamos un ahorro de 553 000 USD al año gracias a esta solución en nuestra fábrica de México. Además de eso, nos va a resultar fácil integrar esta solución en nuestro flujo de trabajo en la nube una vez que migremos nuestra infraestructura de datos a AWS. Esta colaboración con AWS ayudó a minimizar el desperdicio de mano de obra y a maximizar la satisfacción de los clientes.

Azim Siddique, Technical Advisor and CoE Architect en Foxconn

Clearly es uno de los principales minoristas de gafas en línea del mundo y se basa en la creencia de que todo el mundo merece ver. La empresa ofrece a sus clientes de todo el mundo gafas, lentes de contacto y gafas de sol a través de su sencilla plataforma en línea, y ayuda a las personas necesitadas a acceder a gafas gratuitas y a servicios de atención oftalmológica a través de su programa para eliminar los problemas de visión.

Con herramientas líderes de comercio electrónico como Virtual Try On, combinadas con su incomparable servicio de atención al cliente, se esfuerzan por ayudar a todos a ver con claridad de una manera asequible y sencilla, lo que significa buscar constantemente formas de innovar, mejorar y agilizar los procesos. La predicción eficaz y precisa del comportamiento futuro del cliente es uno de los mayores retos del machine learning en el comercio minorista actual. En tan solo unas semanas, Amazon Forecast nos permitió pronosticar de forma precisa y fiable las ventas de la semana siguiente con una precisión de más del 97% y una precisión de más del 90% a la hora de predecir las ventas del mes siguiente.

Dr. Ziv Pollak, líder del equipo de aprendizaje automático - Claramente

Swiggy es el mayor mercado de servicios hiperlocales bajo demanda de India, y su objetivo es brindar una comodidad incomparable en diferentes categorías (productos alimenticios) para consumidores urbanos. Swiggy, cuya sede se encuentra en Bangalore, tiene presencia en más de 500 ciudades y relaciones comerciales con más de 130 000 restaurantes y tiendas, además de operar una flota bajo demanda de 200 000 socios para realizar entregas.

Para nosotros es fundamental reaccionar rápidamente a los cambios en las métricas empresariales clave, que están segmentadas espacialmente (por ejemplo, una zona dentro de una ciudad) y temporalmente (por ejemplo, la hora del día). Por ejemplo, si podemos predecir cambios en métricas empresariales claves como el costo por entrega, entonces podremos gestionar mejor nuestros incentivos y costos asociados. AWS Forecast nos permite utilizar fácilmente datos relacionados que afectan a nuestras métricas empresariales para mejorar la precisión de las predicciones. Nuestra evaluación inicial de Amazon Forecast para predecir nuestras métricas empresariales en el ámbito de la logística hiperlocal parece prometedora y tenemos previsto aprovecharla para mejorar la precisión de las previsiones de nuestras métricas empresariales.

Vijay Seshadri, ingeniero distinguido de Swiggy

RetentionX es una solución de análisis Plug-and-Play para todas aquellas tiendas de comercio electrónico que desean tomar las mejores decisiones comerciales basadas en análisis de datos mediante IA. RetentionX traduce los datos a acciones precisas, lo que reemplaza la potencia de un equipo entero de tratamiento de datos por una herramienta de fácil utilización.

Nuestros clientes directos al consumidor buscan información rápida para administrar sus operaciones comerciales e impulsar acciones automatizadas. Nos integramos a cualquier sistema de comercio electrónico, como es el caso de Shopify, y ofrecemos más de 100 tipos de análisis científicos, como pronósticos a demanda, valor del ciclo de vida del cliente, predicción de tasa de cancelación, análisis de cohortes y pronósticos de ingresos. Con un solo clic, los clientes que utilizan RetentionX pueden generar de manera instantánea pronósticos personalizados de aprendizaje automático, con la tecnología de Amazon Forecast. Además, los clientes pueden visualizar fácilmente determinadas informaciones, como la predicción de la tasa de cancelación y el valor del ciclo de vida del cliente, las cuales desarrollamos con el uso de Amazon SageMaker, y automatizar las actividades comerciales en función de dichas informaciones. Nuestro sistema aprende de los datos de empresas similares y brinda información única a los encargados de tomar decisiones. Elegimos Amazon Forecast por su facilidad de integración y por poseer la totalidad de su arquitectura en AWS. Amazon Forecast nos permitió pasar de 5 a más de 200 modelos de pronóstico individual en menos de una semana. En la empresa no puede faltar este programa informático al servicio del usuario con cientos de modelos predictivos, escalabilidad y disponibilidad. AWS es el socio perfecto para garantizar esto.

Alexander Jost, director ejecutivo de RetentionX

AffordableTours.com es uno de los mayores vendedores de viajes con acompañante, cruceros, cruceros por ríos y vacaciones activas en los Estados Unidos, enviamos a los viajeros de todo el mundo a sus vacaciones de ensueño al ofrecer precios bajos y proporcionar la más alta calidad de servicio al cliente con nuestro galardonado equipo de servicio.

En AffordableTours.com, nuestros clientes tienen un incentivo convincente para levantar el teléfono y llamarnos. Trabajamos arduamente para ofrecerles precios bajos en los paquetes de viaje y los ayudamos a ver y experimentar nuevas maravillas. Para que nuestro negocio prospere y para ofrecer precios aún más bajos necesitamos encontrar eficiencias en todos los lugares posibles. Con nuestra presencia global nos encontramos regularmente con problemas de desequilibrio de recursos para manejar los volúmenes de llamadas de los clientes. Había días en los que teníamos muchos agentes y otros en los que teníamos muy pocos, lo que creaba experiencias inconsistentes con los clientes, aumentaba nuestras tasas de llamadas perdidas y los costes operativos. Gracias a Amazon Forecast, ahora podemos anticipar el volumen de llamadas de la demanda de los clientes para asegurarnos de que tenemos el número correcto de agentes cada día, lo que mejora nuestra tasa de llamadas perdidas en aproximadamente un 20%.

Marc Rosenthal, gerente de proyecto sénior de Affordabletours.com

Axiom Telecom es el líder del mercado de telecomunicaciones en lo referido a la distribución de tecnología y telefonía móvil en la región de Medio Oriente, con una participación en el mercado de alrededor del 55 % y la aspiración a crecer por encima del 60 %. En la actualidad, distribuye productos de telecomunicaciones a más de 10 000 clientes de venta minorista independientes y organizados. Las operaciones de la empresa combinan la venta por mayor y por menor, los servicios de valor agregado y los servicios posteriores a la venta referidos a los dispositivos inalámbricos móviles, como Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola y Samsung. El grupo cuenta con 30 depósitos y una flota de más de 300 vehículos de distribución.

Amazon Forecast nos ha permitido predecir con precisión las ventas y ofrecer una mejor planificación del inventario. Es una verdadera ventaja no solo para nosotros y nuestro negocio, sino también para nuestros clientes. Antes de usar Amazon Forecast, dependíamos mucho de una combinación de modelos estadísticos y procesos manuales para prever las ventas y la administración del inventario. Esto requería de una asignación de recursos significativa, tanto de tiempo como de personal, para poder mantener las previsiones manuales, además de procurar la posibilidad de tener que solucionar errores. Con Amazon Forecast, tuvimos un crecimiento de más del 20 % en la disponibilidad demostrada y del 15 % en la optimización del inventario. Además, hemos cambiado nuestros equipos que realizaban previsiones manuales para que ahora se centren en más esfuerzos de valor añadido para extraer información de las nuevas previsiones para ayudar a mejorar nuestros resultados empresariales.

Wassim Al Khayat, director de grupo de tecnología e innovación

Heroleads es la principal empresa de marketing de rendimiento del sudeste asiático que proporciona a los clientes una solución integral que se adapta a sus necesidades de marketing y maximiza el MROI.

Nuestro equipo de planificación de medios dedica más del 60% de su tiempo a crear y mantener modelos de previsión manuales, ayudando al equipo de ventas y operaciones a comprender las tendencias de rendimiento de varios canales e industrias de marketing digital y a planificar cómo logramos los KPI. Al integrar Amazon Forecast, permitiremos que el equipo se concentre en un trabajo de mayor valor añadido, lo que amplía el alcance de nuestros modelos para que otros equipos los utilicen y mejoremos la precisión de nuestro modelo de previsión hasta el 99 %. El uso de Forecast aumenta nuestra capacidad de prestar un mejor servicio a nuestros clientes y aumenta la confianza dentro de nuestro equipo a través de una información más rápida, una mejor previsibilidad, sistemas de alertas de rendimiento, una planificación presupuestaria dinámica y modelos de inversión más precisos para garantizar que todos los KPI de nuestras campañas de marketing se cumplan de manera eficiente y en el momento adecuado.

Amit Das, jefe de ingeniería de datos de Heroleads

OMOTOR ayuda a los negocios a mejorar mediante IA, ya que les brinda los mejores algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de visión artificial y bots cognitivos que se pueden comunicar a través de WhatsApp y otras plataformas.

En OMOTOR, utilizamos la inteligencia artificial para innovar en nombre de nuestros clientes, por lo que el acceso a las tecnologías de aprendizaje profundo más avanzadas de AWS es imprescindible para el éxito de nuestros clientes. Usar Amazon Forecast nos permite crear y mejorar varias previsiones de datos de series temporales sin tener que construir y entrenar un modelo de forma manual en cada ocasión. Prevemos ventas reales para los próximos 12 meses, por lo que podemos planificar el inventario adecuadamente, estimar la rentabilidad futura, rastrear las ganancias o pérdidas del mercado y otra información. Esto significa que podemos usar datos más contextuales, optimizar con mayor frecuencia, generar previsiones con hasta un 50 % más de precisión y operar a una gran velocidad. Por ejemplo, ayudamos a los clientes de la industria automotriz a predecir las ventas de 185 vehículos en Brasil.

Marcio Rodrigues, director general de OMOTOR

ketteQ es una plataforma digital única para soluciones de planificación y automatización de la cadena de suministro creadas e implementadas en Salesforce y las nubes de AWS, a escala y con seguridad. Creado por expertos en la cadena de suministro con décadas de experiencia, ketteQ ofrece administración de datos y análisis avanzados, combinados con flujos de trabajo colaborativos y automatizados, diseñados para la seguridad, la escalabilidad y la capacidad de configuración. Con sede en Atlanta, Georgia, ketteQ tiene un equipo, socios y clientes en todo el mundo.

La solución de planificación y previsión de la demanda de KetteQ se utiliza para generar previsiones para una variedad de casos de uso, incluidas las previsiones para empresas minoristas y omnicanales, la previsión de piezas de repuesto, la previsión de productos de temporada, la planificación de promociones, etc. La asociación de KetteQ con AWS nos permite ofrecer a nuestros clientes una solución de previsión integral que combina la ciencia innovadora de Amazon Forecast con la capacidad de previsión colaborativa y consensuada de KetteQ. La combinación de información derivada de datos históricos con inteligencia prospectiva de ventas, marketing y finanzas produce una previsión muy precisa.

Notably es una solución de inteligencia de marketing para equipos inmobiliarios multifamiliares de EE. UU. La plataforma permite a los clientes mantenerse al tanto de los problemas de rendimiento, los riesgos y las oportunidades de marketing y arrendamiento para que puedan generar mayores ingresos, de manera más eficiente, a un costo menor y con un mejor ROI.

Los principales equipos de marketing multifamiliar de EE. UU. utilizan Remarkably para supervisar y analizar sus embudos de comercialización y arrendamiento de propiedades, así como el rendimiento y el ROI de sus canales de publicidad. Nuestros clientes valoran los datos históricos que indican qué sucedió, y las previsiones de KPI que indican qué sucederá probablemente, de modo que puedan adoptar medidas para evitar riesgos y capitalizar las oportunidades. Estos dos importantes conjuntos de datos ayudan a los usuarios a optimizar los valiosos recursos de marketing y a evitar caídas en la ocupación y los ingresos. Aprovechamos Amazon Forecast para las previsiones de KPI de nuestros productos y obtuvimos excelentes resultados. La integración fue relativamente sencilla, rápida y rentable, lo que nos permitió ofrecer previsiones estables y de gran valor a los clientes según lo previsto y dentro del presupuesto. »

Anna-Lea Dieringer, cofundadora de Remarkably

Datup es una plataforma SaaS de planificación de demanda y administración de inventarios diseñada para que las empresas de manufactura y comercio minorista logren convertir los datos en ahorros de tiempo y capital. La solución de Datup permite a los clientes integrar múltiples fuentes, como sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), hojas de cálculo y archivos simples en la nube. La tecnología de Datup centrada en la IA para la previsión y la optimización de inventarios permite a nuestros clientes aumentar sus ingresos y mejorar los niveles de servicio, así como liberar el capital de trabajo al evitar los excesos de existencias.

En Datup, nos comprometemos a asociarnos con nuestros clientes en el camino de la adopción de tecnologías emergentes para sus cadenas de suministro, lo que podría traducirse en eficiencia operativa y sostenibilidad. Los pronósticos son un elemento fundamental de nuestra oferta de valor, ya que no solo mejoran la precisión de la planificación de la demanda en función de los instrumentos orientados a datos, sino que también reducen la carga operativa relacionada con la disponibilidad de la información de acuerdo con el tiempo de respuesta requerido por el negocio. Amazon Forecast ha sido un excelente complemento para nuestra plataforma, para lograr precisión, simultaneidad y agilidad. Nuestros clientes (de autoservicio o con altos niveles de servicio) exigen el procesamiento de cientos a miles de ubicaciones de unidades de mantenimiento de existencias, en pocas horas, para tomar decisiones a tiempo y con la mejor información con respecto a sus planes de operación. La entrada dinámica y precisa en nuestra función de optimización del inventario, obtenida a partir de las previsiones, ha ayudado a nuestros clientes a mejorar sus niveles de servicio y tasas de llenado en más del 92%, al tiempo que han liberado hasta un 20% del capital derivado del exceso de existencias y la obsolescencia.

Ramiro Chaparro, director de tecnología - Datup