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Meesho

Meesho est la plus grande Marketplace indienne pour les produits à longue traîne/sans marque. Notre objectif est de permettre à 100 millions de petites entreprises indiennes de réussir en ligne. La Marketplace Meesho permet aux micro, petites et moyennes entreprises et aux entrepreneurs individuels d'accéder à des millions de clients, de choisir parmi plus de 100 catégories, de bénéficier d'une logistique, de services de paiement et de capacités de support à la clientèle à l'échelle de l'Inde afin de gérer efficacement leurs activités sur l'écosystème Meesho.

« Chez Meesho, nous avons de nombreux produits à courte durée de vie et il est important pour nous de réagir aux métriques clés associés à la performance des produits et de gérer nos stocks de manière optimale. Grâce à Amazon Forecast, nous avons été en mesure de prévoir la demande de produits à la semaine/au jour le jour avec une augmentation de la précision des prévisions de 20 % par rapport à notre solution existante. Amazon Forecast fournit des API faciles à utiliser qui nous ont permis de créer facilement un système automatisé en deux fois moins de temps qu'il n'en aurait fallu pour un modèle interne. Jusqu'à présent, nous avons obtenu des résultats prometteurs sur notre inventaire actuel grâce à Amazon Forecast et nous prévoyons de continuer à l'utiliser pour améliorer la précision des prévisions sur notre assortiment de produits en constante augmentation. »

Ravindra Yadav, directeur, Science des données – Meesho

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Datup

Datup est une plateforme SaaS de planification de la demande et de gestion des stocks destinée aux entreprises de fabrication et de vente au détail pour transformer les données en économies de temps et de capital. La solution Datup permet à ses clients d'intégrer des sources multiples, telles que des ERP, des feuilles de calcul et des fichiers simples dans le cloud. La technologie orientée IA de Datup en matière de prédiction et d'optimisation des stocks permet à nos clients d'augmenter leurs revenus en améliorant les niveaux de service et en libérant le fonds de roulement tout en évitant les surstocks.

« Chez Datup, nous nous engageons à accompagner nos clients dans la voie de l'adoption des technologies émergentes pour leurs chaînes d'approvisionnement, ce qui pourrait se traduire par une efficacité opérationnelle et une durabilité. La prédiction est une pierre angulaire de notre proposition de valeur, non seulement en améliorant la précision de la planification de la demande sur la base d'instruments orientés données, mais aussi en réduisant la charge opérationnelle liée à la disponibilité des informations en fonction du temps de réponse requis par l'entreprise. Amazon Forecast a été un excellent partenaire pour notre plateforme, afin d'atteindre précision, simultanéité et agilité. Nos clients (en libre-service ou de pointe) espèrent le traitement de plusieurs centaines à plusieurs milliers d'emplacements de sku, en quelques heures, pour prendre des décisions en temps voulu et en connaissance de cause sur leurs plans d'opération. Les données dynamiques et précises de notre fonction d'optimisation des stocks, obtenues à partir des prédictions, ont aidé nos clients à améliorer leurs niveaux de service et leurs taux de remplissage de plus de 92 %, tout en libérant jusqu'à 20 % du capital dérivé des surstocks et des obsolescences. »

Ramiro Chaparro, CTO – Datup

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Clearly

Clearly est l'un des plus grands détaillants en ligne au monde de matériel optique qui se repose sur une conviction : tout le monde mérite de voir. Il permet aux clients du monde entier d'avoir accès aux lunettes, lentilles de contact et lunettes de soleil par le biais de leur plateforme en ligne facile à utiliser, et il aide les personnes qui en ont besoin à accéder à du matériel et à des services optiques gratuits par le biais de sa mission visant à éradiquer les problèmes de vue.

« Avec les outils d'e-commerce les plus populaires, tels que Virtual Try On, associés à son service client inégalé, ce détaillant s'efforce d'aider chaque personne à bien voir, sans effort et de façon abordable. Cela signifie qu'il doit sans cesse chercher à innover et à améliorer et rationaliser ses processus. À ce jour, prédire efficacement et avec précision le comportement futur des clients est l'un des plus grands défis du machine learning dans le secteur de la vente au détail. En quelques semaines seulement, Amazon Forecast nous a permis de prédire de façon fiable et précise les ventes pour les semaines à venir avec plus de 97 % de précision, et plus de 90 % de précision en ce qui concerne les prévisions du mois suivant. »

Dr. Ziv Pollak, Chef d'équipe du Machine Learning - Clearly

More Quality First

Foxconn

Hon Hai Technology Group (Foxconn) est le plus grand fabricant d'électronique et fournisseur de solutions technologiques au monde. Durant la crise de la COVID-19, Foxconn a fait face à une instabilité inédite de la demande, de l'offre et des capacités. L'entreprise a travaillé avec Amazon Machine Learning Solutions Lab pour élaborer un modèle de prévision de la demande pour son usine au Mexique, afin de générer des prévisions de commandes nettes exactes à l'aide d'un simple appel d'API et de données d'entrée.

« J'ai été très impressionné par l'équipe de machine learning de premier ordre chez AWS. Mon équipe a collaboré étroitement avec Amazon Machine Learning Solutions Lab pour développer un modèle de prévision de la demande à l'aide d'Amazon Forecast en quelques semaines. Notre solution a amélioré notre précision de prévision de 8 %. Nous prévoyons des économies annuelles de 553 000 USD grâce à l'utilisation de cette solution dans notre usine au Mexique. En prime, il sera facile d'intégrer cette solution à notre flux de travail cloud une fois que nous aurons fait migrer notre infrastructure de données vers AWS. Cette collaboration avec AWS nous a aidés à minimiser les coûts de main-d'œuvre tout en maximisant la satisfaction client. »

Azim Siddique, conseiller technique et architecte du centre d'excellence - Foxconn

More Quality First

More Retail

More Retail est le pionnier de la distribution alimentaire et de l'épicerie au détail omni-canal en Inde, et son objectif est d'être le choix numéro un des consommateurs indiens pour leurs besoins alimentaires et d'épicerie. En Inde, More possède 22 hypermarchés et 624 supermarchés soutenus par un réseau de 13 centres de distribution, 7 centres de collecte de fruits et légumes et 6 centres de conditionnement des produits alimentaires de base.

« More est le leader du marché en Inde dans la catégorie des produits alimentaires et d'épicerie frais. Pour garantir la viabilité de son activité, More doit gérer la disponibilité des produits frais en stock tout en minimisant le gaspillage. Afin de concilier ces deux priorités contraires, More s'est associée à AWS et Ganit, une société de conseil en science des données, pour construire et déployer un système de prévision de la demande et de commande automatisée bâti autour d'Amazon Forecast. Nous devions établir des prévisions journalières très fines par article au niveau de chaque magasin, et par conséquent nous avons priorisé l'effort de développement basé sur un cadre/framework ABC–XYZ.
 
Les combinaisons magasin–article ont été portées sur une matrice 3 x 3 : en axe ABC l'importance des ventes (A – élevée, B – moyenne, C – faible) et en axe XYZ la prévisibilité (X – facile à prévoir, Z – difficile à prévoir), basées sur l'historique des tendances. Comme prévu, la précision des prévisions pour les articles des compartiments ABC–XY était largement supérieure à celle du compartiment Z. Toutefois, pour les combinaisons du compartiment Z, Amazon DeepAR+ a nettement surpassé les méthodes traditionnelles telles que le lissage exponentiel, donnant une précision accrue de 10 %. Ce résultat a été obtenu grâce à la capacité d'Amazon Forecast d'apprentissage d'autres modèles SKU (XY) et d'application de ceux-ci à des articles hautement volatils dans le compartiment Z.
 
À l'aide d'Amazon Forecast, nous avons pu accroître la précision de nos prévisions de 27 % à 76 %, réduisant ainsi les pertes de 20 % dans la catégorie des produits frais. La répartition des prévisions fournie par Amazon Forecast nous a aidé à optimiser les coûts résultants de la surestimation ou de la sous-estimation de nos prévisions, ce qui a abouti à un niveau des ruptures de stock de 3 % et à une amélioration des marges brutes. Cela a permis à nos responsables de magasin de passer plus facilement des commandes plus précises en consultant les prévisions journalières. Nous élargissons maintenant le modèle à d'autres catégories, en itérant sur d'autres ensembles de données connexes, et en ajoutant de nouvelles données à Amazon Forecast afin d'améliorer en permanence la précision du modèle. »

Supratim Banerjee, CTO – More Retail

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. est une entreprise SaaS native cloud qui aide les entreprises mondiales à orchestrer leurs performances commerciales. Les leaders de tous les secteurs s'appuient sur notre plateforme pour relier les systèmes des équipes et les informations de leurs organisations afin de s'adapter en permanence aux changements, de transformer leur mode de fonctionnement et de réinventer la création de valeur. Basée à San Francisco, la société Anaplan compte plus de 20 bureaux, 175 partenaires et environ 1 500 clients dans le monde entier. 

« Les entreprises mondiales utilisent la plateforme native cloud d'Anaplan pour orchestrer les performances grâce à des prévisions prédictives continues et à une modélisation agile des scénarios. Grâce à l'intégration d'Amazon Forecast dans notre plateforme, nos clients des secteurs de la finance, de la chaîne logistique, de la vente et des ressources humaines peuvent tirer parti d'une intelligence supplémentaire grâce au machine learning intégré pour créer des prévisions souples et fiables. Nous sommes fiers de fournir Anaplan PlanIQ avec Amazon Forecast pour aider nos clients à prévoir avec plus de précision accrue afin qu'elles puissent prendre des décisions basée sur l'intelligence qui leur donne un avantage concurrentiel. »

Rohit Shrivastava, vice-président senior Product and UX - Anaplan

RetentionX

RetentionX

RetentionX est la solution d'analyse plug-and-play pour toutes les boutiques d'e-commerce qui cherchent à prendre les meilleures décisions métier en s'appuyant sur une analyse de données basée sur l'IA. RetentionX traduit vos données en actions claires, en réunissant ainsi la puissance de toute une équipe de science des données dans un seul outil convivial.

« Nos clients qui s'adressent directement aux consommateurs recherchent des informations rapides pour gérer leurs opérations commerciales et mener des actions automatisées. Nous nous intégrons à tout système de commerce électronique, tel que Shopify, et offrons plus de 100 analyses fondées sur la science des données, telles que les prévisions de la demande, la valeur de la durée de vie pour les clients, la prévision des désabonnements, l'analyse de cohorte et les prévisions de revenus. En un seul clic, les utilisateurs de RetentionX peuvent générer à la volée des prévisions personnalisées basées sur le machine learning, optimisées par Amazon Forecast. En outre, les clients peuvent facilement voir des informations telles que la prévision des désabonnements et la valeur de la durée de vie pour les clients, que nous avons établies à l'aide d'Amazon SageMaker, et donc automatiser les activités de marketing en conséquence. Notre système a permis de tirer des enseignements des données d'entreprises similaires, fournissant ainsi des informations uniques aux décideurs. Nous avons choisi Amazon Forecast pour sa facilité d'intégration et parce que toute l'architecture se trouve chez AWS. Amazon Forecast nous a permis de passer de 5 à plus de 200 modèles prévisionnels individuels en moins d'une semaine. En tant que solution SaaS (logiciel en tant que service) comptant des centaines de modèles prédictifs, la scalabilité et la disponibilité sont indispensables. AWS est, selon nous, le partenaire idéal pour s'en assurer. »

Alexander Jost, PDG - RetentionX

Swiggy

Swiggy

Swiggy est le plus grand marché hyperlocal d'Inde et vise à offrir une commodité inédite dans diverses catégories de produits (alimentation, produits d'épicerie) pour les consommateurs urbains. Ayant son siège à Bangalore, Swiggy est présent dans plus de 500 villes, collabore avec plus de 130 000 restaurants et magasins, et gère une flotte de 200 000 partenaires de livraison à la demande.

« Pour nous, il est crucial de réagir rapidement aux changements de métriques commerciales clés, segmentées dans l'espace (par ex. une zone au sein d'une ville) et dans le temps (par ex. une heure précise). Par exemple, si nous pouvons prévoir des changements dans des métriques commerciales clés telles que le coût par livraison, nous pouvons ainsi mieux gérer nos coûts et incitants associés. AWS Forecast nous permet d'exploiter facilement les données liées qui impactent nos métriques commerciales en vue d'améliorer la précision des prévisions. Notre évaluation initiale d'Amazon Forecast pour prédire nos métriques commerciales dans le domaine logistique hyperlocal semble prometteuse, et nous avons l'intention d'en profiter pour améliorer la précision des prévisions de nos métriques commerciales. »

Vijay Seshadri, éminent ingénieur, Swiggy

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom est le leader du marché des télécommunications dans la distribution de combinés et de technologies mobiles au Moyen-Orient, avec une part de marché d'environ 55 % que l'entreprise souhaite faire passer à 60 %. Aujourd'hui, elle distribue des produits de télécommunications à plus de 10 000 distributeurs indépendants et organisés. Les activités de la société fusionnent la vente en gros, la vente au détail, les services à valeur ajoutée et le service après-vente d'appareils mobiles sans fil tels que Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola et Samsung. Le groupe dispose de 30 entrepôts et d'une flotte de plus de 300 véhicules de distribution.

« Amazon Forecast nous a permis de prédire avec précision les ventes et de fournir une meilleure planification des stocks. C'est une vraie victoire non seulement pour nous, mais aussi pour nos clients. Avant d'utiliser Amazon Forecast, nous nous appuyions principalement sur une combinaison de modèles statistiques et de processus manuels pour prévoir les ventes et la gestion des stocks. Cela a nécessité une allocation importante de ressources en temps et en personnel pour maintenir ces prévisions manuelles, mais a également laissé place à l'erreur. Grâce à Amazon Forecast, nous avons constaté une augmentation de plus de 20 % de la disponibilité démontrée et de 15 % de l'optimisation des stocks. De plus, nous avons réorienté nos équipes qui effectuaient des prévisions manuelles pour qu'elles se concentrent désormais sur davantage de tâches à valeur ajoutée pour extraire des informations à partir des nouvelles prévisions afin d'améliorer nos résultats commerciaux. »

Wassim Al Khayat - directeur du groupe Technology and Innovation

DevFactory

DevFactory

DevFactory fabrique des tâches répétitives et de faible valeur dans le développement logiciel, ce qui permet aux équipes de développement de se concentrer sur des tâches de valeur plus importante destinées à leurs produits et clients.

« L’utilisation de l’IA (Intelligence artificielle) en vue d’améliorer nos produits et opérations est au cœur des principes fondamentaux d’une fabrique. Nous utilisons Amazon Forecast comme fonctionnalité de base pour certains de nos produits afin de prédire plus précisément les ventes et d’être en mesure de mieux planifier les stocks en conséquence. Amazon Forecast nous donne la possibilité d’utiliser des algorithmes avancés de machine learning dans nos produits sans avoir à développer et former des modèles manuellement. Non seulement nos produits sont simples à fabriquer et à maintenir, mais ils offrent également à nos clients plus de précision, de disponibilité et d’évolutivité. C’est une vraie victoire non seulement pour nous, mais aussi pour nos clients. »

Rahul Subramaniam, PDG, DevFactory

AffordableTours.com

AffordableTours.com est l'une des plus grandes agences de voyages proposant des visites guidées, des croisières classiques ou fluviales, ainsi que des programmes d'activités aux États-Unis. Nous envoyons des voyageurs passer des vacances de rêve aux quatre coins du monde en leur proposant des prix bas et en leur fournissant un service client de la plus haute qualité grâce à notre équipe de service primée.

« Les clients sont fortement intéressés par les offres AffordableTours.com, ce qui les pousse à prendre leur téléphone pour nous appeler. Nous travaillons avec diligence pour leur proposer des prix bas sur les forfaits de voyage en les aidant à découvrir de nouvelles merveilles et expériences. Pour que notre entreprise prospère et offre des prix encore plus bas, nous devons trouver des moyens de gagner en efficacité dès que l'occasion se présente. En raison de notre présence mondiale, nous avons régulièrement rencontré des problèmes de ressources déséquilibrées pour gérer le nombre d'appels des clients. Certains jours, nos agents étaient trop nombreux et d'autres jours, ils ne l'étaient pas assez. Cela se traduisait par des expériences client incohérentes, davantage d'appels manqués et des coûts d'exploitation plus importants. En utilisant Amazon Forecast, nous sommes désormais en mesure d'anticiper les volumes d'appels de la demande des clients pour nous assurer que nos agents sont suffisamment nombreux chaque jour, ce qui réduit ainsi notre taux d'appels manqués d'environ 20 %. »

Marc Rosenthal, gestionnaire de projets senior, Affordabletours.com

CasaOne

CasaOne

CasaOne offre une solution de location/crédit-bail de mobilier complète et rentable avec des conseils de conception, une gestion de projet transparente et une expérience de déménagement, de livraison et d'installation de haute qualité.

« Chez CasaOne, nous nous assurons que nos clients ont accès à leurs meubles en quelques jours ouvrables. Afin de mieux prédire combien de canapés CasaOne les clients peuvent louer dans la région de San Francisco ou combien de tables basses les clients peuvent louer à New York, nous utilisons les fonctionnalités d'Amazon Forecast. Avec Amazon Forecast, la précision de nos prévisions de ventes s'est améliorée de 20 % par rapport à notre algorithme de prévision existant. Cela signifie que nous pouvons stocker les produits adéquats et économiser quelques milliers de dollars sur les coûts d'achat. L'amélioration de la sélection des produits permettra également d'améliorer l'expérience client à long terme. »

Madhusudan Kagwad, Co-fondateur et Directeur produits - CasaOne 

Heroleads

Heroleads

Heroleads est la société de marketing à la performance leader d'Asie du Sud-Est qui fournit aux clients une solution intégrée de bout en bout et adaptée à leurs besoins marketing, et optimise le retour sur investissement.

« Notre équipe de planificateurs média consacre plus de 60 % de son temps à la création et à la maintenance de modèles de prévision manuels, aidant l'équipe des ventes et des opérations à comprendre les tendances de performance des divers canaux et secteurs de marketing numérique, ainsi qu'à planifier la façon dont nous atteignons les indicateurs clés de performance. En intégrant Amazon Forecast, nous libèrerons l'équipe afin que celle-ci se concentre sur des tâches qui génèreront davantage de valeur ajoutée, nous étendrons la portée de nos modèles pour que d'autres équipes les utilisent et nous améliorerons la précision de notre modèle de prévision à 99 %. L'utilisation de Forecast nous permet de mieux servir nos clients et améliore la confiance au sein de notre équipe grâce à des informations plus rapides, une meilleure prévisibilité, des systèmes d'avertissement de performance, une planification budgétaire dynamique et des modèles d'investissement plus précis pour garantir que tous les indicateurs clés de performance de nos campagnes marketing sont atteints efficacement et en temps opportuns. »

Amit Das, Analyste de données en chef – Heroleads

OMotor

OMOTOR

OMotor aide les entreprises à s'améliorer grâce à l'intelligence artificielle en leur fournissant le meilleur des algorithmes de Machine Learning, des techniques de vision par ordinateur et des robots cognitifs qui peuvent communiquer via WhatsApp et d'autres plateformes.

« Chez OMotor, nous utilisons l'intelligence artificielle pour innover pour le compte de nos clients, de sorte que l'accès aux technologies de deep learning les plus avancées d'AWS est indispensable pour la réussite de nos clients. L'utilisation d'Amazon Forecast nous permet de créer et d'affiner diverses prévisions à partir de données de séries chronologiques sans avoir à construire et former un modèle manuellement à chaque fois. Nous prévoyons les ventes réelles pour les 12 prochains mois, ce qui nous permet précisément de planifier les stocks, d'estimer la rentabilité future, de suivre les gains ou les pertes de parts de marché et d'autres données. Cela signifie que nous pouvons utiliser plus de données contextuelles, effectuer des optimisations plus fréquemment, produire des prévisions avec une précision améliorée de plus de 50 % et faire preuve d'une grande agilité. Par exemple, nous aidons les clients de l'industrie automobile à prévoir les ventes de 185 modèles de véhicule au Brésil. »

Marcio Rodrigues, PDG d'OMotor

OMNYS

OMNYS

OMNYS fournit des solutions révolutionnaires, en concevant et en construisant des plateformes numériques basées sur l'intégration de systèmes, les technologies Web et mobiles, l'IoT, le Machine Learning et le Big Data. En s'appuyant sur l'apprentissage des technologies de pointe, la R&D et l'analyse des besoins du marché, OMNYS amène l'innovation au cœur de nombreuses industries.

« Amazon Forecast nous permet d'apporter de nouvelles perspectives et une valeur commerciale à notre client Arneg S.p.A., un leader mondial du secteur de la fabrication de réfrigérateurs qui collecte chaque jour environ 11 millions d'enregistrements via la technologie de l'IoT. Grâce à Amazon Forecast, nous avons pu, en quelques heures, commencer à construire des modèles qui auraient traditionnellement pris des semaines ou des mois. Notre client nous demandait simplement d'extraire de la valeur de ses données brutes et, avec Amazon Forecast, nous avons pu aller au-delà de cette attente. Nous avons construit des modèles pour prédire la consommation d'énergie trois jours à l'avance pour leurs réfrigérateurs installés dans les centres commerciaux du monde entier, avec une précision de 91 %. Nous avons également élaboré des modèles de maintenance préventive pour mieux évaluer le risque de panne des appareils, au moins jusqu'à un jour à l'avance, ce qui a permis de réduire le nombre d'appels d'urgence de leurs clients. Le potentiel de notre client à utiliser ces connaissances pour améliorer sa gestion de l'expérience client est sans limites. »

Davide Pozza, CTO - OMNYS 

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc. est le leader de la Business Weather Intelligence® et propose des analyses météorologiques complètes pour aider les organisations à prendre des décisions métier plus percutantes. Grâce aux technologies d'analyse météorologique avancées, aux solutions de planification et d'optimisation et à l'expertise spécifique dans le domaine, Planalytics aide les entreprises à évaluer et mesurer précisément les impacts de la météo, ainsi qu'à gérer efficacement la perpétuelle variabilité des conditions météorologiques.

« Chez Planalytics, nous ne tenons pas notre position de leader sur le marché pour acquise et sommes toujours à la recherche d'outils et de techniques capables d'améliorer nos analyses. Grâce à Amazon Forecast, nous sommes en mesure de quantifier rapidement et efficacement l'amélioration des prévisions que nous offrons à nos clients les plus avancés par rapport à l'utilisation de données météorologiques brutes. La quantification a changé la donne pour Planalytics, nous permettant ainsi d'assurer un réel retour sur investissement à nos clients. »

Derron Simon, Chef d'exploitation – Planalytics

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) est la plus grande compagnie d'électricité de l'État de Washington, avec 1,1 million de clients pour l'électricité et 825 000 clients pour le gaz naturel dans les 10 comtés de l'État.

Chez PSE, nous avons utilisé Amazon Forecast pour prévoir la consommation d'électricité et de gaz dans une résidence traditionnelle. Nous avons constaté que, même avec un ensemble très limité de données historiques sur la consommation et les conditions météorologiques, Amazon Forecast a aisément réussi à faire des prévisions à 30 jours, pratiquement sans intervention manuelle. Compte tenu de l'importance accrue accordée aux solutions énergétiques respectueuses de l'environnement, la capacité de produire des projections plus précises de la consommation d'énergie au domicile et au travail de chacun de nos clients sera essentielle pour les fournisseurs de services de production d'énergétiques tels que PSE. Grâce à ces capacités d'analyse améliorées, PSE sera en mesure d'identifier des programmes et des services personnalisés d'économie d'énergie, réduisant ainsi les factures des clients. » 

Paul Johnson, Architecte cloud senior – PSE 

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