Prévoyez les valeurs futures et détectez les anomalies dans vos métriques commerciales

Prévoyez avec précision vos ventes, vos données financières et vs données à la demande pour rationaliser vos prises de décision et identifier automatiquement les anomalies dans les métriques commerciales clés

Le suivi, la surveillance et l'analyse des bonnes métriques commerciales font partie intégrante de la réussite d'une entreprise. Une analyse efficace des données commerciales vous permet d'apprendre des erreurs du passé, de surveiller le présent et de mieux planifier le futur. Mais l'analyse de grandes quantités de données commerciales pour prévoir leurs valeurs futures ou pour détecter des valeurs aberrantes et comprendre la cause racine est un processus complexe, chronophage et pas toujours précis. La solution Business Metrics Analysis ML d'Amazon tire parti d'Amazon Lookout for Metrics et d'Amazon Forecast pour résoudre ces problèmes en utilisant le machine learning pour analyser de gros volumes de données tout en s'adaptant de façon dynamique aux besoins changeants de l'entreprise.

Bénéfices

L'intelligence qui s'adapte aux changements

L'intelligence qui s'adapte aux changements

La solution Business Metrics Analysis ML d'Amazon utilise le machine learning pour analyser de gros volumes de données tout en s'adaptant de façon dynamique aux besoins changeants de l'entreprise.

Plus rapide, plus facile et aucune expérience en ML requise

Plus rapide, plus facile et aucune expérience en ML requise

En utilisant des modèles pré-entraînés qui permettent de résoudre les cas d'utilisation les plus courants, la solution Business Metrics Analysis ML d'Amazon vous fait gagner du temps et de l'argent, sans avoir besoin d'experts en ML pour créer vos propres modèles.

Précis

Précis

Amazon Forecast et Amazon Lookout for Metrics utilisent le machine learning pour traiter de grands jeux de données produisant des prédictions et des détections d'anomalies plus précises que les solutions traditionnelles qui ne se basent pas sur le ML. Les solutions AWS ML pour l'analyse des métriques commerciales sont perfectionnées grâce à plus de 20 années d'expérience d'Amazon dans ce domaine.

Analyse des métriques commerciales selon vos conditions

Analyse des métriques commerciales selon vos conditions

Outre les services d'IA pré-entraînés d'Amazon Forecast et d'Amazon Lookout for Metrics, vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour créer et maintenir vos propres modèles de prédiction et de détection d'anomalies.

Témoignages de clients

Foxconn
« 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 Retail
« À l'aide d'Amazon Forecast, nous avons pu accroître la précision de nos prédictions 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, Directeur de la transformation de l'entreprise - More Retail

Digitata
« Chez Digitata, ce qui compte vraiment, c'est que chacun soit connecté à un prix abordable. Cela implique une compréhension approfondie de l'économie, notamment de l'offre et de la demande, ainsi que du comportement des clients en fonction des différentes évolutions », a déclaré Nico Kruger, directeur de la technologie chez Digitata. « Lookout for Metrics nous a permis de repérer en quelques minutes un problème qui avait un impact négatif sur la tarification d'un client opérateur de réseau mobile. Nous avons pu identifier instantanément le coupable et déployer un correctif en moins de deux heures. Sans Lookout for Metrics, il nous aurait fallu environ une journée pour identifier et résoudre le problème, ce qui aurait entraîné une baisse de 7,5 % des revenus du client. Lookout for Metrics nous permet d'agir rapidement et de garantir des performances optimales pour nos modèles de tarification. Nous pouvons ainsi nous concentrer sur ce qui compte vraiment – connecter tout le monde. »

Nico Kruger, responsable de la technologie - Digitata

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions (AMS) est une entreprise de services doublée d'une plateforme dédiée au secteur de l'énergie qui vise à accélérer la transformation à l'échelle mondiale vers une économie de l'énergie propre en facilitant le déploiement et l'optimisation de ressources écoénergétiques. NEM utilise un marché au comptant où toutes les parties présentent des offres en matière de consommation ou de fourniture toutes les 5 minutes. Cela nécessite de faire des prévisions sur la demande et de présenter des offres dynamiques en quelques minutes seulement, tout en traitant des masses de données de marché. Pour relever ce défi, AMS a mis au point un modèle de deep learning utilisant TensorFlow sur Amazon SageMaker. AMS s’appuie sur le système d’ajustement automatique de modèles d’Amazon SageMaker pour déterminer les meilleurs paramètres de modèles, et ainsi créer leur propre modèle en quelques semaines seulement. Leur modèle a amélioré les prévisions de marché pour tous les produits du secteur de l'énergie dans le domaine des mesures d'énergie nettes, avec pour corollaire une hausse significative de l'efficacité.

 

Cas d'utilisation

Ventes

Suivez rapidement l'évolution du taux de réussite, de la couverture du pipeline et de la taille moyenne des transactions pour évaluer les opportunités de croissance de l'entreprise.

Marketing

Grâce aux analyses marketing exploitables, détectez rapidement comment vos campagnes, vos partenaires et vos métriques de plateforme publicitaire affectent le volume global de votre trafic, vos revenus, votre taux de désabonnement et votre taux de conversion.

Expérience client

Assurez une expérience client transparente en détectant les changements dans les métriques tout au long du parcours client, par exemple lors de l'inscription, de la connexion et de l'engagement.

Surveillance informatique

Contrôlez de manière proactive les métriques telles que la latence, l'utilisation du CPU et les taux d'erreur pour atténuer les interruptions de service. Connectez-vous aux bases de données AWS et aux applications SaaS couramment utilisées.

Planification de l'inventaire

Améliorez la planification de la demande à des niveaux détaillés. Réduisez le gaspillage, augmentez la rotation des stocks et améliorez la disponibilité en stock.

Planification de la main-d'œuvre

Affectez plus efficacement votre personnel pour répondre aux différents niveaux de demande et améliorez ainsi l'utilisation, le temps de service et la satisfaction des clients.

Planification des capacités

Prenez des décisions à plus long terme avec plus de confiance et améliorez l'utilisation du capital.

Planification financière

Planifiez les ventes et le chiffre d'affaires, et gérez efficacement les flux de trésorerie.

Intégration des plateformes analytiques

Pour les organisations qui ont mis en place des applications de business intelligence et d'analytique, les solutions partenaires d'IA pour l'analytique des données offrent des moyens de tirer parti du machine learning au sein même des outils analytiques qu'elles utilisent déjà.

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Exploitez les services d'IA Amazon ou Amazon SageMaker pour développer votre propre solution de surveillance et de prédiction des métriques commerciales

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Amazon propose les services d'IA et de machine learning suivants. Ils peuvent être utilisés pour implémenter votre propre solution de machine learning pour l'analyse des métriques commerciales.

Pour les organisations qui n'ont aucune expérience en machine learning ou qui sont soumises à des contraintes liées aux délais de commercialisation, Amazon Forecast et Amazon Lookout for Metrics sont des services d'IA entièrement gérés qui peuvent être facilement intégrés aux applications pour répondre aux cas d'utilisation de surveillance et de prédiction des métriques commerciales les plus courants.

Amazon Forecast

Amazon Forecast fournit des prédictions de séries chronologiques précises basées sur la même technologie qu'Amazon.

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Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics utilise le machine learning pour détecter et diagnostiquer automatiquement les anomalies dans les données commerciales et opérationnelles.

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Vous pouvez utiliser les algorithmes intégrés et les modèles pré-entraînés d'Amazon SageMaker disponibles sur AWS Marketplace pour créer vos propres modèles de prédiction et de détection des anomalies.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui offre à chaque développeur ML et scientifiques des données la possibilité de créer, d'entraîner et de déployer rapidement des modèles de machine learning.

En savoir plus sur Amazon SageMaker 

Vous pouvez utiliser les architectures de référence des solutions AWS suivantes comme référence.

Les architectures de référence des solutions AWS sont une collection de diagrammes d'architecture créés par AWS. Elles fournissent des conseils prescriptifs pour les applications et d'autres instructions pour la réplication de la charge de travail dans le compte AWS.

Déployez une solution conçue pour aider les organisations à générer des prévisions précises issues de divers jeux de données.

Surveillez les données de streaming et comparez-les en temps quasi réel à une prédiction basée sur le machine learning. Un incident ou une alarme est déclenché si les performances réelles s'écartent considérablement de la prévision.

Ce pipeline ML de bout en bout détecte les anomalies en intégrant des données diffusées en temps réel depuis divers dispositifs de champs de périphérie de réseau, effectuant des tâches de transformation afin d'exécuter de façon continue des prédictions/inférences quotidiennes, et reconvertissant au quotidien les modèles ML basés sur les nouvelles données en séries chronologiques à venir.

Ressources

Séance Lookout for Metrics lors de re:invent

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