Pelanggan Amazon Forecast

Anaplan Inc. adalah perusahaan cloud-native, perusahaan SaaS yang membantu perusahaan global mengatur performa bisnisnya. Pemimpin di seluruh industri mengandalkan platform kami untuk menghubungkan sistem dan wawasan tim dari seluruh organisasinya untuk terus beradaptasi dengan perubahan, mentransformasikan cara mereka beroperasi dan menemukan kembali pembuatan nilai. Berbasis di San Francisco, Anaplan memiliki lebih dari 20 kantor secara global, 175 partner, dan sekitar 1500 pelanggan di seluruh dunia. 

Kemitraan berdampak tinggi kami dengan Amazon Forecast memungkinkan pelanggan menjalin kecerdasan prediktif di seluruh kasus penggunaan seperti manajemen permintaan, peramalan keuangan, dan perencanaan tenaga kerja. Solusi PlanIQ kami memberi keakuratan prakiraan yang ditingkatkan dengan menyematkan Amazon Forecast, untuk menghasilkan keputusan yang didorong oleh kecerdasan yang lebih besar, dan proses integrasinya yang lancar dalam platform Anaplan, memudahkan untuk memanfaatkan berbagai tingkat informasi dan data. Pelanggan seperti South Central Ambulance Services beroperasi hanya dalam 2,5 minggu, menggunakan PlanIQ untuk memberikan perkiraan bergulir mingguan dan enam minggu yang lebih akurat. Dengan membantu mereka mengurangi risiko — terutama di sekitar lonjakan permintaan pasien — PlanIQ membantu memastikan mereka memiliki sumber daya yang tepat untuk memberikan respons dan hasil terbaik pasien.

Rohit Shrivastava, Kepala Petugas Produk (Chief Product Officer) - Anaplan

The Very Group adalah perusahaan ritel dan penyedia keuangan terintegrasi terbesar di Inggris Raya, dengan penjualan per tahun lebih dari 2,2 juta GBP dan lebih dari 1,8 juta kunjungan situs web setiap hari. Dengan mereknya sendiri yang mencakup Very.co.uk, Littlewoods.com dan Little woodsireland.ie, perusahaan menjual lebih dari 1.800 merek terkenal, memiliki 4,4 juta pelanggan dan mengirimkan 49 juta produk setiap tahun.

Kami berkolaborasi dengan AWS untuk memanfaatkan peramalan AWS dan solusi AI/ML untuk mempercepat dan membangun kemampuan peramalan permintaan ritel baru. Dengan tim internasional dan kolaborasi yang komprehensif, The Very Group telah berhasil memberikan peningkatan sebesar 9,9% dalam hal manajemen SKU yang bernilai lebih dari 110 juta GBP. Berkat lebih dari 800 jam yang diinvestasikan dalam program, hasilnya dapat menyelesaikan lebih dari 70 eksperimen yang menghasilkan lebih dari 8 juta prakiraan. Kami sekarang memperluas model ke area bisnis lain dan mengulangi dengan kasus penggunaan tambahan di seluruh organisasi dan menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model.

Steve Pimblett, Chief Data Office - The Very Group

More Retail merupakan pelopor Ritel Makanan & Barang Kebutuhan Sehari-hari berbasis omni-channel di India dan sedang mengejar misinya untuk menjadi pilihan yang paling diminati pelanggan India untuk kebutuhan makanan dan barang kebutuhan sehari-hari. More memiliki lebih dari 22 hypermarket dan 624 supermarket di seluruh India, yang didukung oleh jaringan dari 13 pusat distribusi, 7 pusat koleksi buah-buahan dan sayuran, serta 6 pusat pemrosesan utama.

More adalah pemimpin pasar dalam kategori 'Segar' dalam makanan dan bahan makanan di India. Untuk menjalankan bisnis yang viabel, More perlu untuk mengelola ketersediaan stok produk segar secara serentak, sambil meminimalkan pemborosan. Untuk menyediakan prioritas yang bersaing ini, More bermitra dengan AWS dan Ganit, perusahaan konsultasi ilmu data, untuk membangun dan menerapkan prakiraan permintaan dan sistem pemesanan otomatis yang dibangun di dekat Amazon Forecast. Kami perlu membangun prakiraan yang sangat granular pada tingkat barang toko harian, oleh karena itu, kami memprioritaskan upaya pengembangan berdasarkan kerangka kerja ABC-XYZ.

Kombinasi barang toko diplot pada matriks 3x3: sumbu arti penting penjualan ABC (A – tinggi, B-Medium, C-rendah) dan sumbu prakiraan XYZ (X-lebih mudah untuk diperkirakan, Z-lebih sulit diperkirakan) didasarkan pada riwayat pola. Seperti yang diharapkan, akurasi prakiraan barang di bucket ABC-XY lebih unggul dari bucket Z. Namun, untuk kombinasi di bucket Z, Amazon DeepAR+ secara signifikan mengungguli metode tradisional seperti pengaturan eksponensial yang menghasilkan 10% akurasi prakiraan tambahan. Hal ini bisa saja terjadi karena kemampuan Amazon Forecast untuk mempelajari pola SKU (XY) lainnya dan menerapkannya ke item yang sangat lincah di bucket Z.

Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami dapat meningkatkan akurasi prakiraan dari 27% menjadi 76% yang mengurangi pemborosan sebesar 20% untuk kategori produk segar. Amazon Forecast menyediakan distribusi prakiraan yang membantu kami mengoptimalkan biaya prakiraan di bawah atau di atas kami yang mengarah ke stok habis sebesar 3% dan meningkatkan margin kotor. Hal ini memudahkan manajer toko kami untuk membuat pemesanan pembelian yang lebih akurat dengan melihat prakiraan harian. Kami sekarang memperluas model ke kategori lain, mengulangi dengan kumpulan data terkait tambahan, dan menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model.

Supratim Banerjee, CTO - Retail Lainnya

Meesho adalah marketplace terbesar di India untuk produk longtail/tidak bermerek dan visi kami adalah mewujudkan 100 juta usaha kecil di India untuk sukses secara online. Marketplace Meesho menyediakan akses bagi usaha mikro, kecil dan menengah, dan akses pengusaha individu ke jutaan pelanggan, pilihan dari lebih dari 100 kategori, logistik pan-India, layanan pembayaran, dan kemampuan dukungan pelanggan untuk menjalankan bisnis mereka secara efisien di ekosistem Meesho.

Di Meesho, kami memiliki banyak produk dengan rentang hidup yang pendek dan penting bagi kami untuk bereaksi terhadap metrik utama yang terkait dengan kinerja produk dan mengelola inventaris kami secara optimal. Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami dapat memprediksi perkiraan permintaan produk setiap minggu/harian dengan peningkatan akurasi perkiraan sebesar 20% dibandingkan dengan solusi lama kami. Amazon Forecast menyediakan API yang mudah digunakan yang membantu kami membangun sistem otomatis dalam separuh waktu yang dibutuhkan untuk model internal. Kami telah mencapai hasil yang menjanjikan sejauh ini dengan Amazon Forecast pada inventaris kami saat ini dan kami berencana untuk terus memanfaatkannya untuk meningkatkan akurasi perkiraan pada bermacam-macam produk kami yang terus meningkat.

Ravindra Yadav, Director, Ilmu Data - Meesho

Berawal dari sekolah musik kecil di Jepang pada tahun 1962, Shimamura Music didirikan pada tahun 1969 saat sekolah tersebut menjual instrumen musik kepada para siswa. Dengan misi "ciptakan orang yang dapat menikmati musik, walaupun satu lagi saja," sekolah tersebut kini memiliki toko ritel dan sekolah musik di 39 prefektur nasional. Terkenal sebagai toko ritel instrumen musik terbesar di Jepang dan salah satu sekolah musik terkemuka di Jepang, perusahaan tersebut memberikan dukungan untuk para musisi termasuk memperbaiki instrumen, merencanakan serta mengadakan acara dan konser, juga mengoperasikan studio musik.

Meskipun kami tidak sepenuhnya terbiasa dengan AWS, kami masih dapat menggunakan Amazon Forecast untuk menerapkan pemesanan otomatis. Tim berhasil bermigrasi dari basis data dan alat prakiraan permintaan on-premise kami. Hal ini memungkinkan mereka terus bekerja pada proyek yang sudah berjalan lama untuk meningkatkan bisnis. Saya terkesan dengan bagaimana sistem telah berkembang saat menggunakan AWS.

Rumi Aoyagi, Divisi Logistik - Shimamura Music Co.

Adore Beauty adalah peritel produk kecantikan murni online nomor satu di Australia, dan merupakan stokis resmi dari 260 lebih produk kecantikan terkemuka. Mereka mencari cara untuk meningkatkan dan mengulangi pendekatan untuk memprakirakan pendapatan penjualan. Pendekatan sebelumnya memiliki keterbatasan terkait ruang lingkup, data historis yang dibutuhkan, dan tingkat intervensi manual yang diperlukan. Tim tersebut melibatkan AWS Data Lab untuk membangun model prakiraan penjualan otomatis yang cukup fleksibel guna menambahkan lebih banyak data dari waktu ke waktu, meningkatkan akurasi prakiraan keseluruhan, dan mendukung analisis skenario "what-if" untuk membuat keputusan penetapan harga dan promosi yang lebih efektif.

Hanya dalam waktu empat hari, tim Adore Beauty membangun prototipe model prakiraan pendapatan penjualan menggunakan Amazon Forecast yang dapat mereka perluas ke setiap produk yang didukung oleh Adore Beauty. Solusi mereka mencakup jalur orkestrasi ujung ke ujung yang menghasilkan prakiraan setiap hari untuk periode waktu mendatang. Tim tersebut juga berhasil melakukan analisis skenario "what-if" di laboratorium menggunakan data COVID-19, serta prakiraan cold start untuk item yang memiliki sangat sedikit atau bahkan tidak mempunyai data historis sama sekali.

Hon Hai Technology Group (Foxconn) merupakan produsen elektronik dan penyedia solusi teknologi terbesar di dunia. Selama Pandemi COVID-19, Foxconn menghadapi volatilitas permintaan, pasokan, dan kapasitas pelanggan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan ini berkolaborasi dengan Amazon Machine Learning Solutions Lab untuk mengembangkan model perkiraan permintaan untuk pabriknya di Meksiko agar dapat menghasilkan perkiraan pesanan bersih yang akurat dengan panggilan API dan data input sederhana.

Saya sangat terkesan dengan tim pembelajaran mesin kelas dunia di AWS. Tim saya bekerja sama dengan Amazon Machine Learning Solutions Lab untuk mengembangkan model perkiraan permintaan menggunakan Amazon Forecast dalam beberapa minggu. Solusi kami meningkatkan keakuratan perkiraan kami sebesar 8%. Kami memprediksi penghematan tahunan sebesar 553 ribu USD menggunakan solusi ini untuk pabrik kami di Meksiko. Sebagai bonus, mengintegrasikan solusi ini ke dalam alur kerja cloud kami akan menjadi mudah setelah memigrasi infrastruktur data kami ke AWS. Kolaborasi dengan AWS ini membantu meminimalkan biaya tenaga kerja yang terbuang dan memaksimalkan kepuasan pelanggan.

Azim Siddique, Technical Advisor and CoE Architect - Foxconn

Clearly adalah salah satu pengecer kacamata online terbesar di dunia, didorong oleh keyakinan bahwa setiap orang berhak untuk melihat. Mereka menghadirkan kacamata, lensa kontak, dan kacamata hitam kepada pelanggan di seluruh dunia melalui platform online mereka yang mudah digunakan, serta membantu orang yang membutuhkan mengakses layanan kacamata dan perawatan mata gratis melalui Misi mereka untuk menghilangkan penglihatan yang buruk.

Dengan alat e-commerce terkemuka seperti Virtual Try On, dikombinasikan dengan layanan pelanggan mereka yang tak tertandingi, mereka berusaha untuk membantu semua orang melihat dengan jelas dengan cara yang terjangkau dan mudah - yang berarti terus-menerus mencari cara untuk berinovasi, meningkatkan, dan merampingkan proses. Prediksi yang efektif dan akurat tentang perilaku pelanggan pada masa depan adalah salah satu tantangan terbesar dalam machine learning di ritel saat ini. Hanya dalam beberapa minggu, Amazon Forecast memungkinkan kami untuk secara akurat dan andal memprediksi penjualan untuk minggu mendatang dengan akurasi lebih dari 97%, dan akurasi lebih dari 90% saat memprediksi penjualan untuk bulan berikutnya.

Dr. Ziv Pollak, Pemimpin Tim Pembelajaran Mesin - Jelas

Swiggy merupakan marketplace hiperlokal berdasarkan permintaan terbesar di India dengan visi untuk memberikan kenyamanan yang tidak tertandingi di berbagai kategori (makanan, bahan makanan) bagi para konsumen perkotaan. Berkantor pusat di Bangaluru, Swiggy telah hadir di 500+ kota yang bekerja sama dengan lebih dari 130 ribu restoran/toko dan mengoperasikan armada sesuai permintaan berdasarkan pengiriman sebanyak 200 ribu partner pengiriman.

Sangat penting bagi kami untuk bereaksi cepat terhadap perubahan metrik bisnis utama yang tersegmentasi secara spasial (misalnya zona dalam kota) dan sementara (misalnya waktu hari). Misalnya, jika kami dapat memprediksi perubahan-perubahan dalam metrik bisnis utama seperti biaya per pengiriman, kami akan dapat mengelola biaya dan insentif terkait dengan lebih baik. Dengan AWS Forecast, kami dapat dengan mudah menggunakan data terkait yang memengaruhi metrik bisnis kami untuk meningkatkan keakuratan perkiraan. Evaluasi awal kami terhadap Amazon Forecast untuk memprediksi metrik bisnis kami di domain logistik hyperlocal terlihat menjanjikan dan kami berencana untuk memanfaatkannya untuk meningkatkan akurasi perkiraan metrik bisnis kami.

Vijay Seshadri, Distinguished Engineer - Swiggy

RetentionX adalah solusi analitik plug-and-play untuk toko ecommerce yang ingin membuat keputusan terbaik berdasarkan analitik data yang didorong AI. RetentionX menerjemahkan data Anda ke dalam tindakan yang jelas, mengganti tenaga seluruh tim ilmu data dengan hanya satu alat yang mudah digunakan.

Pelanggan langsung ke konsumen kami mencari wawasan cepat untuk mengelola operasi bisnis mereka dan mendorong tindakan otomatis. Kami terintegrasi dengan sistem ecommerce, seperti Shopify, dan menawarkan lebih dari 100 analitik yang didorong ilmu data seperti prakiraan permintaan, nilai masa pakai pelanggan, prediksi keluar-masuk, analisis kelompok, dan prakiraan pendapatan. Dengan sekali klik, pelanggan yang menggunakan RetentionX dapat menghasilkan prakiraan berbasis machine learning kustom dengan cepat, yang didukung oleh Amazon Forecast. Selain itu, pelanggan dapat dengan mudah melihat berbagai wawasan seperti prediksi keluar-masuk dan nilai masa pakai pelanggan, yang telah kami bangun menggunakan Amazon SageMaker, dan mengotomatiskan aktivitas pemasaran berdasarkan wawasan-wawasan tersebut. Sistem kami telah diaktifkan untuk belajar dari data perusahaan serupa, yang menyediakan wawasan unik untuk para pengambil keputusan. Kami memilih Amazon Forecast untuk kemudahan integrasi dan memiliki seluruh arsitektur di AWS. Amazon Forecast memungkinkan kami untuk menskalakan dari 5 hingga lebih dari 200 model prakiraan individu dalam waktu kurang dari seminggu. Sebagai solusi software-as-a-service dengan ratusan model prediktif, skalabilitas dan ketersediaan adalah keharusan. AWS adalah mitra yang sempurna bagi kami untuk memastikan hal ini.

Alexander Jost, CEO - RetentionX

AffordableTours.com merupakan salah satu penyedia perjalanan terbesar untuk tur yang dikawal, kapal pesiar, kapal pesiar sungai, dan liburan aktif di Amerika Serikat dan kami memberi wisatawan di seluruh dunia liburan impian mereka dengan menawarkan harga yang rendah dan menyediakan layanan pelanggan kualitas terbaik dengan tim layanan peraih penghargaan kami.

Di AffordableTours.com pelanggan kami memiliki insentif yang menarik untuk mengangkat telepon dan menghubungi kami. Kami bekerja dengan giat untuk menawarkan paket perjalanan dengan harga rendah kepada mereka, sehingga membantu mereka melihat dan merasakan keajaiban baru. Agar bisnis kami berkembang dan menawarkan harga yang lebih rendah, kami perlu menemukan efisiensi di mana saja yang memungkinkan. Dengan kehadiran global kami, kami sering mengalami masalah dengan sumber daya yang tidak seimbang dalam menangani volume panggilan pelanggan. Beberapa hari, kami memiliki terlalu banyak agen dan di lain hari, kami memiliki terlalu sedikit, yang menciptakan pengalaman pelanggan yang tidak konsisten, peningkatan rasio panggilan tidak terjawab kami, dan biaya operasi. Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami sekarang dapat mengantisipasi volume panggilan permintaan pelanggan untuk memastikan kami memiliki jumlah agen yang tepat setiap hari meningkatkan tingkat panggilan tak terjawab kami sekitar 20%.

Marc Rosenthal, Senior Project Manager, Affordabletours.com

Axiom Telecom merupakan pemimpin pasar di telekomunikasi dalam distribusi Handset dan Teknologi Seluler di wilayah Timur Tengah dengan pangsa pasar sekitar 55% dan mengharapkan pertumbuhan di atas 60%. Saat ini, perusahaan mendistribusikan produk telekomunikasi ke lebih dari 10.000 pelanggan ritel independen dan organisasi. Operasi perusahaan menggabungkan penjualan besar, ritel, layanan pertambahan nilai, dan purnajual perangkat seluler nirkabel seperti Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola, dan Samsung. Grup memiliki 30 gudang dan armada sebanyak lebih dari 300 kendaraan distribusi.

Amazon Forecast telah memungkinkan kami untuk memprediksi penjualan secara akurat dan memberikan perencanaan inventaris yang lebih baik. Ini merupakan kemenangan sebenarnya. Bukan hanya untuk kami dan bisnis kami, tetapi juga untuk pelanggan kami. Sebelum menggunakan Amazon Forecast, kami sangat mengandalkan kombinasi model statistik dan proses manual untuk memprakirakan penjualan dan manajemen inventori. Cara ini memerlukan alokasi sumber daya waktu dan orang yang signifikan untuk mengurus prakiraan manual, tetapi juga meninggalkan ruang untuk galat. Dengan Amazon Forecast, kami telah melihat peningkatan lebih dari 20% dalam penunjukan ketersediaan dan 15% dalam pengoptimalan stok. Selain itu, kami telah mengalihkan tim kami yang melakukan prakiraan manual untuk sekarang fokus pada upaya nilai tambah yang lebih besar dalam mengekstraksi wawasan dari perkiraan baru untuk membantu meningkatkan hasil bisnis kami.

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

Hereloads merupakan perusahaan pemasaran performa terkemuka di Asia Tenggara yang menyediakan klien dengan solusi end-to-end terintegrasi yang disesuaikan dengan kebutuhan pemasaran mereka serta memaksimalkan MROI.

Tim perencana media kami menghabiskan lebih dari 60% waktu mereka untuk membangun dan memelihara model perkiraan manual, mendukung Tim Penjualan & Operasi untuk memahami tren kinerja berbagai saluran pemasaran digital dan industri dan untuk merencanakan bagaimana kami mencapai KPI. Dengan mengintegrasikan Amazon Forecast, kami akan membebaskan tim untuk fokus pada lebih banyak tugas pertambahan nilai, memperluas jangkauan dari model kami agar dapat digunakan oleh tim lain, dan meningkatkan akurasi model prakiraan hingga 99%. Menggunakan Forecast meningkatkan kemampuan kami untuk melayani pelanggan dengan lebih baik dan meningkatkan kepercayaan dalam tim kami melalui wawasan yang lebih cepat, prediktabilitas yang lebih baik, sistem peringatan kinerja, perencanaan anggaran dinamis, dan model investasi yang lebih akurat untuk memastikan semua KPI kampanye pemasaran kami terpenuhi secara efisien dan pada waktu yang tepat.

Amit Das, Lead Data Engineer - Heroleads

OMOTOR membantu bisnis meningkat melalui AI dengan memberi mereka algoritme machine learning terbaik, teknik visi komputer, dan bot kognitif yang dapat berkomunikasi melalui WhatsApp dan platform lainnya.

Di OMOTOR, kami menggunakan AI untuk berinovasi atas nama pelanggan kami, sehingga akses ke teknologi pembelajaran mendalam paling mutakhir dari AWS sangat penting untuk kesuksesan klien kami. Menggunakan Amazon Forecast memberi kami kemampuan untuk membuat dan menyempurnakan berbagai prakiraan dari data deret waktu tanpa perlu membangun dan melatih model secara manual setiap waktu. Kami memprakirakan penjualan sebenarnya selama 12 bulan berikutnya, sehingga kami dapat merencanakan inventori secara memadai, memperkirakan profitabilitas masa depan, melacak keuntungan atau kerugian pangsa pasar, dan wawasan lainnya. Ini berarti kami dapat menggunakan data yang lebih kontekstual, mengoptimalkan lebih sering, membuat prakiraan dengan kenaikan peningkatan akurasi sebesar 50%, dan beroperasi dengan kecepatan tinggi. Misalnya, kami membantu pelanggan di industri otomotif memprediksi penjualan di 185 kendaraan di Brasil.

Marcio Rodrigues, Direktur Utama (CEO) - OMOTOR

ketteQ adalah platform digital yang unik untuk solusi perencanaan dan otomatisasi rantai pasokan yang dibangun serta di-deploy di Salesforce dan AWS Cloud sehingga memberikan skala dan keamanan. Dibangun oleh para ahli rantai pasokan dengan pengalaman selama puluhan tahun, ketteQ menawarkan manajemen dan analitik data lanjutan digabungkan dengan alur kerja kolaboratif serta otomatis yang dirancang untuk keamanan, skalabilitas, dan konfigurabilitas. Berlokasi di Atlanta, Georgia, ketteQ memiliki tim, partner, dan pelanggan yang tersebar di seluruh dunia.

Solusi perencanaan dan peramalan permintaan KettEQ digunakan untuk menghasilkan perkiraan untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk peramalan untuk bisnis ritel dan omnichannel, peramalan suku cadang layanan, peramalan produk musiman, perencanaan promosi, dan seterusnya. Kemitraan KettEQ dengan AWS memungkinkan kami menawarkan kepada klien kami solusi peramalan komprehensif yang menggabungkan ilmu inovatif Amazon Forecast dengan kemampuan peramalan kolaboratif dan konsensus dari KettEQ. Kombinasi wawasan yang berasal dari data historis dengan kecerdasan berwawasan ke depan dari penjualan, pemasaran, dan keuangan menghasilkan perkiraan yang sangat akurat.

Remarkable adalah solusi intelijen pemasaran untuk tim real estat multikeluarga AS. Platform ini memungkinkan pelanggan untuk tetap mengetahui masalah kinerja pemasaran dan penyewaan, risiko, dan peluang sehingga mereka dapat mendorong pendapatan yang lebih tinggi, lebih efisien, dengan biaya lebih rendah, dengan ROI yang lebih baik.

Tim pemasaran multikeluarga AS terkemuka menggunakan Remarkly untuk memantau dan menganalisis saluran pemasaran dan penyewaan properti mereka, serta kinerja saluran periklanan dan ROI mereka. Pelanggan kami menghargai data historis yang menunjukkan apa yang terjadi, dan perkiraan KPI yang menunjukkan apa yang mungkin terjadi, sehingga mereka dapat mengambil tindakan untuk menghindari risiko dan memanfaatkan peluang. Kedua kumpulan data penting tersebut membantu pengguna kami dalam mengoptimalkan sumber daya pemasaran yang berharga dan menghindari penurunan dalam hal okupansi serta pendapatan. Kami memanfaatkan Amazon Forecast untuk prakiraan KPI produk kami dengan hasil yang luar biasa. Integrasi ini relatif sederhana, cepat dan hemat biaya, yang memungkinkan kami memberikan perkiraan nilai tinggi dan stabil kepada pelanggan sesuai jadwal dan sesuai anggaran. “

Anna-Lea Dieringer, Co-Founder - Remarkably

Datup merupakan suatu platform SaaS Perencanaan Permintaan dan Manajemen Inventaris untuk perusahaan manufaktur dan ritel, yang mentransformasikan data menjadi penghematan waktu dan modal. Solusi Datup memungkinkan para pelanggannya mengintegrasikan berbagai sumber informasi, seperti ERP, spreadsheet, dan file biasa di cloud. Teknologi Datup yang berorientasi pada AI di bidang prakiraan dan optimasi inventaris memungkinkan para pelanggan kami untuk meningkatkan pendapatan dan tingkat layanan mereka, serta melepaskan modal kerja sambil menghindari jumlah persediaan yang berlebih.

Di Datup, kami berkomitmen untuk bermitra dengan pelanggan kami dalam jalur adopsi teknologi baru untuk rantai pasokan mereka, yang dapat diterjemahkan ke dalam efisiensi operasional dan keberlanjutan. Ilmu prakiraan merupakan landasan dari proposisi nilai kami, tidak hanya meningkatkan akurasi perencanaan permintaan berdasarkan instrumen yang berorientasi pada data, tetapi juga mengurangi beban operasi terkait dengan kesiapan informasi sesuai dengan waktu respons yang dibutuhkan oleh bisnis. Amazon Forecast sangat cocok dengan platform kami untuk mencapai tingkat akurasi, konkurensi, dan kelincahan yang dibutuhkan. Pelanggan kami (layanan mandiri atau yang dilayani sepenuhnya) membutuhkan pemrosesan informasi ratusan hingga ribuan lokasi sku, dalam jangka waktu beberapa jam, untuk mengambil keputusan yang terbaik secara tepat waktu atas rencana kegiatan operasi mereka. Masukan dinamis dan akurat ke dalam fitur pengoptimalan inventaris kami, yang diperoleh dari perkiraan, telah membantu pelanggan kami meningkatkan tingkat layanan mereka dan tingkat pengisian lebih dari 92%, sambil melepaskan hingga 20% modal yang berasal dari kelebihan stok dan usang.

Ramiro Chaparro, Kepala Petugas Teknologi (Chief Technology Officer/CTO) - Datup