Analisis Metrik Bisnis | Machine Learning

Pelacakan, pemantauan, dan analisis metrik bisnis yang tepat menjadi bagian tidak terpisahkan dalam kesuksesan bisnis. Analisis data bisnis yang efektif membuat Anda dapat belajar dari masa lalu, memantau masa sekarang, dan merencanakan masa depan dengan lebih baik. Namun, analisis data bisnis dalam jumlah besar untuk membuat prakiraan nilai masa depan, atau untuk mendeteksi titik luar dan memahami akar masalah, sangatlah kompleks, memakan waktu, dan tidak selalu akurat. Solusi ML Analisis Metrik Bisnis dari Amazon memanfaatkan Amazon Lookout for Metrics dan Amazon Forecast untuk mengatasi masalah ini dengan menggunakan machine learning untuk menganalisis data dalam volume besar dengan tetap beradaptasi secara dinamis dengan kebutuhan bisnis yang berubah-ubah.

Manfaat

Kecerdasan yang beradaptasi dengan perubahan

Solusi ML Analisis Metrik Bisnis dari Amazon memanfaatkan machine learning untuk menganalisis data dalam volume besar sekaligus secara dinamis beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berubah.

Lebih cepat, lebih mudah, dan tidak membutuhkan pengalaman ML

Dengan menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya yang mengatasi berbagai kasus penggunaan umum, solusi ML Analisis Metrik Bisnis dari Amazon menghemat waktu dan uang Anda, tanpa perlu ahli ML untuk membuat model Anda sendiri.

Akurat

Amazon Forecast dan Amazon Lookout for Metrics menggunakan machine learning untuk memproses set data besar yang menghasilkan prakiraan dan deteksi anomali yang lebih akurat daripada solusi non-ML tradisional. Solusi AWS ML untuk analisis metrik bisnis disempurnakan dengan didasarkan pada pengalaman selama lebih dari 20 tahun di Amazon.

Analisis Metrik Bisnis sesuai kebutuhan Anda

Selain layanan AI yang telah dilatih sebelumnya dari Amazon Forecast dan Amazon Lookout for Metrics, Anda dapat menggunakan Amazon SageMaker untuk membuat dan memelihara prakiraan dan model deteksi anomali Anda sendiri.

Kisah pelanggan

“Saya sangat terkesan dengan tim machine learning 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, Penasihat Teknis dan Arsitek CoE (Technical Advisor and CoE Architect) - Foxconn

“Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami dapat meningkatkan akurasi prakiraan dari 27% menjadi 76% yang mengurangi pemborosan sebesar 20% untuk kategori produk segar. Amazon Forecast dapat mendistribusikan prakiraan yang membantu kami mengoptimalkan biaya prakiraan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi yang menyebabkan 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 saat ini mengembangkan model untuk kategori lain, yang mengiterasi set data tambahan terkait, dan menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model.”

Supratim Banerjee, Direktur Transformasi (Chief Transformation Officer) - More Retail

“Di Digitata, fokus kami sebenarnya adalah menghubungkan semua orang dengan harga yang terjangkau. Ini memerlukan pemahaman ekonomi yang mendalam, khususnya permintaan dan penawaran, serta perilaku pelanggan berdasarkan perubahan dalam keduanya,” ujar Nico Kruger, Direktur Teknologi ( Chief Technology Officer), Digidata. “Dengan menggunakan Lookout for Metrics, kami dapat menemukan masalah yang berdampak negatif pada harga untuk pelanggan Operator Jaringan Seluler dalam hitungan menit. Kami dapat langsung mengidentifikasi penyebabnya dan melakukan perbaikan dalam waktu 2 jam. Tanpa Lookout for Metrics, kami membutuhkan waktu sekitar satu hari untuk mengidentifikasi dan melakukan triase masalah, dan akan menyebabkan penurunan pendapatan pelanggan sebesar 7,5%. Lookout for Metrics memungkinkan kami untuk bertindak cepat dan memastikan performa optimal dari model penetapan harga kami, membuat kami fokus pada hal yang benar-benar penting—yaitu menghubungkan semua orang.”

Nico Kruger, Direktur Teknologi (Chief Technology Officer) - Digitata

Advanced Microgrid Solutions (AMS) merupakan sebuah perusahaan platform dan layanan energi yang memiliki misi untuk mempercepat transformasi skala dunia menuju ekonomi energi bersih dengan memfasilitasi deployment dan optimalisasi aset energi bersih. NEM menggunakan pasar spot, tempat semua pihak yang terlibat menawar untuk menggunakan/menyuplai energi setiap 5 menit. Untuk itu mereka perlu memprediksi prakiraan permintaan dan menghasilkan tawaran dinamis dalam hitungan menit, sekaligus memproses data pasar dalam jumlah masif. Untuk mengatasi tantangan ini, AMS membangun model pembelajaran mendalam menggunakan TensorFlow di Amazon SageMaker. Mereka memanfaatkan penyetelan model otomatis Amazon SageMaker untuk menemukan parameter model terbaik dan membangun model mereka hanya dalam hitungan minggu. Model mereka menunjukkan peningkatan dalam prakiraan pasar di seluruh produk energi dalam pengukuran energi neto, yang akan menghasilkan efisiensi yang signifikan.

Kasus penggunaan

Penjualan

Melacak perubahan dalam tingkat keberhasilan transaksi, jangkauan alur, dan ukuran penawaran rata-rata untuk mengevaluasi peluang pertumbuhan bisnis.

Pemasaran

Dengan analitik pemasaran yang dapat ditindaklanjuti, deteksi dengan cepat bagaimana kampanye, partner, dan metrik platform iklan Anda memengaruhi volume, pendapatan, churn, dan konversi Anda secara keseluruhan.

Pengalaman pelanggan

Pastikan pengalaman pelanggan berjalan yang lancar dengan mendeteksi perubahan dalam metrik di seluruh perjalanan pelanggan, seperti selama pendaftaran, login, dan interaksi.

Pemantauan IT

Pantau metrik seperti latensi, pemanfaatan CPU, dan tingkat kesalahan secara proaktif untuk memitigasi gangguan terhadap layanan. Hubungkan dengan banyak basis data AWS dan aplikasi SaaS yang lazim digunakan.

Perencanaan Inventaris

Tingkatkan perencanaan permintaan di tingkat granular. Kurangi pemborosan, tingkatkan perputaran inventaris, dan perbaiki ketersediaan stok.

Perencanaan tenaga kerja

Atur staf dengan lebih efektif untuk memenuhi berbagai tingkat permintaan, meningkatkan pemanfaatan, waktu pelayanan, dan kepuasan pelanggan.

Perencanaan kapasitas

Ambil keputusan jangka panjang dengan lebih percaya diri dan tingkatkan pemanfaatan modal.

Perencanaan keuangan

Rencanakan penjualan dan pendapatan kotor, serta kelola alur kas secara lebih efektif.

Integrasi platform analitik

Untuk organisasi yang memiliki aplikasi kecerdasan bisnis dan analitik, solusi partner AI untuk Analitik Data (AIDA) menawarkan beberapa cara untuk memanfaatkan ML langsung dalam alat analitik yang sudah mereka gunakan.