La qualità prima di tutto

Foxconn

Hon Hai Technology Group (Foxconn) è il più grande produttore mondiale di elettronica e fornitore di soluzioni tecnologiche. Durante la pandemia legata al COVID-19, Foxconn ha dovuto affrontare una volatilità senza precedenti nella domanda, nelle forniture e nella capacità dei clienti. L'azienda ha collaborato con Amazon Machine Learning Solutions Lab per sviluppare un modello di previsione della domanda per la sua fabbrica in Messico al fine di generare previsioni accurate degli ordini netti con una semplice chiamata API e dati di input.

"Sono rimasto molto colpito dal team di machine learning di livello mondiale di AWS. Il mio team ha lavorato a stretto contatto con Amazon Machine Learning Solutions Lab per sviluppare un modello di previsione della domanda utilizzando Amazon Forecast in poche settimane. La nostra soluzione ha aumentato la nostra precisione di previsione dell'8%. Prevediamo un risparmio annuale di 553.000 USD utilizzando questa soluzione per il nostro stabilimento in Messico. In più, sarà facile integrare questa soluzione nel nostro flusso di lavoro cloud una volta che avremo migrato la nostra infrastruttura di dati in AWS. Questa collaborazione con AWS ha contribuito a ridurre al minimo i costi di manodopera sprecati e ad aumentare la soddisfazione del cliente."

Azim Siddique, Technical Advisor and CoE Architect - Foxconn

La qualità prima di tutto

More Retail

More Retail è pioniere del multicanale Food & Grocery Retail in India. La sua mission è quella di diventare la prima scelta dei consumatori indiani per i prodotti alimentari. L'azienda ha 22 ipermercati e 624 supermercati distribuiti in tutta l'India, supportati da una rete di 13 centri di distribuzione, 7 centri di raccolta per frutta e verdura e 6 centri di lavorazione di prodotti di prima necessità.

"More è leader di mercato nella categoria "prodotti freschi" del comparto del Food & Grocery indiano. Questo business richiede di gestire la disponibilità in magazzino di prodotti freschi minimizzando al contempo gli sprechi. Per trovare un equilibrio fra queste priorità, More ha avviato una collaborazione con AWS e Ganit, azienda di consulenza in ambito data science, per creare e distribuire un sistema di previsione della domanda e di ordini automatici basata su Amazon Forecast. Dobbiamo costruire un sistema di previsione molto dettagliato a livello di magazzino-prodotto-giorno, quindi diamo priorità agli sforzi di sviluppo basati sul framework ABC-XYZ.
 
Le combinazioni magazzino-prodotto venivano rappresentate in matrici 3x3: l'asse ABC delle vendite (A=elevate, B=medie, C=basse) e l'asse XYZ della prevedibilità (X=semplice da prevedere, Z=difficile da prevedere) sono basate su pattern cronologici. Come ci aspettavamo, la precisione della previsione di prodotti nel bucket ABC-XY era molto maggiore rispetto al bucket Z. Per le combinazioni nel bucket Z, le prestazioni di Amazon DeepAR+ erano però notevolmente migliori dei metodi tradizionali come il livellamento esponenziale, generando un ulteriore 10% di precisione. Il motivo era la capacità di Amazon Forecast di apprendere altri pattern SKU (XY) e di applicarsi a prodotti dalla domanda altamente volatile al bucket Z.
 
Con Amazon Forecast, siamo riusciti ad aumentare la precisione delle nostre previsioni dal 27% al 76%, riducendo del 20% lo spreco di prodotti alimentari freschi. La distribuzione delle previsioni di Amazon Forecast ci ha aiutato a ottimizzare i costi previsti a rialzo e al ribasso, riducendo il nostro tasso di merce non in magazzino al 3% e migliorando i margini lordi. Questo permette ai nostri store manager di fare ordini più precisi con maggiore facilità basandosi sulle previsioni giornaliere. Adesso stiamo ampliando il modello ad altre categorie, iterando ulteriori set di dati e aggiungendo dati più recenti ad Amazon Forecast, per migliorare costantemente la precisione del modello."

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer di More Retail

Shivaprasad KT, fondatore e amministratore delegato di Ganit

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. è una società SaaS aziendale nativa per il cloud che aiuta le imprese globali a orchestrare le prestazioni aziendali. I leader di tutti i settori industriali si affidano alla nostra piattaforma per collegare i sistemi dei team e le informazioni approfondite di tutte le loro organizzazioni per adattarsi continuamente al cambiamento, trasformando il loro modo di operare e reinventando la creazione del valore. Con sede a San Francisco, Anaplan ha oltre 20 uffici in tutto il mondo 175 partner e circa 1500 clienti in tutto il mondo. 

"Le imprese globali utilizzano la piattaforma nativa per il cloud di Anaplan per orchestrare le prestazioni attraverso una previsione predittiva continua e una modellazione agile degli scenari. Con l'integrazione di Amazon Forecast nella nostra piattaforma, i nostri clienti nel settore della finanza, della catena di distribuzione, delle vendite e delle risorse umane, possono sfruttare ulteriormente l'intelligenza attraverso il machine learning integrato per creare previsioni agili e affidabili. Siamo orgogliosi di fornire Anaplan PlanIQ con Amazon Forecast per aiutare i nostri clienti a fare previsioni con maggiore precisione per un processo decisionale basato sull'intelligenza che dia loro un vantaggio competitivo".

Rohit Shrivastava, SVP Product e UX - Anaplan

RetentionX

RetentionX

RetentionX è la soluzione di analisi plug-and-play per qualsiasi negozio di e-commerce che mira a prendere le decisioni migliori per la propria azienda facendo affidamento sull'analisi dei dati basata su AI. RetentionX converte i dati in azioni chiare, sostituendo un intero team di data science con un unico strumento facile da usare.

"I nostri clienti consumatori diretti sono alla ricerca di informazioni rapide per gestire le loro operazioni aziendali e favorire azioni automatizzate. Ci integriamo con qualsiasi sistema di e-commerce, come Shopify, e offriamo oltre 100 analisi basate su data science, ad esempio, previsioni della domanda, lifetime value del cliente, stima dei tassi di abbandono, analisi delle coorti e previsioni delle entrate. Con un clic, i clienti che usano RetentionX possono generare in qualsiasi momento previsioni personalizzate basate sul machine learning, che si avvalgono della tecnologia Amazon Forecast. Inoltre, i clienti possono visualizzare facilmente informazioni come la stima dei tassi di abbandono e il lifetime value del cliente, create usando Amazon SageMaker, e automatizzare le attività di marketing basate su queste informazioni. Il nostro sistema è abilitato ad apprendere dai dati di aziende simili, fornendo informazioni uniche ai decision maker. Abbiamo scelto Amazon Forecast per la semplicità di integrazione e per avere l'intera architettura su AWS. Amazon Forecast ci ha permesso di scalare da 5 a oltre 200 modelli di previsione individuali in meno di una settimana. Essendo una soluzione software-as-a-service con centinaia di modelli predittivi, la scalabilità e la disponibilità sono d'obbligo. AWS è il partner perfetto per garantire tutto questo".

Alexander Jost, CEO - RetentionX

Swiggy

Swiggy

Swiggy è il più grande mercato iperlocale on demand dell'India con una visione per fornire una convenienza senza precedenti in più categorie (cibo, generi alimentari) per i consumatori urbani. Con sede a Bangalore, Swiggy è presente in oltre 500 città che collaborano con oltre 130.000 ristoranti/negozi e gestisce una flotta su richiesta di 200.000 partner di consegna.

"È fondamentale per noi reagire rapidamente ai cambiamenti nei parametri aziendali chiave che sono segmentati spazialmente (ad es. zona all'interno di una città) e temporalmente (ad es. ora del giorno). Ad esempio, se siamo in grado di prevedere i cambiamenti nei parametri aziendali chiave come il costo per consegna, allora possiamo gestire meglio i nostri costi e incentivi associati. AWS Forecast ci consente di utilizzare facilmente i dati correlati che influiscono sulle nostre metriche aziendali per migliorare l'accuratezza delle previsioni. La nostra valutazione iniziale di Amazon Forecast per prevedere i nostri parametri aziendali nel dominio della logistica iperlocale sembra promettente e intendiamo sfruttarla per migliorare la precisione dei nostri parametri."

Vijay Seshadri, Distinguished Engineer - Swiggy

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom è leader di mercato nel settore delle telecomunicazioni nella distribuzione di telefonia mobile e tecnologia nella regione del Medio Oriente con una quota di mercato di circa il 55% e l'aspirazione a crescere oltre il 60%. Oggi distribuisce prodotti di telecomunicazione a oltre 10.000 clienti retail indipendenti e organizzati. Le attività dell'azienda fondono servizi all'ingrosso, al dettaglio, a valore aggiunto e post-vendita di dispositivi mobili wireless come Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola e Samsung. Il gruppo dispone di 30 magazzini e di una flotta di oltre 300 veicoli di distribuzione.

"Amazon Forecast ci ha permesso di prevedere con precisione le vendite e di fornire una migliore pianificazione delle scorte. Si tratta di un vantaggio incredibile, sia per noi e la nostra azienda, sia per i nostri clienti". Prima di utilizzare Amazon Forecast, ci siamo affidati a una combinazione di modelli statistici e processi manuali per prevedere le vendite e la gestione delle scorte. Ciò ha richiesto un notevole dispendio di tempo e di persone per mantenere queste previsioni manuali, ma ha anche lasciato spazio a errori. Con Amazon Forecast abbiamo visto un aumento di oltre il 20% nella disponibilità dimostrata e del 15% nell'ottimizzazione delle scorte. Inoltre, abbiamo spostato i nostri team che facevano previsioni manuali per concentrarci ora su un maggiore impegno a valore aggiunto per estrarre informazioni dettagliate dalle nuove previsioni e contribuire a migliorare i nostri risultati di business".

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

DevFactory

DevFactory

DevFactory è l'industria per attività ripetitive e di basso valore nello sviluppo di software che permette ai team di sviluppo di concentrare le loro preziose risorse di sviluppo per fornire valore ai propri prodotti e clienti.

"L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare prodotti e operazioni è uno dei principi fondamentali di un'industria. Utilizziamo Amazon Forecast come capacità essenziale in alcuni dei nostri prodotti per predire in modo più accurato le vendite così da essere capaci di pianificare meglio il nostro inventario. Amazon Forecast ci permette di utilizzare algoritmi avanzati di machine learning all'interno dei nostri prodotti senza dover costruire e addestrare manualmente i modelli. Ciò non solo semplifica la realizzazione e il mantenimento dei nostri prodotti, ma offre anche ai clienti maggior accuratezza, disponibilità e scalabilità. Si tratta di vantaggio incredibile, sia per noi, sia per i nostri clienti".

Rahul Subramaniam, CEO, DevFactory

AffordableTours.com

AffordableTours.com è uno dei maggiori venditori statunitensi di viaggi, che comprendono tour con accompagnatore, crociere, crociere fluviali e vacanze attive. Realizza vacanze da sogno per i clienti in tutto il mondo con un'offerta a prezzi contenuti e assistenza clienti di elevata qualità fornita da un team pluripremiato.

"Con AffordableTours.com, i clienti sono persuasi a prendere il telefono e chiamarci. Ci impegniamo a offrire tariffe competitive sui pacchetti di viaggio per aiutare i clienti a vedere e scoprire nuove meraviglie. Per prosperare e offrire prezzi più economici, dobbiamo mirare alla massima efficienza, ove possibile. Con la nostra presenza su scala globale, riscontriamo regolarmente problematiche dovute a risorse sproporzionate per la gestione dei volumi delle chiamate dei clienti. A volte abbiamo un numero eccessivo di agenti, altri giorni invece gli agenti sono troppo pochi e questo darebbe luogo a esperienze clienti non costanti, aumentando il numero di chiamate perse e i costi operativi. Usando Amazon Forecast siamo in grado di anticipare i volumi delle chiamate dei clienti per assicurarci di disporre di un numero di agenti adeguato, riducendo le chiamate perse di circa il 20%."

Marc Rosenthal, Senior Project Manager, Affordabletours.com

CasaOne

CasaOne

CasaOne offre una soluzione completa e conveniente per il noleggio/leasing di mobili, con guida alla progettazione, gestione efficiente del progetto e massima attenzione nel servizio di trasporto, consegna e installazione.

"In CasaOne ci assicuriamo che i nostri clienti abbiano i loro mobili entro pochi giorni lavorativi. Per prevedere al meglio le richieste di noleggio dei clienti di CasaOne, ad esempio il numero di divani nella baia di San Francisco o di tavoli da caffè a New York, sfruttiamo le funzionalità di Amazon Forecast. Con Amazon Forecast, la precisione delle nostre previsioni di vendita è migliorata del 20% rispetto all’algoritmo di previsione che usavamo in precedenza. Ciò significa che possiamo immagazzinare i prodotti giusti e risparmiare qualche migliaio di dollari sui costi di acquisto. Una migliore selezione dei prodotti porterà anche, a lungo termine, a una migliore esperienza dei clienti".

Madhusudan Kagwad, cofondatore e responsabile dei prodotti – CasaOne 

Heroleads

Heroleads

Heroleads è l'azienda leader in performance marketing del sud-est asiatico. Offre ai clienti una soluzione completa e integrata che si basa sulle loro necessità di marketing e massimizza il valore MROI.

"Il nostro team di pianificazione di contenuti multimediali trascorre più del 60% del tempo a creare e mantenere modelli di previsione manuali, supportando il team che si occupa della vendita e delle operazioni per capire le tendenze delle prestazioni dei vari settori e canali di marketing digitali e per pianificare le modalità per ottenere i KPI (indicatori di prestazione chiave). Grazie all'integrazione di Amazon Forecast, il nostro team può concentrarsi maggiormente su mansioni a valore aggiunto, espandere la ricerca di modelli per altri team e migliorare la precisione dei modelli di previsione del 99%. Forecast migliora la nostra capacità di servire i clienti e la fiducia del nostro team offrendo approfondimenti più rapidi, sistemi di avviso sulle prestazioni, pianificazione del budget dinamico, prevedibilità migliorata e modelli di investimento più accurati per garantire il raggiungimento dei KPI per tutte le campagne di marketing in modo efficiente e al momento giusto."

Amit Das, Lead Data Engineer, Heroleads

OMotor

OMOTOR

OMOTOR aiuta le aziende a migliorare attraverso l'intelligenza artificiale, fornendo loro i migliori algoritmi di machine learning, tecniche di visione artificiale e bot cognitivi in grado di comunicare tramite WhatsApp e altre piattaforme.

“In OMOTOR, utilizziamo l’AI per innovare per conto dei nostri clienti. Quindi, avere accesso alle tecnologie più avanzate di deep learning tramite AWS è fondamentale per il loro successo. Amazon Forecast ci permette di creare e rifinire diverse previsioni da dati basati su serie temporali senza dover costruire e addestrare un modello manualmente ogni volta. Prevediamo vendite reali per i 12 mesi successivi, così da poter pianificare adeguatamente l’inventario, stimare profitti futuri, tracciare l’incremento o la perdita di quota sul mercato e ottenere altri insight. Ciò significa che possiamo utilizzare dati maggiormente contestuali, ottimizzare più frequentemente, generare previsioni con un’accuratezza maggiore del 50% e operare in modo più rapido. Per esempio, aiutiamo i clienti nel settore automobilistico a predire le vendite per 185 vetture in Brasile”.

Marcio Rodrigues, Amministratore delegato – OMOTOR

OMNYS

OMNYS

OMNYS offre soluzioni rivoluzionarie, progettando e costruendo piattaforme digitali basate su integrazione di sistema, tecnologie Web e per dispositivi mobili, IoT, Machine Learning e Big Data. OMNYS porta innovazione in molti settori grazie all'apprendimento delle ultime tecnologie, alla ricerca e allo sviluppo, nonché all'analisi delle esigenze del mercato.

"Amazon Forecast ci sta aiutando a fornire nuove informazioni e valore aziendale al nostro cliente Arneg S.p.A., leader mondiale nella produzione di frigoriferi, che raccoglie circa 11 milioni di record IoT ogni giorno. Grazie ad Amazon Forecast, in poche ore siamo riusciti a iniziare a costruire modelli che, con i metodi tradizionali, avrebbero richiesto settimane o mesi. Il nostro cliente voleva semplicemente che estraessimo valore dai suoi dati non elaborati e con Amazon Forecast siamo riusciti a fare molto di più. Abbiamo creato modelli per prevedere con tre giorni di anticipo il consumo di energia dei frigoriferi installati nei centri commerciali di tutto il mondo, con una precisione del 91%, nonché modelli predittivi per la manutenzione al fine di valutare meglio il rischio di interruzione dei dispositivi, almeno con un giorno di anticipo, riducendo di conseguenza il numero di chiamate di emergenza dai loro clienti. Le possibilità dei nostri clienti di sfruttare queste informazioni per migliorare il modo in cui gestiscono l'esperienza dei propri clienti sono illimitate".

Davide Pozza, Direttore tecnico – OMNYS 

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc. è leader globale in Business Weather Intelligence®, fornendo analisi meteorologiche complete per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali più solide. Attraverso le sue tecnologie di analisi avanzate per le previsioni meteo, soluzioni di pianificazione e ottimizzazione e competenza specifica nel settore, Planalytics aiuta le aziende a valutare e misurare in modo accurato l'impatto delle condizioni meteo e gestire in modo efficace le continue mutazioni meteorologiche.

"Planalytics non dà per scontato la sua leadership di mercato. Ecco perché siamo alla costante ricerca di tecniche e strumenti per migliorare le nostre analisi. Grazie ad Amazon Forecast, riusciamo a quantificare in modo rapido ed efficiente i miglioramenti previsti che forniamo ai nostri clienti più evoluti rispetto all'uso di dati meteorologici non elaborati. La quantificazione si è rivelata una rivoluzione per Planalytics, permettendoci di offrire un ROI effettivo ai clienti."

Derron Simon, Chief Operating Officer, Planalytics

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) è il fornitore energetico più grande dello stato, il quale supporta 1,1 milioni di clienti per le utenze elettriche e 825.000 clienti per il gas naturale nelle comunità di dieci contee dello Stato di Washington.

“In PSE, abbiamo utilizzato Amazon Forecast per predire il consumo elettrico e di gas in una residenza tipica. Abbiamo scoperto che persino con un set molto limitato di dati storici su consumo e condizioni meteo, Amazon Forecast ha avuto prestazioni ottime nella previsione di 30 giorni, senza quasi alcun intervento manuale. Con la maggior enfasi posta su soluzioni energetiche rispettose per l’ambiente, l’abilità di produrre proiezioni più accurate sull’utilizzo dell’energia per ciascuna delle residenze e aziende dei nostri clienti sarà fondamentale per i fornitori di servizi energetici quali PSE. Con tali capacità analitiche avanzate, PSE sarà capace di identificare programmi e servizi energetici personalizzati, così da ridurre le bollette dei clienti”. 

Paul Johnson, architetto cloud senior, PSE 

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