Clienti di Amazon Forecast

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, 175 partner e circa 1.500 clienti in tutto il mondo. 

"La nostra collaborazione ad alto impatto con Amazon Forecast permette ai clienti di utilizzare l'intelligenza predittiva nei casi d'uso come la gestione della domanda, la previsione finanziaria e la pianificazione della forza lavoro. La precisione migliorata di previsione fornita dalla nostra soluzione PlanIQ, che incorpora Amazon Forecast, porta a decisioni migliori basate sull'intelligenza e la sua integrazione ottimizzata all'interno della piattaforma Anaplan rende semplice l'utilizzo di diversi livelli di dati e informazioni. Clienti come South Central Ambulance Services erano in funzione in solo due settimane e mezza, fornendo previsioni cicliche settimanali e ogni sei settimane grazie a PlanIQ. Aiutandoli a mitigare il rischio, specialmente nei periodi di picco della domanda dei pazienti, PlanIQ li aiuta a essere certi di avere le giuste risorse per offrire le migliori risposte e risultati ai pazienti".

Rohit Shrivastava, Chief Product Officer (Responsabile prodotti), Anaplan

The Very Group è la maggiore azienda integrata di e-commerce e servizi finanziari del Regno Unito, con vendite annuali pari ai oltre 2,2 miliardi di sterline e più di 1,8 milioni di visite del sito Web ogni giorno. Oltre ai propri marchi, tra cui Very.co.uk, Littlewoods.com e LittlewoodsIreland.ie, l'azienda commercializza oltre 1.800 marchi famosi, ha una base di 4,4 milioni di clienti e consegna oltre 49 milioni di prodotti all'anno.

"Abbiamo collaborato con AWS per sfruttare le soluzioni di previsioni e di IA/ML di AWS per accelerare e costruire nuove capacità di previsione della domanda di articoli al dettaglio. Avvalendosi di un team internazionale e di un'estesa collaborazione, The Very Group ha ottenuto un successo sorprendente, migliorando del 9,9% la gestione degli SKU per un valore di oltre 110 milioni di sterline. Questi risultati sono il frutto di un investimento di oltre 800 ore nel programma, durante le quali sono stati completati oltre 70 esperimenti che hanno generato più di 8 milioni di previsioni. Adesso stiamo ampliando il modello ad altre aree dell'azienda, iterando ulteriori casi d'uso all'interno dell'organizzazione e aggiungendo dati più recenti ad Amazon Forecast, per migliorare costantemente la precisione del modello."

Steve Pimblett, Chief Data Officer (Direttore dati), The Very Group

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, CTO - More Retail

Meesho è il mercato più grande dell'India per prodotti a lunga coda/senza marchio e il nostro progetto è quello di permettere a 100 milioni di piccole imprese in India di avere successo online. Il mercato di Meesho fornisce a micro, piccole e medie imprese, nonché a singoli imprenditori, l'accesso a milioni di clienti, una selezione da oltre 100 categorie, logistica su tutta l'India, servizi di pagamento e capacità di assistenza al cliente affinché questi possano gestire le proprie imprese in maniera efficiente nell'ecosistema di Meesho.

"A Meesho, abbiamo molti prodotti con breve durata, perciò per noi è importante reagire ai parametri chiave associati alla performance del prodotto e gestire il nostro inventario in maniera ottimale. Utilizzando Amazon Forecast, siamo stati in grado di prevedere la domanda di prodotti su base settimanale/giornaliera con un aumento della precisione delle previsione del 20% rispetto alla nostra vecchia soluzione. Amazon Forecast fornisce API facili da utilizzare che ci hanno aiutato a costruire facilmente un sistema automatizzato nella metà del tempo che avremmo impiegato per un modello interno. Finora abbiamo raggiunto risultati promettenti con Amazon Forecast sul nostro attuale inventario e abbiamo intenzione di continuare a sfruttarlo per migliorare la precisione delle previsioni sul nostro assortimento di prodotti in costante aumento."

Ravindra Yadav, Director, Data Science - Meesho

Nata come una piccola scuola di musica in Giappone nel 1962, Shimamura Music è stata fondata nel 1969 quando ha iniziato a vendere strumenti musicali agli studenti. Con la missione di "avere anche solo una persona in più che possa ascoltare la musica", al momento ha negozi al dettaglio e scuole di musica in 39 prefetture a livello nazionale. Conosciuto come il più grande negozio al dettaglio di strumenti musicali e una delle principali scuole di musica del Giappone, l'azienda fornisce supporto ai musicisti, inclusa la riparazione di strumenti, la pianificazione e l'organizzazione di eventi e concerti e la gestione di studi musicali.

""Sebbene non avessimo familiarità con AWS, siamo riusciti comunque a utilizzare Amazon Forecast per implementare l'ordinazione automatizzata. Il team ha eseguito correttamente la migrazione dal nostro strumento di previsione della domanda e dai database on-premise. Ciò consente loro di continuare a lavorare sul nostro progetto di lunga data per migliorare il business. Sono rimasto molto colpito dall'evoluzione del sistema durante l'utilizzo di AWS"

Rumi Aoyagi, Logistics Division - Shimamura Music Co.

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

Clearly è uno dei più grandi rivenditori di occhiali online al mondo, guidato dalla convinzione che tutti meritino di vedere. Portano ai clienti in tutto il mondo occhiali, contatti e occhiali da sole tramite la loro piattaforma online di facile utilizzo e aiutano le persone bisognose ad accedere gratuitamente a occhiali e servizi di cura degli occhi attraverso la loro missione per eliminare i problemi di vista.

"Con i principali strumenti di e-commerce come Virtual Try On, combinato con il loro impareggiabile servizio clienti, si sforzano di aiutare tutti a vedere chiaramente in modo conveniente e senza sforzo, il che significa cercare costantemente modi per innovare, migliorare e semplificare i processi. La previsione efficace e accurata del comportamento futuro del cliente è una delle sfide più grandi nell'apprendimento automatico nella vendita al dettaglio di oggi. n poche settimane, Amazon Forecast ci ha permesso di prevedere in modo accurato e affidabile le vendite per la settimana successiva con un'accuratezza di oltre il 97% e di oltre il 90% nella previsione delle vendite per il mese successivo".

Dr. Ziv Pollak, Machine Learning Team Leader - Clearly

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

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

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

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

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 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, CEO - OMOTOR

ketteQ è una piattaforma digitale unica per la pianificazione della catena di approvvigionamento e le soluzioni di automazione integrata e implementata su cloud AWS e Salesforce, in grado di offrire scalabilità e sicurezza. Realizzata da esperti di catene di approvvigionamento con un'esperienza decennale, ketteQ offre gestione e analisi dei dati avanzate, unitamente a flussi di lavoro collaborativi e automatizzati, progettati per offrire sicurezza, scalabilità e configurabilità. Con sede ad Atlanta, Georgia ketteQ dispone di un team, partner e clienti dislocati in tutto il mondo.

"La soluzione di pianificazione e previsione della domanda di ketteQ viene utilizzata per generare previsioni per vari casi d'uso, ad esempio per le attività di vendita al dettaglio e omnichannel, i pezzi di ricambio, i prodotti stagionali, la pianificazione delle promozioni e altro ancora. La partnership tra ketteQ e AWS ci consente di offrire ai nostri clienti una soluzione di previsione completa che combina la scienza innovativa di Amazon Forecast e la funzionalità di previsione collaborativa e del consenso di ketteQ. La combinazione di informazioni approfondite derivanti dai dati storici e l'intelligenza proiettata al futuro proveniente da vendite, marketing e finanza produce previsioni estremamente accurate".

La missione di Forenamics è combattere le inefficienze della catena di approvvigionamento delle aziende produttrici di beni di consumo in rapida evoluzione. Grazie alle nostre soluzioni di pianificazione della domanda di alto livello, i clienti sono in grado di pianificare la propria produzione in modo più accurato per evitare sia la sovrapproduzione che la sottoproduzione. Forenamics ha sede a Colonia, in Germania, e serve clienti che vanno dai leader industriali globali al Mittelstand.

“Forenamics si impegna a fornire ai suoi clienti la massima precisione possibile nella pianificazione della domanda. Aiutiamo i nostri clienti a comprendere meglio i fattori chiave della domanda, come promozioni, marketing, prezzi e molto altro. Il nostro modello di previsione esclusivo ad alta precisione riduce la sovrapproduzione fino al 35% e la sottoproduzione del 25%, con conseguente aumento dell’efficacia del recapito e riduzione degli sprechi. Al fine di ottenere precisione, simultaneità e agilità, Amazon Forecast è risultato un ottimo alleato della nostra piattaforma.”

Jonathan Kurth, Fondatore e CEO - Forenamics

Remarkably è una soluzione di marketing intelligence per team statunitensi attivi nel settore immobiliare plurifamiliare. La piattaforma consente ai clienti di gestire le problematiche, le opportunità e i rischi associati alle prestazioni di marketing e locazione, per generare maggiori ricavi in modo più efficiente e a costi più contenuti, migliorando al contempo il ROI.

“I principali team statunitensi di marketing nel settore immobiliare plurifamiliare utilizzano Remarkably per monitorare e analizzare le pipeline di marketing e locazione, nonché le prestazioni e il ROI del loro canale pubblicitario. I nostri clienti apprezzano i dati storici, che riportano cosa è successo, e le previsioni dei KPI, che indicano cosa accadrà probabilmente in futuro, poiché consentono loro di intervenire per evitare i rischi e sfruttare le opportunità. Questi due importanti set di dati aiutano i nostri utenti a ottimizzare preziose risorse di marketing ed evitare che l’occupazione e i ricavi diminuiscano. Per le previsioni dei KPI dei nostri prodotti, utilizziamo Amazon Forecast con risultati eccellenti. L’integrazione è stata relativamente semplice, rapida e a costi contenuti. Questo ci ha permesso di fornire ai clienti previsioni accurate e stabili, entro i tempi e il budget previsto".

Anna-Lea Dieringer, Cofondatrice - Remarkably

Datup è una piattaforma SaaS di pianificazione della domanda e gestione dell'inventario per le aziende manifatturiere e di vendita al dettaglio per trasformare i dati in risparmio di tempo e capitale. La soluzione Datup permette ai suoi clienti di integrare più fonti, come ERP, fogli di calcolo e semplici file nel cloud. La tecnologia di Datup orientata all'IA nella previsione e nell'ottimizzazione dell'inventario permette ai nostri clienti di aumentare le loro entrate migliorando i livelli di servizio e liberando il capitale circolante, evitando le scorte in eccesso.

"In Datup, siamo impegnati a collaborare con i nostri clienti nel percorso di adozione delle tecnologie emergenti per le loro catene di distribuzione, che potrebbero tradursi in efficienza operativa e sostenibilità. La previsione è una pietra miliare della nostra proposta di valore, non solo migliorando la precisione della pianificazione della domanda basata su strumenti orientati ai dati, ma anche riducendo l'onere operativo legato alla prontezza delle informazioni in accordo con i tempi di risposta richiesti dal business. Al fine di ottenere precisione, simultaneità e agilità, Amazon Forecast è risultato un ottimo abbinamento con la nostra piattaforma. I nostri clienti (self-service o high-touch) si aspettano l'elaborazione di centinaia o migliaia di posizioni sku, in poche ore, per prendere decisioni puntuali e ben informate sui loro piani operativi. L'ingresso dinamico e preciso nella nostra funzionalità di ottimizzazione dell'inventario, ottenuto dalle previsioni, ha aiutato i nostri clienti a migliorare i loro livelli di servizio e i tassi di riempimento oltre il 92%, liberando al contempo fino al 20% del capitale derivato da scorte in eccesso e merce obsoleta"

Ramiro Chaparro, CTO (Direttore informatico), Datup