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Tag: Forecasting

旅行およびホスピタリティ業界向け21世紀の予測

昨年は、旅行とホスピタリティ業界、旅行者やゲスト、プロバイダーやサプライヤー、従業員やステークホルダーにとって前例のないものでした。混乱の結果、移動平均での予測や、昨年対比を参照していた企業は、舵取りのできない船の舵を取ることになってしまいました。正確な予測ができなければ、旅行とホスピタリティの会社は、旅行者やゲストがいつ、何人到着するかを決定することはできません。彼らは、適切な人員配置、在庫ポジションの調整、プロモーションやイベントが業績に与える影響のモデル化、価格設定と収益管理の最適化、プロジェクトの収益やキャッシュフローの予測方法を知りません。GrubhubのシニアデータサイエンティストであるWilliam Coxは、この業界のジレンマをうまく要約し、「供給過剰は運用コストを増加させ、供給不足は顧客満足度を低下させる」と述べました。 つまり、顧客体験の向上と運用効率の最適化に重点を置いた業界では、正確な予測が不可欠です。しかし、予測不可能な状況により、正確な予測はかつてないほど困難になっています。

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データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う

平時であっても消費財業界のサプライチェーン管理において需要の変動性は常に難題です。そして、今は平時ではありません。 COVID-19 のパンデミックは、サプライチェーン計画を完全に混乱させ、計画を行うために必要な水準や取るべきリスクが増えてしまっています。 予期しない外的要因が極端な消費者需要の変化を引き起こすため、複数の場所で複数のサプライチェーン要素が影響を受け、オンラインチャネルでの購買は急増しています。従来の需要予測を計画に適用するだけでは、こういった複雑さに対処しきれていると言えません。 サプライチェーンチームはなんとかしようと苦心していますが、サプライチェーンをニューノーマルに対応させるためには高度なツールが必要なことが明らかになってきています。高度な機械学習 (ML) ツールは、既存のシステムと連携し、不安定なビジネス環境でオペレーションを予測する負担を軽減してくれます。 AWS は人工知能 (AI)、 ML 技術適用の最前線に立っています。幅広い ML サービスを提供し、それを実現するクラウドインフラストラクチャを支えています。 Amazon がより深く顧客のニーズを理解し、顧客の期待を超える対応ができるような自動化を推進するなど、AWS は Amazon.com を支えるテクノロジーを提供しています。

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