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Meesho

Meesho 是印度最大的長尾/無品牌產品市場,我們的願景是讓印度 1 億小型企業在線上取得成功。Meesho 市場為微型、中小型企業和個體企業家提供了與數百萬客戶接觸的機會,從 100 多個類別中進行選擇,提供泛印度物流、支付服務和客戶支援能力,以在 Meesho 生態系統上高效運營業務。

「在 Meesho,我們有許多使用壽命短的產品,對我們來說,對與產品效能關聯的金鑰指標作出反應並以最佳方式管理庫存很重要。透過使用 Amazon Forecast,我們可以預測每週/每日的產品需求預測,與現有解決方案相比,預測精度提高了 20%。Amazon Forecast 提供了易於使用的 API,協助我們輕鬆建置自動化系統,所需時間只有內部模型的一半。到目前為止,透過 Amazon Forecast,我們對目前庫存預測取得了令人滿意的結果,我們計劃繼續利用它來提高不斷增加的產品分類的預測準確度。」

Meesho 資料科學總監 Ravindra Yadav

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Datup

Datup 是一個需求計劃和庫存管理 SaaS 平台,供製造和零售公司及時轉換資料並節省資本。Datup 解決方案允許其客戶在雲端中整合多個來源,例如 ERP、試算表和純文字檔。Datup 面向 AI 的預測和庫存最佳化技術讓我們的客戶能夠增加營收,提高服務水準並釋放營運資金,避免庫存過剩。

「在 Datup,我們致力於與客戶合作,為他們的供應鏈採用新興技術,這可以轉化為營運效率和永續發展。預測是我們價值主張的基石,不僅可以基於資料導向型工具提高需求規劃的準確性,還可以根據業務所需的回應時間減少與資訊整備相關的操作負擔。Amazon Forecast 非常適合我們的平台,以實現準確性、並行和敏捷性。我們的客戶 (自助服務或高接觸) 希望在幾個小時內處理成百上千個 sku 位置,以便根據他們的營運計劃及時做出最明智的決策。從預測中獲得對我們庫存最佳化功能的動態和準確輸入,協助我們的客戶提高了他們的服務水準和超過 92% 的填充率,同時釋放了高達 20% 的積壓和過時資本。」

Datup CTO Ramiro Chaparro

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Clearly

Clearly 是全球最大的線上眼鏡零售商之一,其宗旨為「每個人都值得擁有清晰世界」。他們透過易於使用的線上平台向全球提供眼鏡、隱形眼鏡和太陽眼鏡,透過他們消除不良視力的宗旨,協助有需要的人士取得免費的眼鏡和眼睛護理服務。

「藉由 Virtual Try On 等領先電子商務工具,與其無與倫比的客戶服務整合,他們致力於協助每個人以經濟實惠且毫不費力的方式取得清晰視覺,這意味著要不斷尋求創新、改善和簡化處理的方式。有效準確地預測客戶的未來行為是目前零售業內最大的機器學習挑戰之一。僅在幾週內,Amazon Forecast 就讓我們準確可靠地預測了未來一週的銷售額,準確率超過 97%,而在預測未來一個月的銷售額中,實現了超過 90% 的準確率。」

Clearly 機器學習團隊主管 Ziv Pollak 博士

品質為先

富士康

鴻海科技集團 (富士康) 是全球最大的電子製造商和技術解決方案供應商。在新型冠狀病毒肺炎疫情期間,富士康面臨著客戶需求、供應和產能方面前所未有的動盪。該公司與 Amazon Machine Learning 實驗室攜手合作,為其墨西哥工廠開發需求預測模型,以透過簡單的 API 叫用和輸入資料產生準確的淨訂單預測。

「AWS 一流的機器學習團隊給我留下了深刻的印象。我的團隊與 Amazon Machine Learning 解決方案實驗室密切合作,幾週內即使用 Amazon Forecast 開發了需求預測模型。我們的解決方案讓我們的預測準確性提高了 8%。利用該解決方案,我們預計在墨西哥的工廠每年將節省 55.3 萬 USD。此外,將資料基礎架構遷移至 AWS 之後,很容易將該解決方案整合至我們的雲端工作流程中。與 AWS 的合作可協助最大程度地減少浪費的人工成本,並提升客戶滿意度。」

富士康技術顧問兼 CoE 架構師 Azim Siddique

品質為先

More Retail

More Retail 是印度全通路食品與雜貨零售領域的先驅,其致力於成為滿足印度消費者食品和雜貨需求的首選。More 在印度擁有 22 個大賣場和 624 個超市,由 13 個經銷中心、7 個水果和蔬菜收集中心和 6 個主食加工中心構成的網路提供支援。

「More 是印度食品與雜貨「生鮮」類別的市場領導者。為了開展切實可行的業務,More 需要同時管理新鮮農產品的庫存可用性,同時最大程度地減少浪費。為了平衡這些相互競爭的優先級,More 協同 AWS 和資料科學諮詢公司 Ganit 開展合作,建置並部署了圍繞 Amazon Forecast 建置的需求預測和自動訂購系統。我們需要在商店-商品-日期級建立非常細緻的預測,因此我們會優先考慮 ABC-XYZ 型框架的開發工作。
 
商店-商品組合按 3x3 矩陣繪製:以歷史模式為基礎的 ABC 銷售卓越性軸 (A – 高、B – 中、C – 低) 和 XYZ 可預測性軸 (X – 易於預測、Z – 難以預測)。不出所料,ABC-XY 儲存貯體中的商品測準確性顯著優於 Z 儲存貯體。然而,對於 Z 儲存貯體中的組合,Amazon DeepAR+ 的效能顯著優於指數平滑等傳統方法,預測準確性提升了 10%。之所以能夠做到,是因為 Amazon Forecast 能夠學習其他 SKU (XY) 模式,並將其套用至 Z 儲存貯體中極不穩定的商品。
 
使用 Amazon Forecast,我們能夠將預測準確性從 27% 提高至 76%,將新鮮農產品類別的浪費減少 20%。Amazon Forecast 提供預測分佈,這有助於我們最佳化過低和過高的預測成本,從而使缺貨率保持在 3%,並提高了毛利率。這讓我們的商店經理可以透過查看每日預測,更輕鬆、更準確地下採購訂單。現在,我們將模型擴展至其他類別,使用額外相關資料集進行反覆,並向 Amazon Forecast 新增資料,以不斷提高模型的準確性。」

More Retail CTO Supratim Banerjee

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc. 是一間雲端原生企業 SaaS 公司,致力於協助全球企業協調業務績效。跨產業領導者依靠我們的平台來連接團隊系統和整個組織的洞見,以不斷適應變化,從而改變其營運方式並重塑價值創造。Anaplan 總部位於三藩市,在全球擁有 20 多個辦事處、175 個合作夥伴,以及約 1500 個客戶。 

「全球企業使用 Anaplan 的雲端原生平台,透過持續的預測性預測和敏捷的場景建模來協調績效。藉助將 Amazon Forecast 整合至我們的平台,跨財務、供應鏈、銷售和 HR 的客戶可透過內嵌式機器學習,充分利用增強的智慧來建立靈活、可靠的預測。能夠推出 Anaplan PlanIQ 搭配 Amazon Forecast,我們深感榮幸,該平台可協助我們的客戶憑藉智慧驅動型決策提高預測準確性,從而為他們帶來競爭優勢。」

Anaplan 產品和使用者體驗高級副總裁 Rohit Shrivastava

RetentionX

RetentionX

對於尋求根據 AI 導向型資料分析做出最佳商業決策的任何電商商店來說,RetentionX 是理想的隨插即用分析解決方案。RetentionX 將您的資料翻譯成明確的動作,僅用一個易於使用的工具即可取代整個資料科學團隊的力量。

「我們的面向消費者客戶正在尋求快速的洞見,來管理其業務運作和推動自動化動作。我們與任何電商系統整合,例如 Shopify,並提供 100 個以上的資料科學導向型分析,例如需求預測、客戶終身價值、流失率預測、同類群組分析,以及收入預測。只需按一下滑鼠,使用 RetentionX 的客戶就可以在Amazon Forecast 的支援下,立即產生自訂的基於機器學習的預測。此外,客戶可以輕鬆查看我們使用 Amazon SageMaker 建立的流失率預測和客戶終身價值等洞見,然後根據這些洞見自動執行行銷活動。我們的系統已能夠從類似公司的資料中學習,從而為決策制定者提供獨特的洞見。我們選擇 Amazon Forecast 是為了易於整合並在 AWS 中擁有整個架構。Amazon Forecast 可讓我們在一週內從 5 個擴展至 200 個以上的個別預測模型。作為具有上百個預測模型的軟體即服務解決方案,必須具有可擴展性和可用性。AWS 是我們確保這一點的完美合作夥伴。」

CEO Alexander Jost - RetentionX

Swiggy

Swiggy

Swiggy 是印度最大的隨需超級市場,其願景是為城市消費者提供跨多個類別 (食品、雜貨) 無與倫比的便利。Swiggy 總部位於班加羅爾,在 500 多座城市擁有業務,與超過 13 萬間餐廳/商店合作,並營運著 20 萬家配送合作夥伴的隨需車隊。

「對我們來說,對關鍵業務指標的變更做出快速回應至關重要,這些指標在空間上 (例如城市內的區域) 和時間上 (例如時間) 進行區隔。例如,如果我們可以預測關鍵業務指標的變更,例如每次交付成本,那麼我們就能更好地管理我們的相關成本和激勵措施。AWS Forecast 讓我們能夠輕鬆使用影響業務指標的相關資料,來提高預測準確性。我們對 Amazon Forecast 進行初步評估,以預測我們在超本地物流領域的業務指標看起來具有前景,我們計劃利用它來提高我們的業務指標預測準確性。」

Swiggy 傑出工程師 Vijay Seshadri

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom 是中東區域電信業手機終端系統和技術分銷中的市場領導者,市場份額約為 55%,並且有望增長超過 60%。如今,它超過 10,000 個獨立和組織化零售客戶分銷電信產品。該公司的營運合併了 Nokia、Honor、Sony Ericsson、Motorola 和 Samsung 等無線行動裝置的批發、零售、增值服務和售後。該集團擁有 30 個倉庫和超過 300 輛配送車輛的車隊。

「Amazon Forecast 讓我們能夠準確地預測銷售,並提供更好的庫存規劃。這不僅有益於我們和我們的業務,而且能夠讓我們的客戶真正獲益。在使用 Amazon Forecast 之前,我們在很大程度上依賴於統計模型和手動程序組合,來預測銷售和庫存管理。這不僅需要大量時間和人力來維持這些手動預測,而且還有可能出錯。憑藉 Amazon Forecast,我們看到實證可用性提升超過 20%,庫存最佳化方面提高了 15%。此外,我們已將負責手動預測的團隊,轉變為到現在更多地專注於增值工作,從新的預測中擷取洞見以協助改善我們的業務成果。」

技術與創新總監 Wassim Al Khayat

DevFactory

DevFactory

DevFactory 是承擔軟體發展中重複性、低價值任務的工廠,可讓開發人員團隊將寶貴的開發資源集中在為產品和客戶產生價值上。

「運用 AI 改善自身的產品和營運是工廠基本原則的核心所在。我們將 Amazon Forecast 用作某些產品中的基礎功能,以更準確地預測銷量並由此能夠提供更完善的庫存規劃。Amazon Forecast 可讓我們在產品中使用進階機器學習演算法,而無需手動建立和訓練模型。這不僅讓我們的產品易於建立和維護,還為我們的客戶提供了更高的準確性、可用性和可擴展性。這不僅有益於我們,也能夠讓我們的客戶真正獲益。」

DevFactory 執行長 Rahul Subramaniam

AffordableTours.com

AffordableTours.com 是美國觀光旅遊、遊輪、內河遊輪和活動假期最大型的旅行銷售商之一,透過提供低廉的價格和最高質量的客戶服務,讓我們屢獲殊榮的服務團隊協助世界各地的旅行者度過夢想中的假期。

「在 AffordableTours.com,我們的客戶很樂意拿起電話致電給我們。我們竭力為他們提供低價旅行套票,協助他們看到和體驗新奇的事物。為了讓我們的業務蓬勃發展並提供更低的價格,我們需要盡可能處處提高效率。憑藉遍及全球的業務,我們經常遇到資源配置不平衡,無法處理客戶來電量的問題。有時我們的座席太多,有時我們的座席又太少,這會造成不一致的客戶體驗,增加未接來電率和營運成本。透過使用 Amazon Forecast,我們現在可以預測客戶需求呼叫量,以確保每天都有適當數量的座席,從而將未接來電率提高了約 20%。」

Affordabletours.com 的資深專案經理 Marc Rosenthal

CasaOne

CasaOne

CasaOne 提供一站式、高性價比家具租賃解決方案,包括設計指導、無縫的專案管理,以及一流的搬運、交付和安裝經驗。

「在 CasaOne,我們確保客戶在幾個工作日內就能獲得他們的家具。為了更好地預測灣區的 CasaOne 客戶可以租用多少沙發,或者紐約州的客戶可以租用多少茶几,我們充分利用 Amazon Forecast 的各項功能。相較於我們現有的預測演算法,憑藉 Amazon Forecast,我們的銷售預測準確性提高了 20%。這意味著我們可以儲備合適的產品,並節省數千美元的購買成本。從長遠來看,產品選擇越改善,客戶體驗就會越好。」

CasaOne 的聯合創辦人兼產品負責人 Madhusudan Kagwad 

Heroleads

Heroleads

Heroleads 是東南亞領先的績效行銷公司,為客戶提供整合式端對端解決方案,這些解決方案針對其行銷需求量身定製,並最大程度地提高 MROI。

「我們的媒體規劃團隊將 60% 的時間用於建置和維護手動預測模型,支援銷售和營運團隊來了解各種數位行銷通道和產業的績效趨勢,並規劃如何實現 KPI。透過整合 Amazon Forecast,我們將使團隊騰出精力來專注於更多增值工作,擴大我們的模型供其他團隊使用的範圍,並將我們的預測模型準確性提高至 99%。使用 Forecast 能夠讓我們更好地為客戶服務,並透過更快的洞見、改善的可預測性、績效警示系統、動態預算規劃和更準確的投資模型來提升團隊對我們的信心,以確保有效且適時滿足我們的所有行銷活動 KPI。」

Heroleads 首席資料工程師 Amit Das

OMotor

OMOTOR

OMOTOR 為企業提供最佳機器學習演算法、電腦視覺技術和認知機器人,均可透過 WhatsApp 和其他平台進行通訊,藉助人工智慧來協助企業做出改善。

「在 OMOTOR,我們利用人工智慧代客戶進行創新,因此,透過 AWS 獲得頂尖深度學習技術對我們客戶取得成功至關重要。使用 Amazon Forecast,我們能夠根據時間序列資料建立和完善各種預測,而不必每次都手動建置和訓練模型。我們預測了未來 12 個月的實際銷售量,因此我們可以適當地規劃庫存、估計未來盈利能力、追蹤市場份額得失或其他洞見。這意味著我們可以使用更多的內容資料,更頻繁地進行最佳化,產生預測且準確性提升超過 50%,並以驚人的速度運作。例如,我們正在協助汽車產業客戶預測巴西 185 輛汽車的銷量。」

OMOTOR 執行長 Marcio Rodrigues

OMNYS

OMNYS

OMNYS 透過設計和建置以系統整合、Web 和行動技術、物聯網、機器學習和大數據為基礎的數位平台,提供了突破性的解決方案。透過學習最終技術、研發、市場需求分析,OMNYS 為眾多產業帶來了創新。

「Amazon Forecast 正協助我們為我們的客戶 Arneg S.p.A. 帶來新的洞見和商業價值,Arneg S.p.A. 是冰箱製造領域的全球領導者,每天收集約 1100 萬條物聯網記錄。使用 Amazon Forecast,我們在數小時內即可開始建置傳統上需要數週或數月的模型。我們的客戶只希望我們從原始資料中擷取價值,而藉助 Amazon Forecast,我們能夠做更多的事情。我們建立了各種模型,至少提前三天就能預測安裝在世界各地商場中的冰箱能耗,準確度達 91%,並建立了維護預測模型,以便至少提前一天更好地評估裝置斷電的風險,從而減少客戶的緊急呼叫次數。我們的客戶能夠利用這些洞見來改善其管理客戶體驗的方式,這一潛力無可限量。」

OMNYS 技術長 Davide Pozza 

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc.

Planalytics, Inc. 是 Business Weather Intelligence® 的全球領導廠商,提供完整天氣分析,協助組織做出更有力的業務決策。透過進階天氣分析技術、規劃和優化解決方案,以及產業特定的專業知識,Planalytics 協助各公司準確地評估和測量天候因素的影響,並有效地管理持續不斷的氣候變化。

「在 Planalytics,我們並不認為我們的市場領導地位是理所當然的,而是一直在尋找可改善分析的工具和技術。藉助 Amazon Forecast,我們能夠利用原始天氣資料,快速、有效地量化我們為最先進客戶帶來的預報改善。量化一直是 Planalytics 的顛覆性規則,讓我們能夠向客戶證明實際投資回報率。」

Planalytics 營運長 Derron Simon

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) 是該州最大型的公用事業公司,為華盛頓 10 個郡的社區 110 萬電力客戶和 825,000 天然氣客戶提供支援。

「在 PSE,我們已使用 Amazon Forecast 來預測典型住宅的電力和天然氣消耗。我們發現,即使歷史消費和天氣資料集非常有限,Amazon Forecast 在 30 天預報中也表現十分出色,幾乎無需人員介入。隨著對環保能源解決方案的日益重視,對於 PSE 等能源服務供應商而言,能夠針對每位客戶的家庭和企業產生更準確的能源用量預測至關重要。藉助這些增強的分析功能,PSE 能夠識別定製節能計劃和服務,最終減少客戶帳單。」 

PSE 資深雲端架構師Paul Johnson 

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如需 Amazon Forecast 的使用說明,請參閱開發人員指南

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