የሽያጭ ትንበያ

የኒውራል ኔትወርኮች - በዲፕ ለርኒንግ የወደፊት ሽያጮችን መገመት

የግምት ማድረግ ለድርጅቶች የፍለጋ ቦታ ነው። ያለፉትን አስተዋን መመልከት እና የተነሱትን አስተዋሾች ለወደፊቱ ውጤቶችን ለመገመት መጠቀም ብዙ عملي መተግበሪያዎች አሉት፣ ይህም በውሳኔ ሰጪዎች የተሻሉ ውሳኔዎችን ማድረግን ያካትታል። ድርጅቶች ብዙውን ጊዜ ለስትራቴጂክ እቅድ ለመርዳት የሽያጭ ግምቶችን ይጠቀማሉ፣ ለወደፊቱ በደንብ ለመዘጋጀት፣ ምርታማነትን ለማሳደግ እና አስፈላጊ ሲሆን መንገድ ለመቀየር ትንበያዎችን ይጠቀማሉ። ሌላው በግምት ማድረግ ምሳሌ የአየር ጠባሳ ትንበያዎች ናቸው፣ የእኛ ሁሉም በዕለት እንጠቀማል።

የጊዜ-ተከተል ትንተና አንድ አጠቃላይ ዘርፍ ሲሆን በተከተለ ጊዜ ምንጮች መሰረት ትንበያዎችን ለማድረግ ይሞክራል። ባህላዊ ሆኖ የሽያጭ ትንበያ ተግባራት ከስታቲስቲክስ ዘርፍ ቀላል የሐመር ሬግሬሽን ሞዴሎችን ተጠቅመዋል እና በቅርቡ በማሽን ትምህርት ዘርፍ የተለማቱ የደን ሞዴሎች። የሰው ሰራሽ አስተውሎት ስልተ ቀመሮች በየተወሰኑ ሁኔታዎች ይበልጥ ትክክለኛ ናቸው፣ በተለይም ተግባሩ የመስመርነት ባህሪ ሲጎድለው።

ይህ የጉዳይ ጥናት ለሽያጭ ትንበያ ረዥን ጊዜ፣ አጭር ጊዜ ማስታወሻ (LTSM) የሰው ሰራሽ አስተውሎት አቀራረብን በመጠቀም ያስረዳል። የተገመቱት ዋጋዎች ከትክክለኛው ዋጋ ጋር በጣም የቀረቡ መሆናቸውን እናሳያለን። LTSMዎች በሌሎች ዘርፎች ላይም በተሳካ ሁኔታ ጥቅም ላይ ውለዋል፣ ለምሳሌ በተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (natural language processing)።

የደንበኛ ጫካ (Random Forest) በደንብ እንደሚሰራ ተረጋግጧል እና ከመጠን በላይ መጠቅለልን ይቆጣጠራል፣ ምንም እንኳን ይህ አካሄድ የመረጃ ስብስቦች ትልቅ እና ውስብስብ ሲሆኑ ትንበያዎችን በማድረግ ላይ በብቃት መስፋፋት ባይችልም። ስለሆነም፣ በጣም ወሰን ያለው የመረጃ ስብስብ ባለው የችግሮች ንዑስ ስብስብ ሳይሆን በ عملي ሁኔታዎች ውስጥ ለመተግበር አስቸጋሪ ነው።

LTSM የኑራል ኔትወርክ አይነትን ለእያንዳንዱ የጊዜ ደረጃ በተከታታይ ለማልማት እና መረጃውን በቀጥታ ለሞዴል ማድረግ በመንደፍ የቀደሙትን ዘዴዎች ገደቦች ይወጋል። ይህን በመግቢያ፣ መውጫ እና የመርሳት በሮች በመከታታይ ያከናውናል። እሴቶች በእያንዳንዱ የጊዜ ደረጃ ይታስታወሳሉ፣ እንዲሁም በር መረጃው በሁኔታዎች መካከል የሚፈሰደውን ፍሰት ይቆጣጠራል። በመሠረቱ፣ ኔትወርኩ የመረጃውን ተግባር በማልማት ላይ ነው ያለው፣ ይህም AI ውስብስብ ግንኙነቶችን እንዲይዝ ያስችለዋል። ከዚህ በታች ያለውን ምሳሌ ይመልከቱ፣ አረንጓዴ መስመር ትክክለኛውን መረጃ ይወክላል እና ቀይ መስመር በ LTSM በኩል የተገመተውን መረጃ ይወክላል፣ ግምቱ ትክክለኛ ዋጋዎችን ለመገመት በጣም ቀርቦ መሆኑን ማየት ይቻላል።

የሽያጭ ሪፖርት

የድርጅት ተፈታታኝ ጠቅላላ እይታ

የውሳኔ ማድረጊያ ቀጣዩን አቅጣጫዎች ለመመልከት ብዙውን ጊዜ ግምት የሚጠይቅ ቀጣይ የድርጅት ሂደት ነው። ስትራቴጂክ ውሳኔ ሰባቢዎች ገበያው ወዴት እየሄደ እንዳለ ሊመለከቱ ይችላሉ፣ እንዲሁም ኦፕሬሽናል ውሳኔ ሰባቢዎች የአገልግሎት ማቅረብን ለማረጋገጥ አቅርቦት እና ጥያቄ ሊመለከቱ ይችላሉ።

ድርጅቶች፣ በተለይም የድርጅት መጠን ሲጨምር፣ በውሂብ መጠን ምክንያት ብዙ የውሂብ ዝግጅት ተፈታታኞች እና ለእንደዚህ አናሊሲስ ጥቅም ውሂብን ለማሰባሰብ አላቸው። ስለዚህ በአክራልነት በእኛ መጣጥፍ “ለ AI ጥቅም የድርጅት ውሂብ ማዘጋጀት” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ውስጥ በርካታ ተወያይተናል። የውሳኔ አይነት ምንም ቢሆን፣ ከፍተኛ ጥራት ያለው ውሂብ ይበልጥ ጥሩ ውሳኔዎችን ለመስጠት ይረዳል። የወደፊቱን ግምት ውስጥ ማስገባት በውሳኔ መስጠት ውስጥ ሁልጊዜ ግምት ነው። የድርጅት አሁኑን አካባቢ መወሰን ብዙውን ጊዜ ቀላል ነው፤ ወደ ወደፊት መገመት ይበልጥ ውስብስብ ይሆናል። የተለመዱ ዘዴዎች የአሁኑን አዝማሚያዎች መተንተን እና ቀደም ለቀደም አመት በተመሳሳይ ጊዜ ላይ በመመለስ ምን እንደሚከሰት ለማወቅ፣ ምን አዲስ ፈጠራዎች እንደሚመጡ፣ እና መልክዑ እንዴት እንደሚቀይር በሎጂክ መደምደምን ያካትታሉ። እነዚህን የውሂብ ነጥቦች በጥንቃቄ መተንተን በጣም ትክክለኛ ሊሆን ይችላል።

መረጃ ዝግጁ እና ለመተንተን ዝግጁ መሆኑን በመገመት፣ የወደፊት ትንበያ ውስብስብ የሆነ ቦታ ሲሆን ከአሁኑ መመዘኛዎች ጋር በቅርበት የሚስማሙ ትክክለኛ እና የሚተነበዩ ሪፖርቶችን ለማምረት በድርጅቱ ውስጥ የተከተተ የመረጃ ትንተና ተግባርን ይጠይቃል። ይበልጥ ብዙ መፍትሄዎች ይህንን ተግባር ለመፈጸም እየተገኙ ቢሆንም፣ ብዙዎቹ አሁንም የፕሮግራሚንግ ክህሎትን ይጠይቃሉ። እንደ Microsoft Excel ያሉ መሳሪያዎች በነጥብ-እና-ጠቅ በይነገጽ ብዙ የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን ሊፈጽሙ ይችላሉ፣ ምንም እንኳን የማሽን ትምህርት እና ሰው ሰራሽ አስተውልነትን ለመጠቀም መንገዶች በአጠቃላይ የለም።

ድርጅቶች የሚያጋጥማቸው ሌላ ችግር የግምት ምክንያቶችን ማመንጨት ሂደትን ማደናገር እና ለምርት ማዘጋጀት በድርጅት እለት ተእሪካዊ ስራዎች አካል መሆን ነው። በኢንዱስትሪው አሁን ባለው ሁኔታ የሚመነጩት ይህን ግምቶች ብዙዎቹ በስታቲክ አድ-ሆክ ተንትክል በኩል ናቸው። ግምቶቹ ራሳቸው ትክክለኛ ቢሆኑም፣ ወደእነሱ መድረስ በጣም በተመረጠው የግለሰቦች ቡድን ላይ የተመሠረተ ነው። ሰነድ እና ደረጃ-በ-ደረጃ መመሪያዎች ሊረዱ እና ግለሰቦች እና ቡድኖች ወደ ሌላ ቦታዎች ሲጓዙ ቀጥሎ እንዲኖር የሚያስችሉ ሊሆኑ የሚችሉ ዘዴዎች ናቸው። ሆኖም ግን፣ እንደዚህ ያሉ ሂደቶችን ለማካሄድ የሚያስፈልጉትን ክህሎቶች ሙሉ በሙሉ አያስተናግድም።

የሆነ ሥራ ማስተላለፍ ስርዓቶች የሚያሄዱት ሰፊ የመረጃ መጠን በመሆኑ ፣ ሰው በተለምዶ የሚያመለጠውን የግምት ግምት ግምት ያልሆነ ግምት ማግኘት ይቻላል ። በተለምዶ ይህን አይነኛ ግምት ነው ከፍተኛ የውድድር በርካታ የሚያመጣው ። ስለሆነም ድርጅቶች በውድድር ላይ ለመቆየት እንደ መንገድ ከእነዚህ ስርዓቶች ጋር ለመገናኘት ሌላ አማራጭ አይኖራቸውም ።

እንደ ML ግብዓት የሚገኝ የድርጅት ውሂብ

በAI ግምት ለመጠቀም የሚገኙ የውሂብ ምንጮች የሚከተሉት ናቸው፦

  • ከCRM ስርዓቶች የመጡ የደንበኛ ሜታ-ውሂብ (ማለትም፣ Salesforce፣ Microsoft CRM)።
  • የግብይት ጊዜ ማስታወሻዎች እና መጠኖች (ማለትም PoS Systems, Stripe, PayPal)።
  • የእቃ ቁጥር አስተዳደር ስርዓቶች።

የውህደት ሜቶዶሎጂ

በአንድ ድርጅት ውስጥ እንደዚህ አይነትን ምንጮች ለመተንተን ከፍ ባለ ደረጃ ልንፈጽመው ከሚገባን ሂደት ግምት የሚከተለው ነው፦

  • ለሻርክራፍት፣ ስትሪፕ፣ ወይም ጥሬ የባንክ ግብይቶች አይነት ምንጮች ስርዓቶች የሽያጭ መረጃ ይውጡ።
  • ትክክለኛ እና ከስህተቶች ነፃ መሆኑን ለማረጋገጥ መረጃውን አሳይ እና አረጋግጥ።
  • የስልጠና መረጃን በ LTSM AI ውስጥ ያሂዱ እና ከዚያ በመሞከሪያ መረጃ ይገምግሙት፣ ትንበያው በማየት ቴክኒኮች ትክክለኛ መሆኑን ያረጋግጡ እና የመደበኛ ስህተትን ይውሰዱ።
  • አሁን ያለውን እና ትክክለኛ የመረጃ ነጥቦችን ለመግመት ጊዜ ሲያልፍ ትንበያን ማዘመን ይቀጥሉ።
  • ግምቱን የሚያሳይ ሪፖርት ያዘጋጁ እና ለሰፊው ድርጅት በተለይም ለቁልፍ ውሳኔ ሰጪዎች ያስተላልፉ።

Telemus AI™ የላቀ የ AI-አንቅቶ የግምት ማድረግ ከሳጥን ዝግጁ ስለሆነ፣ ድርጅትዎ ከቴክኒካዊ ትግበራ ይልቅ በንግድ ሎጂክ ላይ ሊያተኩር ይችላል።

የድርጅት መተግበሪያዎች

የሚከተሉት ለድርጅትዎ የሚቻሉ መተግበሪያዎችን ይዘረዝራል፦

  • የሽያጭ ግምት ማድረግ እና ንድፎችን እና አዝማሚያዎችን ለይቶ ማወቅ።
  • ውጤቶችን ለማሻሻል ትንበያዎችን በመመሥረት የሽያጭ ስትራቴጂ ማስተካከል።
  • ለምርቶች ብቃት ያለው አስተዳደርን ለማረጋገጥ አቅርቦት ሰንጠረዥ አስተዳደር።
  • የሰራተኛ መውጣት መገምገም።

የሚሆን እና የተገነባ ጥቅሞች

የመገመት ችሎታ ለድርጅቶች ለወደፊቱ ሲያቅዱ የማይናወጥ ጥቅሞችን ይሰጣል፣ ይህም ክወናዎች በተሻለ ሁኔታ እንዲሰሩ ያስችላል፤ በተጨማሪም ለገበያ ድርሻ ለሚወዳዱ ንግዶች ጥቅም ይሰጣል። ከእነዚህ ጥቅሞች ያለፉት ብዙዎቹ አሁንም በነባር ዘዴዎች ተገኝተዋል፣ እንዲሁም የመገመት ስራ በፍጹም አዲስ አይደለም።

እንደ LTSM ባሉ በሰው ሰራሽ አስተውሎት ላይ የተመሰረቱ ዘዴዎች እንዴት እንደሚሰሩ በስታቲስቲካዊ ዘዴዎች ይልቅ በባህሪያቸው ይበልጥ የተወሳሰቡ ቢሆኑም፣ በ عملي ችግሮችን ለመፍታት ጥቅም ላይ ሲውሉ የሚያመጡት ጥቅም ትልቅ ነው፤ ባህላዊ ባለው ስታቲስቲካዊ ዘዴዎች በተለምዶ ከሚጠይቀው ከባድ ትንተና እና ሞዴሊንግ ወይም ከቀደምት የተሰጡ የማሽን ትምህርት ሞዴሎች ያለ ብዙ ውሂብ ስብስቦችን ማስማማት ይችላሉ። ስለሆነም ድርጅቶች ከአሁን በፊት በነበሩት ሁኔታዎች የሚጠብቃቸው ሀብት በማጣት ከሚችሉት በላይ ብዙ ሁኔታዎችን መገመት እና ሊገመቱ ይችላሉ።

Telemus AI™ ለመንግስት እና ለሰፈራ የላቀ መፍትሄዎችን የሚሰጥ የአውስትራሊያ ላይ የተመሰረተ የሰው ሁሉ ለማድረስ የሚሻው ኩባንያ ነው። Telemus AI™ ወደ ድርጅትዎ እንዴት እንደሚዋሃድ ለመረዳት ዛሬ ይጠይቁን።

ማጣቀሻዎች

[1] - የሽያጭ ግምት - Barış Karaman


ተጨማሪ ያስሱ የ AI ጉዳይ ጥናቶች