Neuroverkot - Tulevien myyntien ennustaminen syväoppimisella

Random Forest on osoittautunut toimivaksi ja välttää ylisovittamista, vaikka lähestymistapa ei skaalaudu tehokkaasti ennusteiden tekemisessä, kun tietoaineistot kasvavat suuriksi ja monimutkaisiksi. Siksi sitä on vaikea toteuttaa käytännön tilanteissa muualla kuin erittäin rajattujen tietoaineistojen ongelmissa.

LTSM voittaa aiempien lähestymistapojen rajoitukset kouluttamalla neuroverkon variantin, joka on suunniteltu koulutettavaksi peräkkäin jokaisella aika-askeleella ja mallintamaan dataa suoraan. Se saavuttaa tämän sarjan porttien kautta: syöte-, tulos- ja unohdusportit. Arvot muistetaan jokaisella aika-askeleella, ja portti säätelee tiedon kulkua tilojen välillä. Olennaisesti verkko koulutetaan datan funktion avulla, mikä mahdollistaa tekoälyn monimutkaisten suhteiden vangitsemisen. Harkitse alla olevaa esimerkkiä: vihreä viiva edustaa todellista dataa ja punainen viiva edustaa LTSM:n ennustettua dataa. Voidaan nähdä, että ennuste on erittäin lähellä todellisten arvojen ennustamista.

Yleiskatsaus organisaation haasteeseen

Päätöksenteko on jatkuva organisaation prosessi, joka tyypillisesti edellyttää tulevaisuuden suuntien harkitsemista. Strategiset päätöksentekijät saattavat harkita markkinoiden kehityssuuntaa, kun taas operatiiviset päätöksentekijät saattavat harkita tarjontaa ja kysyntää palvelutoimitusten varmistamiseksi.

Organisaatioilla, erityisesti kun organisaation koko kasvaa, on lukuisia datan valmisteluun liittyviä haasteita, ja datan kokoaminen tällaista analyysia varten on vaikeaa suurten datamäärien vuoksi. Olemme käsitelleet tätä yksityiskohtaisesti artikkelissamme "Organisaation datan valmistelu tekoälykäyttöä varten" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Riippumatta päätöksen tyypistä, laadukas data auttaa tekemään parempia päätöksiä. Tulevaisuuden huomioon ottaminen on aina osa päätöksentekoa. Organisaation nykyisen tilanteen määrittäminen on usein helpompaa; tulevaisuuteen katsominen on monimutkaisempaa. Tyypillisiä menetelmiä ovat nykyisten trendien analysointi ja saman ajanjakson tarkastelu edellisestä vuodesta sen selvittämiseksi, mitä tapahtuu, minkä innovaatioiden pitäisi tulla, ja maiseman muutosten looginen päättelemistä. Näiden datapisteiden huolellinen analysointi voi olla erittäin tarkkaa.

Olettaen, että data on valmisteltu ja valmis analysoitavaksi, ennustaminen on monimutkainen alue, joka vaatii organisaatioon upotettua data-analytiikan toiminnallisuutta tuottamaan tarkkoja ja ennustettavia raportteja, jotka vastaavat läheisesti nykyisiä vertailukohteita. Yhä useammat ratkaisut tulevat saataville tämän toiminnon suorittamiseksi, vaikka monet vaativat edelleen ohjelmointitaitoja. Työkalut, kuten Microsoft Excel, voivat suorittaa monia tilastollisia menetelmiä osoita ja napsauta -käyttöliittymän kautta, vaikka tapoja käyttää koneoppimista ja tekoälyä ei ole yleisesti saatavilla.

Toinen organisaatioita koskeva haaste on ennusteiden tuottamisen prosessointi ja tuotantoon vieminen osaksi organisaation päivittäisiä toimintoja. Suuri osa alan nykytilassa tuotetuista ennusteista perustuu staattiseen ad-hoc-analyysiin. Vaikka ennusteet itsessään ovat yleensä tarkkoja, niiden saavuttaminen on erittäin riippuvainen niistä henkilöistä, joiden tehtävänä on laatia ne. Dokumentaatio ja vaiheittaiset ohjeet ovat mahdollisia menetelmiä, jotka voivat auttaa ja mahdollistaa jatkuvuuden, kun yksilöt ja ryhmät siirtyvät muille alueille. Se ei kuitenkaan täysin korjaa tällaisten prosessien ajamiseen vaadittavia taitoja.

Tietojen ennustamis- ja analysointiprosessien upottaminen IT-järjestelmiin on keskeinen askel eteenpäin organisaatioiden datan strategian kypsymisessä. Tekoälyn monimutkaisuuden vuoksi alana ja sellaisten tehtävien suorittamisessa, jotka edellyttävät tekoälyn käyttöä, organisaatioiden on sopeuduttava tällaisen ominaisuuden mahdollistamiseksi. Ennustaminen on alue, joka tulee ajan myötä nojaamaan tekoälyyn, ja perinteisiin menetelmiin nojaavat organisaatiot alkavat löytää itsensä alakynteen. Telemus AI™ on varusteltu auttamaan organisaatioita siirtymäennusteissa käyttämällä uusimpia tekoälytekniikoita.

Koneoppimisen syötteenä käytettävissä oleva organisaation data

Tekoälyennusteissa käytettävissä olevat tietolähteet ovat seuraavat:

• Asiakkaan metatiedot CRM-järjestelmistä (esim. Salesforce, Microsoft CRM).
• Tapahtumien aikaleimat ja summat (esim. PoS-järjestelmät, Stripe, PayPal).
• Varastonhallintajärjestelmät.

Integrointimenetelmä

Seuraavassa on yleiskatsaus korkealla tasolla suorittamastamme prosessista tällaisten syötteiden analysoimiseksi organisaation sisällä:

• Poimi myyntidataa lähdejärjestelmistä, kuten Salesforce, Stripe tai raakat pankkitapahtumista.
• Visualisoi ja validoi data sen varmistamiseksi, että se on oikein ja virheetön.
• Aja koulutusdata LTSM AI:n läpi ja arvioi se sitten testidatan avulla, varmista ennusteen tarkkuus visualisointitekniikoilla ja laske keskivirhe.
• Jatka ennusteen päivittämistä ajan kuluessa ottaen huomioon nykyiset, todelliset datapisteet.
• Laadi raportti, joka havainnollistaa ennustetta, ja viesti se laajemmalle organisaatiolle, erityisesti avainpäätöksentekijöille.

Koska Telemus AI™ sisältää edistyneen AI-pohjaisen ennusteen valmiina suoraan käytettäväksi, organisaatiosi voi keskittyä liiketoimintalogiikkaan teknisen toteutuksen sijaan.

Organisaation sovellukset

Seuraavassa on luettelo mahdollisista sovelluksista organisaatiollesi:

• Mynnin ennustaminen sekä kaavojen ja trendien tunnistaminen.
• Myyntistrategian mukauttaminen ennusteiden perusteella tulosten parantamiseksi.
• Toimitusketjun hallinta tuotteiden tehokkaan hallinnan varmistamiseksi.
• Työntekijöiden vaihtuvuuden ennustaminen.

Mahdolliset ja toteutuneet hyödyt

Ennustamiskyky antaa organisaatioille valtavia etuja tulevaisuuden suunnittelussa, mahdollistaen toimintojen tehokkaamman sujumisen; se tarjoaa myös kilpailuedun yrityksille, jotka kilpailevat markkinaosuuksista. Suuri osa näistä hyödyistä on jo tänään toteutettu olemassa olevilla tekniikoilla, eikä ennustaminen ole suinkaan uusi asia.

Vaikka tekoälypohjaiset menetelmät, kuten LTSM, ovat luonteeltaan monimutkaisempia kuin tilastolliset menetelmät toimintatavaltaan, niiden käyttöönotto käytännön ongelmien ratkaisemisessa on se, missä ne tuovat valtavia etuja, sillä ne soveltuvat moneen datajoukkoon ilman monimutkaista analyysiä ja mallinnusta, jota perinteisissä tilastollisiin menetelmiin perustuvissa menetelmissä tyypillisesti vaaditaan, ja ne myös skaalautuvat hyvin toisin kuin aiemmin tarjotut koneoppimismallit. Näin ollen organisaatiot voivat ennustaa ja arvioida monia useampia skenaarioita kuin mitä niillä olisi muuten ollut resursseja aiemmissa olosuhteissa.

Telemus AI™ on Australiassa toimiva tekoälyyritys, joka tarjoaa edistyneitä ratkaisuja hallituksille ja yrityksille. Ota meihin yhteyttä jo tänään saadaksesi ilmaisen konsultaation siitä, miten Telemus AI™ voidaan integroida organisaatioosi.

Viitteet

[1] - Myyntiennusteet - Barış Karaman