ნეირონული ქსელები - მომავალი გაყიდვების წინასწარმეტყველება Deep Learning-ით

Random Forest-ის ეფექტურად მუშაობა დადასტურებულია და თავს არიდებს გადატენვას, თუმცა მიდგომა არ მასშტაბდება ეფექტურად პროგნოზირებისას, როდესაც მონაცემთა ნაკრები ხდება დიდი და რთული. ამრიგად, რთულია განხორციელება პრაქტიკულ პირობებში ყველა პრობლემისთვის, გარდა ძალიან შეზღუდული მონაცემთა ნაკრებების მქონე პრობლემების ქვესიმრავლისა.

LTSM სძლევს წინა მიდგომების შეზღუდვებს ნეირონული ქსელის ვარიანტის ტრენინგით, რომელიც შექმნილია თითოეული დროის ნაბიჯისთვის თანმიმდევრული ტრენინგისა და მონაცემების პირდაპირი მოდელირებისთვის. ეს მიიღწევა ჭიშკრების სერიის საშუალებით: შეყვანის, გამოტანის და დავიწყების ჭიშკრების. მნიშვნელობები ინახება თითოეულ დროის ნაბიჯზე, და ჭიშკარი არეგულირებს ინფორმაციის ნაკადს მდგომარეობებს შორის. ძირითადად, ქსელი იწვრთნება მონაცემების ფუნქციაზე, რაც AI-ს საშუალებას აძლევს დაიჭიროს რთული ურთიერთობები. განიხილეთ ქვემოთ მოცემული მაგალითი, მწვანე ხაზი წარმოადგენს ფაქტობრივ მონაცემებს და წითელი ხაზი წარმოადგენს LTSM-ის საშუალებით პროგნოზირებულ მონაცემებს, ჩანს, რომ პროგნოზი ძალიან ახლოა ფაქტობრივი მნიშვნელობების პროგნოზირებასთან.

ორგანიზაციული გამოწვევის მიმოხილვა

გადაწყვეტილების მიღება არის მიმდინარე ორგანიზაციული პროცესი, რომელიც, როგორც წესი, მოითხოვს მომავალი მიმართულებების გათვალისწინებას. სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიმღებებმა შეიძლება გაითვალისწინონ, თუ სად მიდის ბაზარი, ხოლო ოპერაციულმა გადაწყვეტილების მიმღებებმა შეიძლება გაითვალისწინონ მოთხოვნა და მიწოდება მომსახურების მიწოდებადობის უზრუნველსაყოფად.

ორგანიზაციებს, განსაკუთრებით როდესაც ორგანიზაციის ზომა იზრდება, აქვთ მრავალი მონაცემთა მომზადების გამოწვევა და მონაცემების შეგროვება ასეთ ანალიზში გამოსაყენებლად, გათვალისწინებით მონაცემთა დიდი რაოდენობის. ჩვენ ამაზე დეტალურად ვისაუბრეთ ჩვენს სტატიაში „ორგანიზაციული მონაცემების მომზადება AI-ში გამოსაყენებლად“ (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) გადაწყვეტილების ტიპის მიუხედავად, მაღალი ხარისხის მონაცემები ხელს უწყობს უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებას. მომავლის გათვალისწინება გადაწყვეტილების მიღებაში ყოველთვის მნიშვნელოვანია. ორგანიზაციის ამჟამინდელი გარემოს განსაზღვრა ხშირად უფრო ადვილია; მომავალში წინ წამოწევა უფრო რთული ხდება. ტიპიური მეთოდები მოიცავს ამჟამინდელი ტენდენციების ანალიზს და წინა წლის იმავე პერიოდში დაბრუნებას, რათა დადგინდეს, თუ რა მოხდება, განისაზღვროს, თუ რა ინოვაციებია ჰორიზონტზე, და ლოგიკურად დასკვნილიყო, თუ როგორ შეიცვლება ლანდშაფტი. ამ მონაცემთა წერტილების ფრთხილად ანალიზი შეიძლება ძალიან ზუსტი იყოს.

ვარაუდობდნენ, რომ მონაცემები მომზადებულია და მზად არის ანალიზისთვის, პროგნოზირება რთული სფეროა, რომელიც მოითხოვს ორგანიზაციაში ჩაშენებულ მონაცემთა ანალიზის ფუნქციონირებას ზუსტი და პროგნოზირებადი ანგარიშების მისაღებად, რომლებიც ახლოს არის ამჟამინდელ ბენჩმარკებთან. უფრო მეტი გადაწყვეტილება ხდება ხელმისაწვდომი ამ ფუნქციის შესასრულებლად, თუმცა ბევრი მათგანი მაინც მოითხოვს პროგრამირების უნარებს. ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა Microsoft Excel, შეუძლია შეასრულოს ბევრი სტატისტიკური მეთოდი წერტილზე-დაწკაპუნების ინტერფეისით, თუმცა მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების გზები, ზოგადად, ხელმისაწვდომი არ არის.

მეორე პრობლემა, რომელსაც ორგანიზაციები აწყდებიან, არის პროგნოზების გენერირების პროცედურიზება და წარმოებისთვის ადაპტირება, რათა ისინი გახდნენ ორგანიზაციის ყოველდღიური ოპერაციების ნაწილი. მრეწველობის ამჟამინდელ მდგომარეობაში გენერირებული პროგნოზების უმეტესობა ხდება სტატიკური ად-ჰოკ ანალიზის გზით. თუმცა თავად პროგნოზები ზუსტია, მათამდე მისვლა მეტად დამოკიდებულია იმ ადამიანთა გუნდზე, რომლებსაც დაევალათ მათი შეკრება. დოკუმენტაცია და ნაბიჯ-ნაბიჯ გზამკვლევები შესაძლო მეთოდებია, რომლებიც შეიძლება დაეხმაროს და საშუალება მოგვცეს გაგრძელებისა, როდესაც ინდივიდები და ჯგუფები გადადიან სხვა სფეროებში. თუმცა, ეს სრულად არ წყვეტს ასეთი პროცესების გასაშვებად საჭირო უნარების პრობლემას.

მონაცემების პროგნოზირებისა და ანალიზის პროცესების IT სისტემებში ჩართვა არის მნიშვნელოვანი ნაბიჯი წინ, რაც ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს განავითარონ თავიანთი მონაცემთა სტრატეგია. იმის გათვალისწინებით, რომ ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სფერო, და ისეთი ამოცანების შესრულება, რომლებიც მის გამოყენებას მოითხოვს, რთულია, ორგანიზაციებმა მოგვიანებით უნდა შეეგუებოდნენ ამ შესაძლებლობისთვის. პროგნოზირება არის სფერო, რომელიც დროთა განმავლობაში დაეყრდნობა AI-ს, და ორგანიზაციები, რომლებიც ეყრდნობიან ტრადიციულ მეთოდებს, დაიწყებენ უარყოფით მდგომარეობაში აღმოჩენას. Telemus AI™ აღჭურვილია, რათა დაეხმაროს ორგანიზაციებს მიგრაციის პროგნოზებში უახლესი AI ტექნიკის გამოყენებით.

ორგანიზაციული მონაცემები ML შეყვანის სახით

AI პროგნოზირებისთვის გამოსაყენებელი მონაცემთა წყაროები არის შემდეგი:

• მომხმარებლის მეტამონაცემები CRM სისტემებიდან (მაგ. Salesforce, Microsoft CRM).
• ტრანზაქციების დროის შტამპები და თანხები (მაგ. PoS სისტემები, Stripe, PayPal).
• მარაგების მართვის სისტემები.

ინტეგრაციის მეთოდოლოგია

ქვემოთ მოცემულია პროცესის მიმოხილვა, რომელსაც ჩვენ მაღალ დონეზე შევასრულებთ ასეთი ნაკადების ორგანიზაციაში ანალიზისთვის:

• გამოიტანეთ გაყიდვების მონაცემები წყაროს სისტემებიდან, როგორიცაა Salesforce, Stripe ან ნედლი საბანკო ტრანზაქციები.
• მონაცემების ვიზუალიზაცია და ვალიდაცია, რათა უზრუნველყოფილი იყოს მათი სისწორე და შეცდომებისგან თავისუფლება.
• გაატარეთ სატრენინგო მონაცემები LTSM AI-ის მეშვეობით და შემდეგ შეაფასეთ იგი სატესტო მონაცემების გამოყენებით, უზრუნველყავით, რომ პროგნოზი ზუსტი ჩანს ვიზუალიზაციის ტექნიკის მეშვეობით და გამოთვალეთ სტანდარტული შეცდომა.
• განაგრძეთ პროგნოზის განახლება დროის გასვლასთან ერთად, რათა გაითვალისწინოთ ამჟამინდელი, ფაქტობრივი მონაცემთა წერტილები.
• მოამზადეთ ანგარიში, რომელიც დემონსტრირებს პროგნოზს და გადასცეთ მთლიან ორგანიზაციას, განსაკუთრებით ძირითად გადაწყვეტილების მიმღებ პირებს.

იმის გათვალისწინებით, რომ Telemus AI™-ს აქვს გაუმჯობესებული AI-ზე დაფუძნებული პროგნოზირება, რომელიც მზადაა ყუთიდან ამოღებისთანავე, თქვენი ორგანიზაცია შეძლებს ფოკუსირება მოახდინოს ბიზნეს ლოგიკაზე და არა ტექნიკურ განხორციელებაზე.

ორგანიზაციული აპლიკაციები

ქვემოთ ჩამოთვლილია თქვენი ორგანიზაციისთვის პოტენციური აპლიკაციები:

• გაყიდვების პროგნოზირება და კანონზომიერებებისა და ტრენდების იდენტიფიცირება.
• გაყიდვების სტრატეგიის გასწორება პროგნოზებზე დაყრდნობით შედეგების გასაუმჯობესებლად.
• მომარაგების ჯაჭვის მართვა პროდუქტების ეფექტური მართვის უზრუნველსაყოფად.
• თანამშრომელთა გადინების პროგნოზირება.

პოტენციური და რეალიზებული სარგებელი

პროგნოზირების უნარი ორგანიზაციებს აძლევს უზარმაზარ უპირატესობას მომავლის დაგეგმვაში, რაც საშუალებას იძლევა ოპერაციები უფრო ეფექტურად მიმდინარეობდეს; ის ასევე უზრუნყოფილებს უპირატესობას ბიზნესებისთვის, რომლებიც კონკურენციას უწევენ ბაზრის წილისთვის. ამ უპირატესობათა უმეტესობა დღეს უკვე რეალიზებულია არსებული მეთოდებით, და პროგნოზირება სრულებით არ არის ახალი.

მიუხედავად იმისა, რომ AI-ზე დაფუძნებული მეთოდები, როგორიცაა LTSM, თავიანთი მუშაობის პრინციპით უფრო რთულია, ვიდრე სტატისტიკური მეთოდები, მათი პრაქტიკული პრობლემების გადასაჭრელად გამოყენება სადაც აქვთ უზარმაზარი სარგებელი, ის არის, რომ მათი გამოყენება ბევრ მონაცემთა ნაკრებზე შესაძლებელია ისეთი რთული ანალიზისა და მოდელირების გარეშე, რაც ტრადიციულ სტატისტიკაზე დაფუძნებულ მეთოდებთან საჭიროა, ასევე ისინი კარგად მასშტაბირდება, განსხვავებით ადრე მოწოდებული მანქანური სწავლების მოდელებისგან. ამრიგად, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გამოიწვიონ და იწინასწარმეტყველონ ბევრად მეტი სცენარი, ვიდრე ამის რესურსი აქვთ წინა პირობებში.

Telemus AI™ არის ავსტრალიაში ბაზირებული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია, რომელიც მთავრობსა და საწარმოებს აწვდის მოწინავე გადაწყვეტილებებს. დაგვიკავშირდით დღესვე უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ინტეგრირდეს თქვენს ორგანიზაციაში.

ბმულები

[1] - გაყიდვების პროგნოზირება - Barış Karaman