OPUBLIKOWANO: 26 maja 2024
Prognozowanie sprzedaży to kluczowy element strategii biznesowej. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz automatyzacji procesów, firmy mogą znacznie usprawnić ten proces, uzyskując dokładniejsze prognozy i optymalizując swoje działania. AI i machine learning oferują nowe możliwości analizy danych i przewidywania trendów rynkowych.
Jak użyć AI oraz automatyzację do rozwiązania prognozowania sprzedaży
Prognozowanie sprzedaży należy do klasy problemów przewidywania serii czasowych. Polega ono na analizie historycznych danych sprzedażowych i innych czynników wpływających na sprzedaż, w celu przewidywania przyszłych trendów i wolumenów sprzedaży.
Sztuczna inteligencja, a w szczególności uczenie maszynowe, oferuje potężne narzędzia do rozwiązania tego problemu. Modele takie jak sieci neuronowe, drzewa decyzyjne czy algorytmy regresji, mogą uczyć się na podstawie historycznych danych i wychwytywać ukryte wzorce oraz zależności.
Automatyzacja procesu prognozowania sprzedaży z użyciem AI może znacznie usprawnić ten proces. Dzięki połączeniu różnych narzędzi i aplikacji za pomocą platformy automatyzacji, takiej jak Make (dawniej Integromat), możliwe jest stworzenie zautomatyzowanego przepływu danych. Dane sprzedażowe z systemów CRM czy arkuszy kalkulacyjnych mogą być automatycznie pobierane, przetwarzane przez modele AI i wizualizowane w raportach.
Case - zastosowanie AI do prognozowania sprzedaży
Opis problemu
Firma Słodkie Marzenia, producent ręcznie robionych słodyczy, boryka się z problemem nieprzewidywalności sprzedaży. Wahania popytu utrudniają planowanie produkcji i zarządzanie zapasami, co prowadzi do strat finansowych. Firma potrzebuje narzędzia, które pomoże przewidywać przyszłą sprzedaż na podstawie historycznych danych.
Dotychczas prognozy sprzedaży w Słodkich Marzeniach były tworzone ręcznie w arkuszach kalkulacyjnych Microsoft Excel. Proces ten był czasochłonny i podatny na błędy. Dodatkowo, nie uwzględniał on wielu istotnych czynników, takich jak sezonowość, trendy rynkowe czy działania marketingowe.
Firma zdecydowała się na wdrożenie rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji, które zautomatyzuje proces prognozowania sprzedaży. Celem jest uzyskanie dokładniejszych prognoz, które pomogą optymalizować produkcję i zarządzanie zapasami, a w rezultacie poprawić wyniki finansowe firmy.
Opis rozwiązania za pomocą TensorFlow
Jako rozwiązanie problemu prognozowania sprzedaży w firmie Słodkie Marzenia, zaproponowano wykorzystanie biblioteki TensorFlow do stworzenia modelu sieci neuronowej. Model ten będzie uczony na historycznych danych sprzedażowych oraz dodatkowych zmiennych, takich jak trendy sezonowe, działania marketingowe czy wskaźniki ekonomiczne.
Dane źródłowe będą przechowywane w arkuszach kalkulacyjnych Microsoft Excel na firmowym Dropboxie. Za pomocą platformy automatyzacji Make, dane te będą automatycznie pobierane, przetwarzane i przesyłane do modelu TensorFlow w chmurze.
Model sieci neuronowej zostanie zbudowany z wykorzystaniem sekwencyjnego API TensorFlow. Będzie on składał się z warstw gęstych (dense layers) z funkcjami aktywacji ReLU oraz warstwy wyjściowej z funkcją aktywacji liniowej. Model zostanie skompilowany z optymalizatorem Adam i funkcją straty średniego błędu bezwzględnego (MAE).
Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow
1. Przygotowanie danych:
- Historyczne dane sprzedażowe oraz dodatkowe zmienne (sezonowość, marketing itp.) są przechowywane w arkuszach Excel na Dropboxie.
- W Make tworzymy scenariusz, który pobiera dane z Dropboxa, przetwarza je i wysyła do modelu TensorFlow.
- Dane są dzielone na zbiór treningowy i testowy.
2. Budowa modelu sieci neuronowej w TensorFlow:
- Model sekwencyjny z warstwami gęstymi (dense) i funkcjami aktywacji ReLU.
- Warstwa wyjściowa z 1 neuronem i funkcją aktywacji liniowej do przewidywania sprzedaży.
- Kompilacja modelu z optymalizatorem Adam i funkcją straty MAE.
3. Trenowanie modelu:
- Uczenie modelu na danych treningowych przez zadaną liczbę epok.
- Monitorowanie postępów i zapobieganie overfittingowi za pomocą walidacji.
4. Ewaluacja i predykcje:
- Ocena jakości modelu na danych testowych.
- Wykorzystanie wytrenowanego modelu do prognozowania przyszłej sprzedaży.
5. Automatyzacja i raportowanie:
- Stworzenie raportu z prognozami sprzedaży w Microsoft Word.
- Wysyłka raportu e-mailem do odpowiednich osób za pomocą Microsoft Outlook.
- Automatyczne uruchamianie prognoz np. raz w tygodniu za pomocą Make.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania sprzedaży
Wdrożenie rozwiązania AI do prognozowania sprzedaży może przynieść firmie Słodkie Marzenia wiele korzyści:
Oto najważniejsze z nich:
- Zwiększenie dokładności prognoz dzięki uwzględnieniu wielu zmiennych i wychwytywaniu ukrytych zależności w danych.
- Automatyzacja procesu prognozowania, co oszczędza czas i redukuje ryzyko błędów ludzkich.
- Lepsza optymalizacja produkcji i zarządzania zapasami, prowadząca do redukcji kosztów i mniejszej ilości odpadów.
- Szybsze reagowanie na zmiany trendów rynkowych i preferencji klientów.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do prognozowania sprzedaży to strategiczna decyzja, która może dać firmie znaczącą przewagę konkurencyjną i poprawić jej wyniki finansowe.
Warto jednak pamiętać, że wdrożenie AI wymaga odpowiedniego przygotowania danych, wyboru właściwego modelu i ciągłego monitorowania jego działania. Kluczowa jest także współpraca działu IT z działem sprzedaży i marketingu, aby zapewnić, że prognozy są zgodne z rzeczywistymi potrzebami biznesowymi.
Firma Słodkie Marzenia, dzięki wykorzystaniu TensorFlow i automatyzacji procesu za pomocą Make, ma szansę znacząco usprawnić swoje prognozowanie sprzedaży. To doskonały przykład tego, jak nawet tradycyjne firmy mogą czerpać korzyści z najnowszych technologii AI.