危机期间消费品的预测智慧

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危机期间消费品的预测智慧

由Eric Hillerbrand - 04/13/2020

通过学习历史数据,我们通常可以为如何打击未来病毒和其他健康和疾病国家提供新的洞察力。也就是说,根据Fauci博士的说法说国家过敏和传染病研究所主任,有很少的了解小说新冠病毒

分析消费品和零售业的库存以前依靠投影需求预测,供应链和营销管理,现在已经过时。Covid-19使他们无用。

企业需要先进的数据科学和人工智能,以帮助他们做出更聪明的决策。在这些急性不确定的时期,AI概率模型非常完美,因为它们实际模拟了不确定性。

向前迈进,公司需要更复杂的规划机制,用于解决Covid-19的剩余效果以及未来其他流行病的可能再次交流。

例如,最短的赛道已经开发了一种智能框架,用于思考所有业务功能和流行生命周围的洞察力和智能要求。

对于许多企业来说,AI仍然太多了新颖性。如果他们不了解其价值,他们将避免投资它。在此涉及难题:一种不可预测的现象,可以使用AI的分析以及AI被认为具有不确定奖励的高风险的商业环境的不可预测的现象。

同时,Covid-19的传播正在升起速度,让时间更加珍贵。虽然与业务需求保持一致的基于AI的预测模型是Prime解决方案,但它们可能是实现的成本持零耗时。

底线是,公司需要ai解决Covid-19中断的复杂性的建模问题,但负担不起美元和时间。公司正在尝试创新的上市和商业模式。

其中一个公司尝试通过提供解决这种困境免费艾基Covid-19解决方案现在可以创建价值,然后提供对智能资料库存的低成本访问,这些能力利用集体购买权力和跨越广泛业务的价值。

实际上,通过更多用户的低成本接触更具解决方案 - 对每个人来说更好。“上升潮汐升起所有船只” - 较低的成本,更好的结果和更坚固的ROI。

AI组件的仓库将通过访问专有数据集和建模方法来加快提供经济高效的消费品和零售解决方案。这种方法产生低成本,高冲击Covid分析模型。

这些模型揭示了Covid-19如何影响销售和生产,并提供重要的超本地信息来帮助决策者:

  • 需求预测
  • 供应链优化
  • 系统过载预测
  • 员工拨款
  • 商店关闭/开口
  • 营销拨款
  • 数字媒体分配

当个人迅速消耗资源时,公司需要更多部分答案和最佳猜测 - 当个人迅速消耗资源时,导致严重短缺。企业不仅看目前的危机,还需要有助于设想如何影响他们未来的竞争环境。

平坦化曲线将是一个现实,但它不会减少业务中断。相反,它扩展了这种中断的长度。一旦任何给定的业务都是高峰时,准确的数据仍然至关重要。目前下跌35%的主要经销商需要知道它应该在其仓库中存储多少产品。如果没有这种粒度的超地数据,它将无法预测。

冠状病毒最终将最终推迟,但企业需要超越,“我现在如何回应?”他们应该考虑如何回应大流行后 - 甚至超越下一个大流行。

在面对公共悲剧时,公司需要的不仅仅是部分答案和最佳猜测。

Eric Hillerbrand是首席执行官最短的轨道是一家提供最广泛的数据科学和人工智能解决方案的公司,通过提供低风险和低成本的商业模式,通过为客户提供能力在购买之前使用低风险和低成本的商业模式而提供与我们的相关业务结果相关联。在创造最短的曲目之前,Hillerbrand是三个AI初创公司的创始人兼首席执行官,包括对认知计算公司的TalkThree,一种认知计算和人工智能,以提高实时,基于客户的预测建模和个性化。他帮助设计了在西尔斯持有的大规模认知计算投资,持有数亿美元,最终遇到了所有营销和销售。在此职位之前,他在麦格劳软件举行了领导职位,并达到了可口可乐创新公司。Hillerbrand赢得了他的博士学位。来自爱荷华大学的心理学,是密苏里大学的一名教师。

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