在危机时期重新发明的机器学习

按Enter键搜索
关闭搜索
打开菜单

在危机时期重新发明的机器学习

由oren Raboy - 07/30/2020

再多的计算机技术或预测模型也无法让消费品行业为我们目前所看到的行为转变做好准备蓬勃发展在线杂货店随着购物者继续避开拥挤的地方;随着学校和营地关闭,人们对玩具和科学工具包的兴趣越来越大;在这个大流行的夏天,父母们找到了新的方法让孩子们有工作,导致防晒霜和游泳用品的需求急剧下降。

这些激进的,消费者需求的大规模变化是机器学习模型局限性的一个很好的例子。无论模型预测如何准确,它们总是植根于过去的样本,只能预测过去发生的结果。这个过程称为培训,是用于预测模型的潜在核心,用于期望预测,销售预测和消费品供应链的优化。

与冠状病毒,我们的现实已经急剧左转。我们在不再适用的模型,因为关键数据点 - 供应,需求,消费习惯 - 都在根本转移。

现在比以往任何时候都更多地,CGS必须以记录设置步伐进行数据驱动的决策,但它们正在寻找他们在这些操作流程中使用的模型,以实现诸如以下批判性问题的无效:

Oren Raboy, Noogata首席技术官

砖和迫击炮销售:我的目标市场中的隔离水平是多少?哪个零售店仍然开放?我需要提供哪些产品?如何发展经济危机和不断增长的失业影响我当前和未来的销售额?

电子商务:客户在电子商务平台上寻找什么?什么是新兴购买趋势以及他们造成的风险和机会是什么?在多大程度上转向电子商务?

供应链与物流:隔离限制和住院率如何影响不同地区的制造业?哪些原材料的来源将具有挑战性?旅行限制是如何影响我的采购能力或国际销售?

产品开发:消费者偏好的改变是否创造了影响我的产品组合的机会?我应该进入新的市场还是从现有的市场中剥离?是否有新的捆绑机会可以利用?

我们没有关于COVID-19或其长期市场影响的重要数据。在这场风暴之后,CG行业需要实现实时可见性,并对不断变化的环境做出快速反应。这将使他们能够在销售、电子商务、供应链和研发方面以极快的速度做出数据驱动的决策。

这是一个三步过程,所有CG公司现在应该申请,以帮助天气这种前所未有的危机。

1.建立一个新的数据战争室

首先问自己一个重要的问题:现在你的业务从根本上是如何受到影响的?收集相关数据:大流行如何影响需求、分销和制造业?

在这三个关键领域运行数字,同时考虑到您的品牌内的所有相关的消费者触摸点,包括社会,广告和电子商务。构建可视化和监视驱动您业务的数据的实时仪表板。

2.实时实施变化

一旦您有了对需求、分销和制造的影响的大小和范围的感觉,您将能够理解您的产品范围需要的变化和校准。比如,什么产品需求特别大?在哪个社区?哪些类型的商店仍然不对顾客开放?

目标是在组织内决策者和运营商的指控中拥有这些信息,因此他们可以获得知情的实时操作。

3.应用AI超越预测

由于我们现在关注如何重新打开经济,数据可以帮助您确定新的正常看起来的样子以及应用跨业务的正确策略。虽然任何AI都会努力给予预测,但它可能是一个非常有用的工具,可以分析现在正在发生的事情,寻找超越传统BI可以提供的异常和可操作的洞察力。

一些关键例子:

  • AI聚类方法可以帮助将商店重新打开的风险分配为锁定容易发生
  • 检测将直接影响你的产品和服务的异常值和突破趋势
  • 对买方概况磨练的语言与对话分析及其转移问题

执行这种形式的分析需要机器学习和AI技术进行聚类,异常检测,文本和语言处理,地理空间分析等。而不是要求AIS预测未来,应用这些技术来获得更清晰,更可操作,更实时了解现在。

然后,当出现“新常态”时,您可以开始重新训练预测模型,并仔细考虑如何将COVID - 19爆发期间收集的数据应用到您的训练集中。

最重要的是,这场危机的关键不是放弃机器学习和AI,而是考虑如何以不同的方式应用。AI是一个工具,可以以多种不同的方式挥动工具。通过灵活的反应和创造性解决方案的开放性,它可以是一个重要的商业资产,使其通过这种大流行,甚至比以前更强大。

oren raboy是首席执行官noogata.

这家英国珍珠奶茶品牌和零售商成立于2006年,从台湾采购茶叶,在19个国家拥有1,400家零售店,其中在美国有105家

持续的健康危机迫使消费品行业快速枢转以满足不断发展的消费需求。

这两家公司投资联合计划,专注于跨CPG生态系统的组织民主化的数据驱动的分析,利用公司的数据,技术,关系和专业知识。