Perfecționarea prognozelor prin implementarea sistemelor de machine learning
Industria FMCG generează un număr semnificativ de tranzacții, iar acestea formează o cantitate uriașă de date. Din acest motiv, procesul deja dificil de prognozare devine și mai complicat pentru jucătorii din sector. Inteligența artificială și învățarea automată pot însă schimba acest lucru.
Prognoza este o unealtă importantă, poate chiar esențială, atunci când ne referim la strategia de business a unei companii. În industriile de retail și FMCG acest lucru este chiar mai important, pentru că prognoza poate oferi atât informații despre cerere, cât și, pe baza noilor tehnologii disponibile, a comportamentului consumatorilor în anumite situații. Metodele de prognoză în retail anticipează acțiunile viitoare de cumpărare ale consumatorilor prin evaluarea veniturilor din trecut și a comportamentului consumatorilor în anul sau lunile precedente pentru a discerne tiparele și a dezvolta prognoze pentru lunile următoare. 
Datele sunt ajustate în funcție de tendințele sezoniere, iar apoi, pe baza analizei, se poate realiza un plan pentru comanda și stocarea produselor. După îndeplinirea achizițiilor și comenzilor curente și viitoare ale clienților, o evaluare a rezultatelor este comparată cu previziunile anterioare și se repetă întreaga procedură. Această metodă există de mulți ani, însă noile tehnologii bazate pe inteligența artificială (IA) și învățarea automată (machine learning) au crescut în mod semnificativ nivelul de acuratețe. În gestionarea retailului, prognozele servesc la prezicerea și satisfacerea cerințelor consumatorilor, controlând în același timp prețurile și inventarul. Deținerea de inventar în exces se adaugă la costurile generale ale unei companii. Atunci când prognozele îl ajută pe retailer să răspundă cerințelor clientului, înțelegând mai bine tiparele de cumpărare ale consumatorilor, rezultatul este o utilizare mai eficientă a spațiului pentru raft și afișare în cadrul unității de vânzare cu amănuntul, pe lângă utilizarea optimă a spațiului de inventar.
Predicția mai exactă în industria FMCG este un factor competitiv pentru producători și retaileri, în special în sectoarele alimentelor proaspete. Învățarea automată (machine learning) în prognozarea vânzărilor pentru produsele cu termen scurt de valabilitate și produse extrem de perisabile are multe beneficii, întrucât depășește nivelul de precizie al tehnicilor statistice tradiționale și, ca urmare, îmbunătățește echilibrarea stocurilor pe tot parcursul lanțului, reducând ratele de stocare la punctele de vânzare, îmbunătățirea disponibilității pentru consumatori și creșterea profitabilității.
Factorul uman, „veriga slabă” a procesului de prognozare
În retailul alimentar, în general, principala cauză a irosirii produselor și stocurilor este inexactitatea prognozei vânzărilor care duce la comenzi incorecte. Perioada de valabilitate redusă și necesitatea de a menține calitatea în procesele de depozitare și distribuție fac din precizia vânzărilor un factor important pentru planificarea producției, minimizarea pierderilor de vânzări din cauza lipsei de produse, reducerea rentabilităților din cauza apropierii datei de expirare și îmbunătățirea disponibilității pentru clienți. Toate acestea se reflectă asupra rezultatelor companiei. Precizia în previziunea cererii de alimente proaspete îmbunătățește eficiența gestionării comenzilor și a stocurilor, permițând comercianților cu amănuntul din acest segment să își reducă volumul de eliminare cu aproximativ 40%, potrivit unui studiu realizat de Federația Internațională de Control Automat (IFAC).
Articolul complet poate fi citit aici.
