Знам колко ще продадеш!!?

zoomaniak

Well-Known Member
Такъв е случаят на сладкарници "Неделя", а решението е разработено от компанията А4Е (Analytics for Everyone). Като следи широк и постоянно увеличаващ се набор от показатели (само тези за времето като температура, валежи и т.н. са 17 на брой), платформата й успява да прогнозира какви и колко продукти ще са необходими във всеки от обектите на веригата и да направи автоматична заявка в цеха за производство. Макар че анализът на данни отдавна е част от арсенала на големите компании, новото е, че с развитието на облачните технологии той вече става достъпен и за малките и средните предприятия.

https://www.capital.bg/biznes/predpriemach/2019/04/05/3415419_znam_kolko_shte_prodadesh/?ref=rss
 
Вникна ли в идеята...
Явно не, защото играта не беше с изкуствен интелект, а тестваше естествения ти такъв. Вероятно ИИ системата на въпросната сладкарница много добър играч щеше да стане точно на въпросната игра.
Между другото в играта лимонада ако се предсказваше силна буря - с едно 95% на следващия ден сергията ти се оказваше разрушена (затова трябва нищо да не поръчваш).
 
Идеята се базира на основен подход в Machine Learning наречен regression. Има няколко вида регресии, но всички те се стремят на намерят крива, който описва продажбите за минали периоди. Когато се намери функцията при която линията има най-малки отклонения от тестовите данни смятаме, че въз основа на нея може да познаем колко ще продадеш утре. Всякакви параметри като температура, дали има градина, наличието на телевизор, футболно дерби по това време, национални празници и т.н. се наричат feature-и и също участват във функцията с някакви коефициенти.

Колкото повече исторически данни има, толкова по-добре. Те се делят на 2 групи в някакво съотношения, примерно 80/20. Функцията се търси с тренировъчните данни, а нейната точност се проверява в тестовите данни.

apeazr.jpg


Това беше 2-минутното ми въведение в Machine Learning-а :)
 
Това беше 2-минутното ми въведение в Machine Learning-а

Аз стигнах до семпло ниво :)

Изчислявам точката (средна дата) на завръщане от лоялните клиенти и характера на стоките им. Успеваемост 90%...

Тоест зареждам между 1-во и 8-мо число дадено стоки. Идват 95% поръчки за тях.

Ползвам екселски таблици и шиитиве вместо ИИ :)
 
Това беше 2-минутното ми въведение в Machine Learning-а

Изчислих, че около аванс и заплата. Особенно в София - клиенти успеваемост 99% - но все пак поръчват еднакви стоки и не е трудно управлението (на бъдещето) - преди да дойде поръчка да имаш същата стока по нея.

Управителят на заявките - върви само от дада през дата - екселски,филтър и гледа заложени (предполагаеми) стоки. Успеваемос 90%.
 
zoomaniak-a да го вземат направо на работа в Deep Mind на google, с тея ментални гимнастики, все по това време на денонощието, ще ги смае.
 
zoomaniak-a да го вземат направо на работа в Deep Mind на google, с тея ментални гимнастики, все по това време на денонощието, ще ги смае.

Само споделям моята практика в онлайн търговията. Не ползвам платформата - само логиката и. Същата логика изчислява какви продукти да качиш в онлайн магазина - но да са до 1 кг с 5 лв доставка. Как тези продукти - ИЗПЛАЩАТ - фактура от 2 700 лв към Еконт (безплатната доставка). Тоест чрез изчисления в екселски вид постигаш 0% разход към Еконт.
 
Няма как да стане това нещо!!!

Ако имаш 2 700 лв фактура към Еконт.

Но имаш 1000 клиенти (поръчки) за месеца!!?

Ако 500 поръчки са с 5 лв доставка... това Ви Ти дава 2 500 лв приход към фактурата.

Тоест плщаш само 200 лв...

Зацепваш ли???!

Проблема е как да накараш хората да купуват продукти до 1 кг.
 
Ако имаш 2 700 лв фактура към Еконт.

Но имаш 1000 клиенти (поръчки) за месеца!!?

Ако 500 поръчки са с 5 лв доставка... това Ви Ти дава 2 500 лв приход към фактурата.

Тоест плщаш само 200 лв...

Зацепваш ли???!

Проблема е как да накараш хората да купуват продукти до 1 кг.


Препоръчвам ти книгата "Мисия онлайн бизнес" на Велизар и Богомил
 
  • Like
Реакции: Tvt

Да ти кажа мисля да си я запазя, единствената такава, която съм чел с реални примери и всичко стъпка по стъпка със скрийншоти и реални примери. Доста стратегии за търсене на успешни продукти и това как да ги тестваш на бг пазара. Определено ако се занимаваш с онлайн търговия ще ти допадне. Аз си я взех от чисто любопитство понеже не се занимавам с това и все пак ме грабна много.
 
Да ти кажа мисля да си я запазя, единствената такава, която съм чел с реални примери и всичко стъпка по стъпка със скрийншоти и реални примери. Доста стратегии за търсене на успешни продукти и това как да ги тестваш на бг пазара. Определено ако се занимаваш с онлайн търговия ще ти допадне. Аз си я взех от чисто любопитство понеже не се занимавам с това и все пак ме грабна много.

Поръчах я.....!?!?

В България клиента е абориген - без кавички. Но и ти си прав... ще ти споделям тук - от прочетеното.
 
  • Like
Реакции: Tvt
Поръчах я.....!?!?

В България клиента е абориген - без кавички. Но и ти си прав... ще ти споделям тук - от прочетеното.


То това донякъде е добре, иначе доста от дребните онлайн търговци ще им намалеят продажбите.
 
То това донякъде е добре, иначе доста от дребните онлайн търговци ще им намалеят продажбите.

Неее хихик ще има причина да ЕВОЛЮИРАТ.

За пример си ти... макар да не те познавам и познавам еволюцията и където я има де!!?
 
Незнам дали е machine learning или иновативна идея, но в бизнес средите го наричат TPS ( Toyota Production System). Продукта от статията няма да се получи на българския пазар поради няколко причини. Липсва човешкия фактор, свободното движение на информация вертикално и хоризонтално в компаниите и обратната връзка. Може много да се говори по темата, но искате ли?
 
Може много да се говори по темата, но искате ли?

Нали е ИИ - изключваме човешкия фактор. Или друго искаш да кажеш...
 

Горе