Clientes do Amazon Forecast

Anaplan Inc. é uma empresa de SaaS nativa da nuvem que ajuda empresas globais a articular a performance dos negócios. Líderes em todos os setores confiam em nossa plataforma para conectar sistemas de equipes e insights de suas organizações para se adaptarem continuamente a mudanças a fim de transformar a forma como operam e reinventam a criação de valor. Com sede em San Francisco, a Anaplan tem mais de 20 escritórios, 175 parceiros e aproximadamente 1500 clientes em todo o mundo. 

Nossa parceria de alto impacto com a Amazon Forecast permite que os clientes usem inteligência preditiva em casos de uso, como gerenciamento de demanda, previsão financeira e planejamento da força de trabalho. A precisão de previsão aprimorada que nossa solução PlanIQ que incorpora o Amazon Forecast oferece leva a decisões orientadas por mais inteligência, e sua integração perfeita com a plataforma Anaplan facilita o aproveitamento de diferentes níveis de informações e dados. Clientes como os Serviços de Ambulâncias do Centro-Sul entraram em operação em apenas 2,5 semanas, usando o PlanIQ para fornecer previsões contínuas semanais e de seis semanas mais precisas. Ao ajudá-los a reduzir os riscos, especialmente em relação aos picos na demanda de pacientes, o PlanIQ ajuda a garantir que eles tenham os recursos certos para oferecer as melhores respostas e resultados aos pacientes.

Rohit Shrivastava, Chief Product Officer - Anaplan

The Very Group é o maior varejista digital integrado e provedor financeiro do Reino Unido, com vendas anuais de mais de £ 2,2 bilhões e mais de 1,8 milhão de visitas ao site todos os dias. Com suas próprias marcas que incluem Very.co.uk, Littlewoods.com e LittlewoodSireland.ie , a empresa vende mais de 1.800 marcas famosas, tem 4,4 milhões de clientes e entrega 49 milhões de produtos todos os anos.

Colaboramos com a AWS para aproveitar as soluções de previsão e de IA/ML da AWS para acelerar e criar novos recursos de previsão de demanda de varejo. Ao utilizar uma equipe internacional e uma colaboração abrangente, o The Very Group foi incrivelmente bem-sucedido em oferecer uma melhoria de 9,9% no gerenciamento de SKUs no valor de mais de £ 110 milhões. Esses resultados se devem a mais de 800 horas investidas no programa, completando mais de 70 experimentos que geraram mais de 8 milhões de previsões. Agora estamos expandindo o modelo para outras áreas de negócios, iterando casos de uso adicionais em toda a organização e adicionando dados mais novos ao Amazon Forecast para melhorar continuamente a precisão do modelo.

Steve Pimblett, diretor de dados, The Very Group

A More Retail é pioneira no varejo de alimentos e produtos comestíveis em todos os canais na Índia. Sua missão é ser a opção preferencial dos indianos para atender às suas necessidades de alimentos e produtos alimentícios. A More conta com 22 hipermercados e 624 supermercados em toda a Índia, apoiados por uma rede de 13 centros de distribuição, 7 centros de coleta de frutas e legumes e 6 centros de processamento de alimentos básicos.

More é líder de mercado na categoria “Fresh” em alimentos e mercearia na Índia. Para operar um negócio viável, a More precisa gerenciar a disponibilidade de produtos frescos no estoque ao mesmo tempo que minimiza desperdícios. Para equilibrar essas prioridades conflitantes, a More estabeleceu uma parceria com a AWS e a Ganit, uma empresa de consultoria de ciência de dados, para criar e implantar um sistema de previsão de demanda e compra automatizada com base no Amazon Forecast. Precisávamos criar uma previsão bem detalhada por loja/item/dia. Para isso, priorizamos o desenvolvimento com base na estrutura de trabalho ABC-XYZ.

As combinações loja/item foram plotadas em uma matriz 3x3: eixo ABC de saliência de vendas (A – alta, B – média, C – baixa) e eixo XYZ de capacidade de previsão (X – mais fácil de prever, Z – difícil de prever) de acordo com um padrão histórico. Como esperado, a precisão da previsão dos itens nos buckets ABC-XY foi muito superior à do bucket Z. No entanto, para as combinações do bucket Z, o Amazon DeepAR+ proporcionou uma performance consideravelmente superior à dos métodos tradicionais, como suavização exponencial, gerando uma precisão incremental de 10% nas previsões. Duas funcionalidades do Amazon Forecast possibilitaram esse resultado: aprender outros padrões de SKUs (XY) e aplicá-los aos itens altamente voláteis do bucket Z.

Usando o Amazon Forecast, conseguimos aumentar a precisão da previsão de 27% para 76%, reduzindo os gastos em 20% na categoria de produtos frescos. O Amazon Forecast oferece uma distribuição de previsões que nos ajudou a otimizar os custos de previsões excessivas ou insuficientes, o que resultou em falta de estoque de 3% e maiores margens brutas. Dessa forma, nossos gerentes de loja podem criar pedidos de compra com mais precisão e facilidade examinando as previsões diárias. Agora estamos expandindo o modelo para outras categorias, iterando com conjuntos de dados relacionados adicionais e adicionando dados mais novos ao Amazon Forecast para melhorar continuamente a precisão do modelo.

Supratim Banerjee, CTO - More Retail

A Meesho é o maior marketplace da Índia para produtos de long tail/sem marca e a nossa meta é permitir que 100 milhões de pequenas empresas na Índia tenham êxito online. O marketplace da Meesho oferece às micro, pequenas e médias empresas e aos empresários individuais acesso a milhões de clientes, seleção de mais de 100 categorias, logística pan-indiana, serviços de pagamento e capacidades de suporte ao cliente para administrar eficientemente seus negócios no ecossistema da Meesho.

Na Meesho, temos muitos produtos com vida útil curta e é importante reagir às principais métricas associadas ao desempenho do produto e gerenciar nosso estoque de forma otimizada. Utilizando o Amazon Forecast, conseguimos realizar a previsão da demanda de produtos semanalmente/diariamente com um aumento na precisão da previsão de 20% em comparação com nossa solução existente. O Amazon Forecast oferece APIs fáceis de usar que nos ajudaram a construir facilmente um sistema automatizado na metade do tempo que teria levado para um modelo interno. Até agora, alcançamos resultados promissores com o Amazon Forecast em nosso estoque atual e planejamos continuar a aproveitá-lo para melhorar a precisão das previsões em nossa variedade cada vez maior de produtos.

Ravindra Yadav, Diretor, Ciência de dados - Meesho

Originária de uma pequena escola de música no Japão em 1962, a Shimamura Music foi fundada em 1969 quando começou a vender instrumentos musicais para estudantes. Com a missão de "criar ainda mais uma pessoa que possa gostar de música", atualmente possui lojas de varejo e escolas de música em 39 municípios de todo o país. Conhecida como a maior loja de varejo de instrumentos musicais do Japão e uma das principais escolas de música do Japão, a empresa oferece suporte a músicos, incluindo conserto de instrumentos, planejamento e realização de eventos e concertos e operação de estúdios musicais.

Embora não estivéssemos completamente familiarizados com a AWS, ainda pudemos usar o Amazon Forecast para implementar pedidos automatizados. A equipe migrou com sucesso de nossa ferramenta de previsão de demanda on-premises e bancos de dados. Isso permite que eles continuem trabalhando em nosso projeto de longa data para melhorar os negócios. Fiquei impressionado com a forma como o sistema evoluiu ao usar a AWS.

Rumi Aoyagi, Divisão de Logística - Shimamura Music Co.

A Adore Beauty é a varejista de beleza on-line número um da Austrália e uma distribuidora oficial de mais de 260 marcas líderes de beleza. Eles estavam procurando uma maneira de melhorar e repetir sua abordagem para prever a receita de vendas. Abordagens anteriores tinham limitações quanto ao escopo, aos dados históricos necessários e aos níveis de intervenção manual necessários. A equipe contratou o AWS Data Lab para criar um modelo de previsão de vendas automatizado que fosse flexível o suficiente para adicionar mais dados ao longo do tempo, aumentar a precisão geral da previsão e dar suporte à análise de cenários "e se" para tomar decisões de preço e promoção mais eficazes.

Em apenas quatro dias, a equipe da Adore Beauty construiu um protótipo de um modelo de previsão de receita de vendas usando o Amazon Forecast que eles conseguiram estender a todas as marcas suportadas pela Adore Beauty. Sua solução inclui um pipeline de orquestração de ponta a ponta que gera previsões diariamente para períodos futuros. A equipe também realizou com sucesso a análise de cenário "e se" no laboratório usando dados do COVID-19, bem como previsão de partida a frio para itens em que poucos ou nenhum dado histórico estava disponível.

A Hon Hai Technology Group (Foxconn) é o maior fabricante de eletrônicos e fornecedor de soluções de tecnologia do mundo. Durante a pandemia de COVID-19, a Foxconn enfrentou volatilidade sem precedentes em termos de oferta, procura e capacidade dos clientes. A empresa colaborou com o Amazon Machine Learning Solutions Lab a fim de desenvolver um modelo de previsão de demanda para sua fábrica no México, para gerar previsões precisas de pedidos líquidos com uma simples chamada de API e dados de entrada.

Fiquei muito impressionado com a equipe de aprendizado de máquina de classe mundial da AWS. Minha equipe trabalhou em estreita colaboração com o Amazon Machine Learning Solutions Lab para desenvolver um modelo de previsão de demanda usando o Amazon Forecast em poucas semanas. Nossa solução aumentou em 8% nossa precisão de previsão. Estimamos economias anuais de 553.000 USD usando essa solução para nossa fábrica no México. Como bônus, será fácil integrar essa solução ao nosso fluxo de trabalho na nuvem assim que migrarmos nossa infraestrutura de dados para a AWS. Essa colaboração com a AWS ajudou a minimizar os custos de mão de obra desperdiçados e a maximizar a satisfação do cliente.

Azim Siddique, consultor técnico e arquiteto de CoE, Foxconn

A Clearly é uma das maiores varejistas online de óculos do mundo, impulsionada pela convicção de que todos merecem enxergar. Eles oferecem a todos os clientes no mundo todo óculos, lentes de contato e óculos escuros por meio da plataforma online muito fácil de usar. E ajudam as pessoas necessitadas a ter acesso gratuito a óculos e serviços de saúde ocular por meio da missão deles de eliminar a deficiência visual.

Com as principais ferramentas de comércio eletrônico, como o Virtual Try On, combinadas com seu incomparável atendimento ao cliente, eles se esforçam para ajudar todos a enxergar com clareza de maneira acessível e fácil, o que significa buscar constantemente maneiras de inovar, melhorar e otimizar processos. Hoje, prever de forma eficaz e precisa o comportamento futuro do cliente é um dos maiores desafios em machine learning no varejo. Em apenas algumas semanas, o Amazon Forecast nos permitiu prever com precisão e confiabilidade as vendas para a próxima semana com mais de 97% de precisão e mais de 90% de precisão ao prever as vendas para o mês seguinte.

Dr. Ziv Pollak, líder da equipe de aprendizado de máquina - Claramente

A Swiggy é o maior mercado hiperlocal sob demanda da Índia, com uma visão de fornecer conveniência incomparável em várias categorias (alimentos, mantimentos) para os consumidores urbanos. Com sede em Bangalore, a Swiggy tem presença em mais de 500 cidades em parceria com mais de 130 mil restaurantes/lojas e opera uma frota sob demanda de 200 mil parceiros de entrega.

É fundamental que reajamos rapidamente às mudanças nas principais métricas de negócios, que são segmentadas espacialmente (por exemplo, zona dentro de uma cidade) e temporalmente (por exemplo, hora do dia). Por exemplo, quando somos capazes de prever mudanças nas principais métricas de negócios, como custo por entrega, podemos gerenciar melhor nossos custos e incentivos associados. O AWS Forecast nos permite usar facilmente dados relacionados que afetam nossas métricas de negócios para melhorar a precisão das previsões. Nossa avaliação inicial do Amazon Forecast para prever nossas métricas de negócios no domínio da logística hiperlocal parece promissora e planejamos aproveitá-la para melhorar a precisão de nossas previsões de métricas comerciais.

Vijay Seshadri, Engenheiro emérito - Swiggy

O RetentionX é a solução de análise plug-and-play para qualquer loja de comércio eletrônico que deseja tomar as melhores decisões de negócios com base em análises de dados orientadas por IA. O RetentionX converte seus dados em ações claras, substituindo o poder de toda uma equipe de ciência de dados por apenas uma ferramenta fácil de usar.

Nossos clientes diretos ao consumidor estão buscando insights rápidos para gerenciar suas operações comerciais e conduzir ações automatizadas. Fazemos integrações com qualquer sistema de comércio eletrônico, como o Shopify, e oferecemos mais de 100 análises orientadas para ciência de dados, como previsões de demanda, valor de vida útil do cliente, previsão de rotatividade, análise de coorte e previsões de receita. Com um único clique, os clientes que usam o RetentionX podem gerar previsões personalizadas baseadas em machine learning em tempo real, com a tecnologia Amazon Forecast. Além disso, os clientes podem ver facilmente insights como previsão de rotatividade e valor de vida útil do cliente, que criamos usando o Amazon SageMaker, e automatizar as atividades de marketing com base nesses insights. Nosso sistema foi capacitado para aprender com os dados de empresas similares, fornecendo insights exclusivos aos tomadores de decisões. Escolhemos o Amazon Forecast para facilitar a integração e ter toda a arquitetura na AWS. O Amazon Forecast nos permitiu escalar de 5 para mais de 200 modelos de previsão individuais em menos de uma semana. Como uma solução de software como serviço com centenas de modelos preditivos, a escalabilidade e a disponibilidade são uma obrigação. A AWS é o parceiro perfeito para garantirmos isso.

Alexander Jost, CEO - RetentionX

A AffordableTours.com is é uma das maiores agências de viagens de passeios guiados, cruzeiros marítimos e fluviais e férias ativas nos Estados Unidos. Enviamos turistas para o mundo inteiro nas suas férias sonhadas oferecendo baixos preços e proporcionando um atendimento ao cliente da mais alta qualidade com nossa equipe de atendimento premiada.

No AffordableTours.com, nossos clientes têm um incentivo convincente para pegar o telefone e ligar para nós. Trabalhamos com afinco para oferecer baixos preços nos pacotes de viagem, ajudando nossos clientes a ver e vivenciar novas maravilhas. Para nosso negócio progredir e oferecer preços ainda mais baixos, precisamos encontrar eficiência em todos os lugares possíveis. Com nossa presença global, regularmente passamos por situações em que sofremos um desequilíbrio nos recursos para lidar com o alto volume de chamadas dos clientes. Em alguns dias, tínhamos agentes em excesso e, em outros dias, tínhamos poucos, o que criou experiências inconsistentes de clientes, aumentou os índices de chamadas perdidas e os custos operacionais. Ao usar o Amazon Forecast, agora podemos antecipar os volumes de chamadas da demanda dos clientes para garantir que tenhamos o número certo de agentes a cada dia, melhorando nossa taxa de chamadas perdidas em aproximadamente 20%.

Marc Rosenthal, gerente sênior de projetos - Affordabletours.com

A Axiom Telecom é líder de mercado em telecomunicações na distribuição de Telefones Móveis e Tecnologia na região do Oriente Médio, com uma participação de mercado de cerca de 55% e uma aspiração de crescer acima de 60%. Hoje, ela distribui produtos de telecomunicações para mais de 10.000 clientes de varejo independentes e organizados. As operações da empresa unem atacado, varejo, serviços de valor agregado e pós-venda de dispositivos móveis sem fio, como Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola e Samsung. O grupo tem 30 armazéns e uma frota de mais de 300 veículos de distribuição.

O Amazon Forecast nos permitiu prever as vendas com precisão e oferecer um melhor planejamento de estoque. Essa é uma grande vitória, tanto para nós quanto para nossos clientes. Antes de usar o Amazon Forecast, dependíamos demais de uma combinação de modelos estatísticos e processos manuais para prever vendas e gerenciamento de estoque. Isso exigia uma alocação significativa de recursos de tempo e pessoas para manter essas previsões manuais, mas também deixava margem para erros. Com o Amazon Forecast, vimos um aumento de mais de 20% na disponibilidade demonstrada e 15% na otimização de estoque. Além disso, transferimos nossas equipes que faziam previsões manuais para agora se concentrarem em mais esforços de valor agregado para extrair insights das novas previsões para ajudar a melhorar nossos resultados comerciais.

Wassim Al Khayat - diretor de grupo de Tecnologia e Inovação

A Heroleads é a empresa de marketing com melhor desempenho do sudeste da Ásia, que fornece aos clientes uma solução integrada completa ajustada às necessidades de marketing deles e maximiza o MROI (Recurso de marketing sobre o investimento).

Nossa equipe de planejadores de mídia gasta mais de 60% de seu tempo criando e mantendo modelos manuais de previsão, apoiando a equipe de vendas e operações a entender as tendências de desempenho de vários canais e setores de marketing digital e a planejar como atingimos os KPIs. Ao integrarmos o Amazon Forecast, liberaremos a equipe para que ela se concentre em trabalhos com maior valor agregado, aumente o alcance dos nossos modelos para que sejam usados por outras equipes e melhorem a precisão do nosso modelo de previsão para 99%. O uso do Forecast aumenta nossa capacidade de atender melhor nossos clientes e aumenta a confiança de nossa equipe por meio de insights mais rápidos, maior previsibilidade, sistemas de alerta de desempenho, planejamento orçamentário dinâmico e modelos de investimento mais precisos para garantir que todos os KPIs de nossas campanhas de marketing sejam atendidos de forma eficiente e no momento certo.

Amit Das, engenheiro chefe de dados - Heroleads

A OMOTOR ajuda no desenvolvimento de empresas por meio da IA ao disponibilizar a elas o melhor dos algoritmos de machine learning, técnicas de visão computacional e bots cognitivos que podem se comunicar usando o WhatsApp e outras plataformas.

Na OMOTOR, usamos a IA para inovar em nome de nossos clientes, portanto, o acesso às tecnologias de aprendizado profundo mais avançadas da AWS é fundamental para o sucesso de nossos clientes. O uso do Amazon Forecast nos proporciona a capacidade de criar e refinar várias previsões de dados de séries temporais sem a necessidade de criar e treinar um modelo manualmente todas vezes. Prevemos vendas reais para os próximos 12 meses para que possamos planejar adequadamente o inventário, estimar a lucratividade futura, monitorar os ganhos e as perdas da participação de mercado, entre outras informações. Isso significa que podemos usar dados mais contextuais, otimizar com maior frequência, gerar previsões com 50% a mais de melhorias, além de operar com grande velocidade. Por exemplo, estamos ajudando clientes do setor automotivo a prever vendas em 185 veículos no Brasil.

Marcio Rodrigues, CEO – OMOTOR

O ketteQ é uma plataforma digital exclusiva para soluções de planejamento e automação da cadeia de suprimentos integradas e implantadas nas nuvens, escala e segurança do Salesforce e da AWS. Criado por especialistas em cadeia de suprimentos com décadas de experiência, o ketteQ oferece gerenciamento e análise avançados de dados combinados com fluxos de trabalho colaborativos e automatizados projetados para segurança, escalabilidade e configurabilidade. Com sede em Atlanta, a Georgia ketteQ tem uma equipe, parceiros e clientes que abrangem todo o mundo.

A solução de planejamento e previsão de demanda da KetteQ é usada para gerar previsões para uma variedade de casos de uso, incluindo previsão para empresas de varejo e omnichannel, previsão de peças de serviço, previsão sazonal de produtos, planejamento de promoções e muito mais. A parceria da KetteQ com a AWS nos permite oferecer aos nossos clientes uma solução abrangente de previsão que combina a ciência inovadora do Amazon Forecast com a capacidade de previsão colaborativa e consensual da KetteQ. A combinação de insights derivados de dados históricos com inteligência prospectiva de vendas, marketing e finanças produz uma previsão altamente precisa.

Notavelmente é uma solução de inteligência de marketing para equipes imobiliárias multifamiliares dos EUA. A plataforma permite que os clientes fiquem por dentro dos problemas, riscos e oportunidades de desempenho de marketing e leasing, para que possam gerar maior receita, com mais eficiência, menor custo e melhor ROI.

As principais equipes de marketing multifamiliar dos EUA usam o Remarkably para monitorar e analisar seus funis de marketing e locação imobiliária, bem como o desempenho e o ROI de seus canais de publicidade. Nossos clientes valorizam dados históricos, que indicam o que aconteceu, e previsões de KPIs, que indicam o que provavelmente acontecerá, para que possam tomar medidas para evitar riscos e capitalizar oportunidades. Esses dois conjuntos de dados importantes ajudam nossos usuários a otimizar recursos de marketing valiosos e evitar quedas na ocupação e na receita. Utilizamos o Amazon Forecast para as previsões de KPIs de nossos produtos, com ótimos resultados. A integração foi relativamente simples, rápida e econômica, o que nos permitiu oferecer previsões estáveis e de alto valor aos clientes dentro do cronograma e do orçamento. “

Anna-Lea Dieringer, cofundadora - Remarkably

A Datup é uma plataforma SaaS de gerenciamento de inventário e planejamento de demanda para empresas de varejo e manufatura para transformar dados em economias de tempo e capital. A solução Datup permite que seus clientes integrem várias fontes, como ERPs, planilhas e arquivos regulares, na nuvem. A tecnologia orientada por IA da Datup em previsão e otimização de inventário permite que nossos clientes aumentem suas receitas melhorando níveis de serviço e liberem capital de giro para evitar estoques em excesso.

Na Datup, temos o compromisso de fazer parceria com nossos clientes no caminho de adoção de tecnologias emergentes para suas cadeias de suprimentos, o que pode se traduzir em eficiência operacional e sustentabilidade. A previsão é um alicerce de nossa proposição de valor, não apenas melhorando a precisão do planejamento da demanda baseada em instrumentos orientados por dados, mas também reduzindo a carga operacional relacionada à disponibilidade das informações de acordo com o tempo de resposta exigido pelo negócio. O Amazon Forecast tem uma excelente adequação com nossa plataforma a fim de obter acurácia, simultaneidade e agilidade. Nossos clientes (autoatendimento ou alta interação) esperam o processamento de centenas a milhares de unidades para estocagem em poucas horas, para que possam tomar decisões bem informados com relação aos seus planos de operação. A entrada dinâmica e precisa em nosso recurso de otimização de estoque, obtida a partir das previsões, ajudou nossos clientes a melhorar seus níveis de serviço e taxas de preenchimento em mais de 92%, ao mesmo tempo em que liberou até 20% do capital derivado de estoques excessivos e obsoletos.

Ramiro Chaparro, CTO - Datup