Dự báo nhu cầu mà không cần nhà khoa học dữ liệu
Các đội ngũ nhỏ thường thiếu các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, họ vẫn cần dự đoán tương lai. AI đang thay đổi điều này.
Việc dự báo từng đòi hỏi kỹ năng toán học chuyên sâu. Bạn cần các chuyên gia để làm sạch dữ liệu và lựa chọn các mô hình phức tạp. Điều này tạo ra một nút thắt cổ chai. Các quản lý sản phẩm và chủ doanh nghiệp phải chờ đợi hàng tuần để có báo cáo hoặc phải dựa vào cảm tính.
Cái giá của việc chờ đợi là rất lớn. Các nhà bán lẻ bỏ lỡ các đợt tăng trưởng nhu cầu đột biến. Các đội ngũ nội dung bỏ lỡ các xu hướng theo mùa. Các quản lý sản phẩm lập kế hoạch lộ trình sai lầm.
Có thể bạn đã có sẵn dữ liệu. Các bản ghi doanh số và nhật ký lưu lượng truy cập luôn tồn tại. Bạn chỉ đang thiếu các công cụ để khai thác chúng.
Các mô hình nền tảng (foundation models) đang thay đổi quy trình này. Những mô hình này được cung cấp dưới dạng đã được huấn luyện sẵn trên các tập dữ liệu khổng lồ từ lĩnh vực bán lẻ, tài chính và logistics. Chúng đã hiểu các quy luật như tính thời vụ và xu hướng. Bạn không cần phải huấn luyện chúng từ đầu. Bạn chỉ cần đưa dữ liệu của mình vào, và chúng sẽ tạo ra kết quả một cách nhanh chóng.
Điều này giúp ích cho những người dùng không chuyên về kỹ thuật. Bạn không còn cần phải lựa chọn kiến trúc mô hình nữa. Bản thân mô hình đã mang theo ngữ cảnh riêng của nó.
Hãy làm theo các bước sau để dự báo hiệu quả:
- Thu thập dữ liệu của bạn: Xuất các chỉ số hàng ngày như doanh số hoặc lượt đăng ký từ hai năm qua.
- Chạy phát hiện bất thường: Đánh dấu các đợt tăng đột biến bất thường hoặc dữ liệu bị thiếu. Điều này giúp ngăn chặn các lỗi làm hỏng dự báo của bạn.
- Để mô hình thử nghiệm các phương án: Sử dụng các công cụ so sánh các phương pháp khác nhau với dữ liệu lịch sử của bạn để tìm ra phương án phù hợp nhất.
- Sử dụng dự báo xác suất: Đừng chỉ tìm kiếm một con số duy nhất. Hãy tìm kiếm một khoảng giá trị. Một khoảng như từ 1.200 đến 1.800 đơn hàng sẽ hữu ích hơn cho việc lập kế hoạch nhân sự.
- Đưa ra quyết định: Sử dụng khoảng thời gian dự báo để lập kế hoạch cho các nguồn lực của bạn.
Cách để bắt đầu ngay hôm nay:
- Ghi chép các chỉ số của bạn: Nếu bạn có dữ liệu lịch sử của một năm, bạn có thể bắt đầu.
- Tìm kiếm các công cụ phù hợp: Hãy tìm các công cụ sử dụng foundation models và cung cấp tính năng cross-validation.
- Kiểm tra mức độ tin cậy: Khoảng dự đoán rộng có nghĩa là biến động cao. Khoảng dự đoán hẹp có nghĩa là sự ổn định.
- Thêm ngữ cảnh con người: Một mô hình không biết về các chương trình khuyến mãi mới hay những khách hàng đã mất của bạn. Hãy kết hợp dữ liệu với kiến thức kinh doanh của bạn.
Giá trị đến từ việc kết nối dữ liệu với các quyết định thực tế.
Kinh nghiệm của bạn với dự báo bằng AI là gì? Hãy để lại bình luận bên dưới.
Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi