Clientes de Amazon Forecast

Anaplan Inc. es una compañía de SaaS empresarial nativo en la nube que ayuda a las compañías multinacionales a organizar el rendimiento de sus negocios. Los líderes de todos los sectores confían en nuestra plataforma para conectar los sistemas de los equipos y la información de todas sus organizaciones para adaptarse continuamente al cambio, transformar la forma en que operan y reinventar la creación de valor. Ubicada en San Francisco, Anaplan cuenta con más de 20 oficinas a nivel mundial, 175 socios y aproximadamente 1500 clientes en todo el mundo. 

“Nuestra asociación de alto impacto con Amazon Forecast permite que los clientes generen inteligencia predictiva en diferentes casos de uso, como la administración de la demanda, la previsión financiera y la planificación de personal. La precisión mejorada de previsión que brinda nuestra solución PlanIQ, que incorpora a Amazon Forecast, conduce a mejores decisiones basadas en la inteligencia y su integración sencilla dentro de la plataforma Anaplan facilita que se aprovechen diferentes niveles de datos e información. Clientes como South Central Ambulance Services ya tenían todo listo y en marcha en dos semanas y media, y usaron PlanIQ para lograr previsiones continuas semanales y de seis semanas más precisas. Al ayudar a mitigar los riesgos — en particular, cuando hay picos de demanda de los pacientes— PlanIQ contribuye a garantizar que tengan los recursos adecuados para alcanzar la mejor respuesta de los pacientes y los mejores resultados”.

Rohit Shrivastava, director de productos - Anaplan

The Very Group es el mayor minorista digital integrado y proveedor financiero del Reino Unido, con unas ventas anuales de más de 2200 millones de libras y más de 1,8 millones de visitas diarias a su sitio web. Sus marcas propias incluyenVery.co.uk, Littlewoods.com y LittlewoodsIreland.ie y la empresa vende más de 1800 marcas reconocidas, tiene 4,4 millones de clientes y entrega 49 millones de productos por año.

“Colaboramos con AWS para aprovechar la previsión y las soluciones de IA/ML de AWS a fin de acelerar y crear capacidades nuevas de previsión de demanda minorista. Al utilizar un equipo internacional y la colaboración integral, The Very Group ha sido muy exitoso en entregar un incremento del 9,9 % en la administración de SKU, por un valor de más de 110 millones de libras. Estos resultados se dieron gracias a las más de 800 horas invertidas en el programa, en las que se completaron más de 70 experimentos que generaron más de 8 millones de previsiones. Actualmente estamos ampliando el modelo a otras áreas de negocio e iterando con casos de uso adicionales en toda la organización y agregando nuevos datos a Amazon Forecast para mejorar continuamente la precisión del modelo”.

Steve Pimblett, jefe de datos, The Very Group

More Retail es pionero en el sector de venta minorista omnicanal de alimentos y productos para el hogar de India. Su meta es ser la opción predilecta de los consumidores de ese país para satisfacer necesidades vinculadas con estos productos. More tiene 22 hipermercados y 624 supermercados distribuidos en toda la India que cuentan con el respaldo de una red de 13 centros de distribución, 7 centros de acopio de frutas y verduras, y 6 centros de procesamiento de alimentos básicos.

“En India, More es el líder del mercado en la categoría ‘Productos frescos’ del área de alimentos y productos para el hogar. Para poder gestionar un negocio viable, More necesita administrar la disponibilidad de existencias de productos frescos y, simultáneamente, minimizar los desperdicios. A los fines de equilibrar ambas prioridades, More trabajó con AWS y Ganit, una empresa consultora especializada en ciencia de datos, para crear e implementar un sistema de pedidos automatizado y de previsión de la demanda basado en Amazon Forecast. Como necesitábamos crear una previsión muy detallada a nivel tienda-artículo-día, priorizamos el desarrollo basado en el marco ABC-XYZ.

Las combinaciones tienda-artículo se graficaron en una matriz de 3x3: el eje ABC de importancia de ventas (A: alta, B: intermedia, C: baja) y el eje XYZ de previsibilidad (X: mayor facilidad de previsión, Z: mayor dificultad de previsión), que está basado en un patrón histórico. Como esperábamos, el nivel de exactitud de los artículos en los buckets ABC-XY fue muy superior al del bucket Z. Sin embargo, para las combinaciones en el bucket Z, Amazon DeepAR+ superó ampliamente a los métodos tradicionales, como el suavizado exponencial, lo que produjo un aumento del 10 % en el nivel de exactitud de las previsiones. Esto fue posible gracias a la capacidad de Amazon Forecast para aprender otros patrones de SKU (XY) y para aplicarlos en artículos de gran volatilidad en el bucket Z.

Con Amazon Forecast, pudimos aumentar el nivel de precisión del 27 al 76 %, lo que permitió reducir los desperdicios en un 20 % en la categoría de productos frescos. La distribución de previsiones de Amazon Forecast nos ayudó a optimizar costos generados por previsiones excesivas o insuficientes, lo que llevó el desabastecimiento al 3 % y mejoró los márgenes netos. De esta manera, los gerentes de tiendas pueden consultar las previsiones diarias para realizar pedidos de compra más exactos con mayor facilidad. Actualmente, nos encontramos en el proceso de ampliar el modelo a otras categorías, iteramos con conjuntos de datos relacionados adicionales y añadimos datos más nuevos a Amazon Forecast para aumentar la precisión del modelo de forma continua”.

Supratim Banerjee, director de tecnología - More Retail

Meesho es el mayor mercado de la India para productos de nicho o sin marca y nuestra visión es permitir que 100 millones de pequeñas empresas de la India tengan éxito en línea. El mercado de Meesho ofrece a las micro, pequeñas y medianas empresas y a los emprendedores individuales acceso a millones de clientes, una selección de más de 100 categorías, logística en toda la India, servicios de pago y capacidades de asistencia al cliente para administrar eficazmente sus negocios en el ecosistema de Meesho.

“En Meesho, tenemos muchos productos con una vida útil corta y es importante para nosotros reaccionar a las métricas clave asociadas al rendimiento del producto y administrar nuestro inventario de forma óptima. Al utilizar Amazon Forecast, pudimos predecir el pronóstico de la demanda semanal o diaria de productos con un aumento del 20 % en la precisión del pronóstico en comparación con nuestra solución existente. Amazon Forecast proporciona API fáciles de usar que nos ayudaron a crear fácilmente un sistema automatizado en la mitad del tiempo que le habría llevado a un modelo interno. Hasta el momento, obtuvimos resultados prometedores con Amazon Forecast en nuestro inventario actual y tenemos previsto seguir aprovechándolo para mejorar la precisión del pronóstico en nuestro creciente surtido de productos”.

Ravindra Yadav, director de ciencia de datos, Meesho

Nacida como una pequeña escuela de música en Japón en 1962, Shimamura Music se fundó en 1969 cuando comenzó a vender instrumentos musicales a los estudiantes. Con la misión de “crear una persona más que pueda disfrutar de la música”, actualmente tiene tiendas y escuelas de música en 39 prefecturas de todo el país. Conocida como la tienda de instrumentos musicales más grande de Japón y una de las principales escuelas de música del país, la empresa ofrece apoyo a los músicos, incluida la reparación de instrumentos, la planificación y celebración de eventos y conciertos y la gestión de estudios de música.

“Aunque no estábamos muy familiarizados con AWS, utilizamos Amazon Forecast para automatizar los pedidos. El equipo pudo migrar con éxito desde las bases de datos y la herramienta de previsión de demanda de nuestras instalaciones. Esto les permitió seguir trabajando en nuestro proyecto de mejorar el negocio, que estaba pendiente desde hacía mucho tiempo. Estoy impresionado de cómo el sistema ha evolucionado gracias a AWS”.

Rumi Aoyagi, división logística de Shimamura Music Co.

Hon Hai Technology Group (Foxconn) es el proveedor de soluciones tecnológicas y fabricante electrónico más grande del mundo. Durante la pandemia de COVID-19, Foxconn se enfrentó a una volatilidad sin precedentes de demanda de clientes, suministros y capacidad. La compañía colaboró con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de demanda para su fábrica de México y poder generar predicciones de pedidos netos precisas con una simple llamada a la API y datos de entrada.

“Me impresionó mucho el equipo de aprendizaje automático de primer nivel de AWS. Mi equipo trabajó codo con codo con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de la demanda con Amazon Forecast en unas pocas semanas. Nuestra solución mejoró la precisión de nuestras predicciones en un 8 %. Estimamos un ahorro de 553 000 USD al año gracias a esta solución en nuestra fábrica de México. Además de eso, nos va a resultar fácil integrar esta solución en nuestro flujo de trabajo en la nube una vez que migremos nuestra infraestructura de datos a AWS. Esta colaboración con AWS nos ayudó a reducir los costos por mano de obra desperdiciada y aumentar la satisfacción del cliente”.

Azim Siddique, asesor técnico y arquitecto CoE de Foxconn

Clearly es uno de los principales minoristas de gafas en línea del mundo y se basa en la creencia de que todo el mundo merece ver. La empresa ofrece a sus clientes de todo el mundo gafas, lentes de contacto y gafas de sol a través de su sencilla plataforma en línea, y ayuda a las personas necesitadas a acceder a gafas gratuitas y a servicios de atención oftalmológica a través de su programa para eliminar los problemas de visión.

“Con herramientas de comercio electrónico líderes como Virtual Try On, combinadas con su inigualable servicio de atención al cliente, se esfuerzan por ayudar a todo el mundo a ver con claridad de forma económica y sin esfuerzo, lo que significa que buscan constantemente formas de innovar, mejorar y agilizar los procesos. La predicción eficaz y precisa del comportamiento futuro del cliente es uno de los mayores retos del machine learning en el comercio minorista actual. En tan solo unas semanas, Amazon Forecast nos permitió pronosticar de forma precisa y confiable las ventas para la semana siguiente con más del 97 % de precisión, y más del 90 % de precisión al predecir las ventas para el mes siguiente”.

Dr. Ziv Pollak, jefe del equipo de machine learning de Clearly

Swiggy es el mayor mercado de servicios hiperlocales bajo demanda de India, y su objetivo es brindar una comodidad incomparable en diferentes categorías (productos alimenticios) para consumidores urbanos. Swiggy, cuya sede se encuentra en Bangalore, tiene presencia en más de 500 ciudades y relaciones comerciales con más de 130 000 restaurantes y tiendas, además de operar una flota bajo demanda de 200 000 socios para realizar entregas.

“Es fundamental para nosotros reaccionar con rapidez respecto a métricas empresariales claves segmentadas espacialmente (p. ej., zonas dentro de una ciudad) y temporalmente (como horas del día). Por ejemplo, si podemos predecir cambios en métricas empresariales claves como el costo por entrega, entonces podremos gestionar mejor nuestros incentivos y costos asociados. AWS Forecast nos permite utilizar fácilmente datos relacionados que afectan a nuestras métricas empresariales para mejorar la precisión de las predicciones. Nuestra evaluación inicial de Amazon Forecast para la predicción de nuestras métricas empresariales en el dominio de la logística de servicios hiperlocales ha resultado ser prometedora, y planeamos sacarle partido para mejorar la precisión de la predicción de nuestras métricas empresariales”.

Vijay Seshadri, ingeniero distinguido de Swiggy

RetentionX es una solución de análisis Plug-and-Play para todas aquellas tiendas de comercio electrónico que desean tomar las mejores decisiones comerciales basadas en análisis de datos mediante IA. RetentionX traduce los datos a acciones precisas, lo que reemplaza la potencia de un equipo entero de tratamiento de datos por una herramienta de fácil utilización.

“Nuestros clientes orientados directamente al consumidor buscan informaciones rápidas que los ayuden a administrar sus operaciones comerciales y a generar acciones automatizadas. Nos integramos a cualquier sistema de comercio electrónico, como es el caso de Shopify, y ofrecemos más de 100 tipos de análisis científicos, como pronósticos a demanda, valor del ciclo de vida del cliente, predicción de tasa de cancelación, análisis de cohortes y pronósticos de ingresos. Con un solo clic, los clientes que utilizan RetentionX pueden generar de manera instantánea pronósticos personalizados de aprendizaje automático, con la tecnología de Amazon Forecast. Además, los clientes pueden visualizar fácilmente determinadas informaciones, como la predicción de la tasa de cancelación y el valor del ciclo de vida del cliente, las cuales desarrollamos con el uso de Amazon SageMaker, y automatizar las actividades comerciales en función de dichas informaciones. Nuestro sistema aprende de los datos de empresas similares y brinda información única a los encargados de tomar decisiones. Elegimos Amazon Forecast por su facilidad de integración y por poseer la totalidad de su arquitectura en AWS. Amazon Forecast nos permitió pasar de 5 a más de 200 modelos de pronóstico individual en menos de una semana. En la empresa no puede faltar este programa informático al servicio del usuario con cientos de modelos predictivos, escalabilidad y disponibilidad. AWS es el socio ideal que nos permite garantizar esto”.

Alexander Jost, director ejecutivo de RetentionX

AffordableTours.com es uno de los mayores vendedores de viajes con acompañante, cruceros, cruceros por ríos y vacaciones activas en los Estados Unidos, enviamos a los viajeros de todo el mundo a sus vacaciones de ensueño al ofrecer precios bajos y proporcionar la más alta calidad de servicio al cliente con nuestro galardonado equipo de servicio.

“En AffordableTours.com nuestros clientes tienen un gran incentivo para levantar el teléfono y llamarnos. Trabajamos arduamente para ofrecerles precios bajos en los paquetes de viaje y los ayudamos a ver y experimentar nuevas maravillas. Para que nuestro negocio prospere y para ofrecer precios aún más bajos necesitamos encontrar eficiencias en todos los lugares posibles. Con nuestra presencia global nos encontramos regularmente con problemas de desequilibrio de recursos para manejar los volúmenes de llamadas de los clientes. Había días en los que teníamos muchos agentes y otros en los que teníamos muy pocos, lo que creaba experiencias inconsistentes con los clientes, aumentaba nuestras tasas de llamadas perdidas y los costes operativos. Con Amazon Forecast, ahora podemos anticipar los volúmenes de llamadas de demanda de los clientes para asegurarnos de tener el número correcto de agentes cada día y mejorar nuestra tasa de llamadas perdidas en aproximadamente un 20 %”.

Marc Rosenthal, gerente de proyecto sénior de Affordabletours.com

Axiom Telecom es el líder del mercado de telecomunicaciones en lo referido a la distribución de tecnología y telefonía móvil en la región de Medio Oriente, con una participación en el mercado de alrededor del 55 % y la aspiración a crecer por encima del 60 %. En la actualidad, distribuye productos de telecomunicaciones a más de 10 000 clientes de venta minorista independientes y organizados. Las operaciones de la empresa combinan la venta por mayor y por menor, los servicios de valor agregado y los servicios posteriores a la venta referidos a los dispositivos inalámbricos móviles, como Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola y Samsung. El grupo cuenta con 30 depósitos y una flota de más de 300 vehículos de distribución.

“Amazon Forecast nos permitió estimar las ventas con precisión y preparar una mejor planificación de inventario. Es una verdadera ventaja no solo para nosotros y nuestro negocio, sino también para nuestros clientes. Antes de usar Amazon Forecast, dependíamos mucho de una combinación de modelos estadísticos y procesos manuales para prever las ventas y la administración del inventario. Esto requería de una asignación de recursos significativa, tanto de tiempo como de personal, para poder mantener las previsiones manuales, además de procurar la posibilidad de tener que solucionar errores. Con Amazon Forecast, tuvimos un crecimiento de más del 20 % en la disponibilidad demostrada y del 15 % en la optimización del inventario. Además, pudimos reasignar a nuestros equipos que se encargaban de las previsiones manuales para que puedan enfocarse ahora en la tarea de extraer información de las nuevas previsiones, lo cual brinda un mayor valor agregado y ayuda a mejorar los resultados de nuestro negocio”.

Wassim Al Khayat, director de grupo de tecnología e innovación

Heroleads es la principal empresa de marketing de rendimiento del sudeste asiático que proporciona a los clientes una solución integral que se adapta a sus necesidades de marketing y maximiza el MROI.

“Nuestro equipo de planificación de medios dedica más del 60 % de su tiempo a crear y mantener modelos de previsión manuales, lo que permite al equipo de ventas y operaciones para entender las tendencias de rendimiento de varios canales e industrias de marketing digital y para planificar cómo alcanzar los KPI. Al integrar Amazon Forecast, permitiremos que el equipo se concentre en un trabajo de mayor valor añadido, lo que amplía el alcance de nuestros modelos para que otros equipos los utilicen y mejoremos la precisión de nuestro modelo de previsión hasta el 99 %. El uso de Forecast aumenta nuestra capacidad para servir mejor a nuestros clientes y aumenta la confianza dentro de nuestro equipo a través de conocimientos más rápidos, mejor predicción, sistemas de alerta de rendimiento, planificación presupuestaria dinámica y modelos de inversión más precisos para asegurar que todos los KPI de nuestra campaña de marketing se cumplan de forma eficiente y en el momento adecuado”.

Amit Das, jefe de ingeniería de datos de Heroleads

OMOTOR ayuda a los negocios a mejorar mediante IA, ya que les brinda los mejores algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de visión artificial y bots cognitivos que se pueden comunicar a través de WhatsApp y otras plataformas.

“En OMOTOR, usamos IA para innovar en nombre de nuestros clientes; es por ello, que el acceso a tecnologías de aprendizaje profundo vanguardistas de AWS es imprescindible para el éxito de nuestros clientes. Usar Amazon Forecast nos permite crear y mejorar varias previsiones de datos de series temporales sin tener que construir y entrenar un modelo de forma manual en cada ocasión. Prevemos ventas reales para los próximos 12 meses, por lo que podemos planificar el inventario adecuadamente, estimar la rentabilidad futura, rastrear las ganancias o pérdidas del mercado y otra información. Esto significa que podemos usar datos más contextuales, optimizar con mayor frecuencia, generar previsiones con hasta un 50 % más de precisión y operar a una gran velocidad. Por ejemplo, ayudamos a los clientes en la industria automotriz a predecir las ventas de 185 vehículos en Brasil”.

Marcio Rodrigues, director general de OMOTOR

ketteQ es una plataforma digital única para soluciones de planificación y automatización de la cadena de suministro creadas e implementadas en Salesforce y las nubes de AWS, a escala y con seguridad. Creado por expertos en la cadena de suministro con décadas de experiencia, ketteQ ofrece administración de datos y análisis avanzados, combinados con flujos de trabajo colaborativos y automatizados, diseñados para la seguridad, la escalabilidad y la capacidad de configuración. Con sede en Atlanta, Georgia, ketteQ tiene un equipo, socios y clientes en todo el mundo.

"La solución de planificación y previsión de ketteQ se usa para generar previsiones para varios casos de uso, como la previsión para minoristas y empresas omnicanal, previsión de partes de servicio, previsión de productos de temporada, planificación de promociones y más. La colaboración de ketteQ con AWS nos permite ofrecer a nuestros clientes una solución de previsión exhaustiva que combina la ciencia innovadora de Amazon Forecast con la capacidad colaborativa y de consenso de ketteQ. La combinación de información derivada de datos históricos con inteligencia prospectiva de ventas, marketing y finanzas produce una previsión de alta precisión".

En Forenamics, su misión es combatir las deficiencias de la cadena de suministro dentro de las empresas de fabricación de bienes de consumo de rápido movimiento. A través de sus soluciones de planificación de la demanda de alta calidad, los clientes pueden planificar su propia producción con mayor precisión para evitar tanto la sobreproducción como la subproducción. Forenamics tiene su sede en Colonia, Alemania, y atiende a clientes que van desde líderes mundiales del sector hasta medianas empresas.

“En Forenamics, nos comprometemos a proporcionar a nuestros clientes la mayor precisión de planificación de la demanda posible. Ayudamos a nuestros clientes a comprender mejor los principales impulsores de la demanda, como promociones, marketing, precios y mucho más. Nuestro modelo de pronóstico único y de alta precisión reduce la sobreproducción hasta en un 35 %, así como la subproducción en un 25 %, lo que resulta en una capacidad de entrega significativamente mayor y una reducción de residuos. Amazon Forecast ha sido un excelente socio en los negocios y la adaptación a nuestra plataforma, con el fin de lograr precisión, competitividad y agilidad”.

Jonathan Kurth, Fundador y director ejecutivo (CEO) de Forenamics

Remarkably es una solución de inteligencia de marketing para los equipos del sector inmobiliario multifamiliar de EE. UU. La plataforma permite a los clientes estar al tanto de los principales problemas, riesgos y oportunidades en relación con el rendimiento del marketing y los alquileres, de modo que puedan obtener mayores ingresos, de manera más eficiente, a un menor costo y con un mejor retorno de la inversión.

“Los principales equipos de marketing multifamiliar de EE. UU. utilizan Remarkably para supervisar y analizar las canalizaciones de marketing y alquiler de propiedades, así como el rendimiento del canal de publicidad y el retorno de la inversión. Nuestros clientes valoran los datos históricos que indican qué sucedió, y las previsiones de KPI que indican qué sucederá probablemente, de modo que puedan adoptar medidas para evitar riesgos y capitalizar las oportunidades. Estos dos importantes conjuntos de datos ayudan a los usuarios a optimizar los valiosos recursos de marketing y a evitar caídas en la ocupación y los ingresos. Aprovechamos Amazon Forecast para las previsiones de KPI de nuestros productos y obtuvimos excelentes resultados. La integración fue relativamente sencilla, rápida y rentable, lo que nos permitió ofrecer previsiones estables y de alto valor a los clientes dentro de los plazos y el presupuesto”.

Anna-Lea Dieringer, cofundadora de Remarkably

Datup es una plataforma SaaS de planificación de demanda y administración de inventarios diseñada para que las empresas de manufactura y comercio minorista logren convertir los datos en ahorros de tiempo y capital. La solución de Datup permite a los clientes integrar múltiples fuentes, como sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), hojas de cálculo y archivos simples en la nube. La tecnología de Datup centrada en la IA para la previsión y la optimización de inventarios permite a nuestros clientes aumentar sus ingresos y mejorar los niveles de servicio, así como liberar el capital de trabajo al evitar los excesos de existencias.

“En Datup, nos comprometemos a asociarnos con nuestros clientes en el proceso de adopción de tecnologías emergentes para sus cadenas de suministro, lo que se podría traducir en eficiencia operativa y sostenibilidad. Los pronósticos son un elemento fundamental de nuestra oferta de valor, ya que no solo mejoran la precisión de la planificación de la demanda en función de los instrumentos orientados a datos, sino que también reducen la carga operativa relacionada con la disponibilidad de la información de acuerdo con el tiempo de respuesta requerido por el negocio. Amazon Forecast ha sido un excelente complemento para nuestra plataforma, para lograr precisión, simultaneidad y agilidad. Nuestros clientes (de autoservicio o con altos niveles de servicio) exigen el procesamiento de cientos a miles de ubicaciones de unidades de mantenimiento de existencias, en pocas horas, para tomar decisiones a tiempo y con la mejor información con respecto a sus planes de operación. La entrada dinámica y precisa en nuestra característica de optimización de inventario, obtenida a partir de los pronósticos, ha ayudado a nuestros clientes a mejorar sus niveles de servicio y tasas de surtido por encima del 92 %, a la vez que se libera hasta un 20 % del capital al evitar los excesos de existencias y los productos obsoletos”.

Ramiro Chaparro, director de tecnología - Datup