Clients Amazon Forecast

Anaplan Inc. est une entreprise SaaS native cloud qui aide les entreprises mondiales à orchestrer leurs performances commerciales. Les leaders de tous les secteurs s'appuient sur notre plateforme pour relier les systèmes des équipes et les informations de leurs organisations afin de s'adapter en permanence aux changements, de transformer leur mode de fonctionnement et de réinventer la création de valeur. Basée à San Francisco, la société Anaplan compte plus de 20 bureaux, 175 partenaires et environ 1 500 clients dans le monde entier. 

« Notre partenariat de grande envergure avec Amazon Forecast permet à nos clients d’intégrer l’intelligence prédictive au travers de différents cas d’utilisation tels que la gestion de la demande, la prédiction économique et la planification de la main d’œuvre. La précision améliorée des prédictions apportées par notre solution PlanIQ, qui intègre Amazon Forecast, permet une meilleure prise de décision basée sur l’intelligence. Par ailleurs, son intégration transparente à la plateforme Anaplan facilite l’exploitation de plusieurs niveaux d’information et de données. Des clients tels que South Central Ambulance Services n’ont eu besoin que de deux semaines et demie pour pouvoir utiliser PlanIQ pour fournir des prédictions plus précises à une semaine et à six semaines glissantes. En les aidant à réduire les risques, en particulier en ce qui concerne les périodes de forte demande en patients, PlanIQ les aide à s’assurer de disposer des ressources appropriées pour apporter la meilleure réponse et les meilleurs résultats possible aux patients. »

Rohit Shrivastava, Responsable produits – Anaplan

The Very Group est le plus grand détaillant numérique intégré et le plus grand fournisseur de services financiers du Royaume-Uni ; ses ventes annuelles dépassent 2,2 milliards de livres sterling et les visites quotidiennes sur son site web dépassent 1,8 million. Dotée de ses propres marques, dont Very.co.uk, Littlewoods.com et LittlewoodsIreland.ie, la société vend plus de 1 800 marques célèbres, compte 4,4 millions de clients et livre 49 millions de produits chaque année.

« Nous avons collaboré avec AWS pour tirer parti des solutions de prévision et IA/ML d'AWS afin d'accélérer et de créer de nouvelles fonctionnalités de prévision des demandes pour la vente au détail. Grâce à une équipe internationale et à une collaboration approfondie, The Very Group a réussi à améliorer de 9,9 % la gestion des SKU, pour une valeur de plus de 110 millions de livres sterling. Ces résultats sont dus à plus de 800 heures investies dans le programme, à la réalisation de plus de 70 expériences qui ont généré plus de 8 millions de prévisions. Nous élargissons maintenant le modèle à d'autres secteurs d'activité, itérons sur d'autres cas d'utilisation au sein de l'organisation, et ajoutons de nouvelles données à Amazon Forecast afin d'améliorer en permanence la précision du modèle. »

Steve Pimblett, Responsable des données – The Very Group

More Retail est le pionnier de la distribution alimentaire et de l'épicerie au détail omni-canal en Inde, et son objectif est d'être le choix numéro un des consommateurs indiens pour leurs besoins alimentaires et d'épicerie. En Inde, More possède 22 hypermarchés et 624 supermarchés soutenus par un réseau de 13 centres de distribution, 7 centres de collecte de fruits et légumes et 6 centres de conditionnement des produits alimentaires de base.

« More est le leader du marché en Inde dans la catégorie des produits alimentaires et d'épicerie frais. Pour garantir la viabilité de son activité, More doit gérer la disponibilité des produits frais en stock tout en minimisant le gaspillage. Afin de concilier ces deux priorités contraires, More s'est associée à AWS et Ganit, une société de conseil en science des données, pour construire et déployer un système de prévision de la demande et de commande automatisée bâti autour d'Amazon Forecast. Nous devions établir des prévisions journalières très fines par article au niveau de chaque magasin, et par conséquent nous avons priorisé l'effort de développement basé sur un cadre/framework ABC–XYZ.

Les combinaisons magasin–article ont été portées sur une matrice 3 x 3 : en axe ABC l'importance des ventes (A – élevée, B – moyenne, C – faible) et en axe XYZ la prévisibilité (X – facile à prévoir, Z – difficile à prévoir), basées sur l'historique des tendances. Comme prévu, la précision des prévisions pour les articles des compartiments ABC–XY était largement supérieure à celle du compartiment Z. Toutefois, pour les combinaisons du compartiment Z, Amazon DeepAR+ a nettement surpassé les méthodes traditionnelles telles que le lissage exponentiel, donnant une précision accrue de 10 %. Ce résultat a été obtenu grâce à la capacité d'Amazon Forecast d'apprentissage d'autres modèles SKU (XY) et d'application de ceux-ci à des articles hautement volatils dans le compartiment Z.

À l'aide d'Amazon Forecast, nous avons pu accroître la précision de nos prévisions de 27 % à 76 %, réduisant ainsi les pertes de 20 % dans la catégorie des produits frais. La répartition des prévisions fournie par Amazon Forecast nous a aidé à optimiser les coûts résultants de la surestimation ou de la sous-estimation de nos prévisions, ce qui a abouti à un niveau des ruptures de stock de 3 % et à une amélioration des marges brutes. Cela a permis à nos responsables de magasin de passer plus facilement des commandes plus précises en consultant les prévisions journalières. Nous élargissons maintenant le modèle à d'autres catégories, en itérant sur d'autres ensembles de données connexes, et en ajoutant de nouvelles données à Amazon Forecast afin d'améliorer en permanence la précision du modèle. »

Supratim Banerjee, CTO – More Retail

Meesho est la plus grande Marketplace indienne pour les produits à longue traîne/sans marque. Notre objectif est de permettre à 100 millions de petites entreprises indiennes de réussir en ligne. La Marketplace Meesho permet aux micro, petites et moyennes entreprises et aux entrepreneurs individuels d'accéder à des millions de clients, de choisir parmi plus de 100 catégories, de bénéficier d'une logistique, de services de paiement et de capacités de support à la clientèle à l'échelle de l'Inde afin de gérer efficacement leurs activités sur l'écosystème Meesho.

« Chez Meesho, nous avons de nombreux produits à courte durée de vie et il est important pour nous de réagir aux métriques clés associés à la performance des produits et de gérer nos stocks de manière optimale. Grâce à Amazon Forecast, nous avons été en mesure de prévoir la demande de produits à la semaine/au jour le jour avec une augmentation de la précision des prévisions de 20 % par rapport à notre solution existante. Amazon Forecast fournit des API faciles à utiliser qui nous ont permis de créer facilement un système automatisé en deux fois moins de temps qu'il n'en aurait fallu pour un modèle interne. Jusqu'à présent, nous avons obtenu des résultats prometteurs sur notre inventaire actuel grâce à Amazon Forecast et nous prévoyons de continuer à l'utiliser pour améliorer la précision des prévisions sur notre assortiment de produits en constante augmentation. »

Ravindra Yadav, directeur, Science des données – Meesho

Shimamura Music, qui était à l'origine une petite école de musique au Japon en 1962, a été fondée en 1969. À cette époque, elle vendait des instruments de musique aux étudiants. Elle s'était donnée pour mission de « former au moins une personne de plus à la musique » et possède actuellement des magasins de détail et des écoles de musique dans 39 préfectures du pays. Connu dans tout le Japon comme étant la plus grande branche de magasins de musique et une des principales écoles de musique du pays, l'entreprise apporte soutient les musiciens en réparant les instruments, en planifiant et en organisant des événements et des concerts et en gérant les studios de musique.

« Bien que nous ne soyons pas complètement familiarisés avec AWS, nous avons tout de même pu utiliser Amazon Forecast pour mettre en place un système de commande automatisé. L'équipe a réussi la migration de notre outil de prévision de la demande et de nos bases de données sur site. Cela lui permet de continuer à travailler sur notre projet de longue date visant à améliorer les affaires. J'ai été impressionné par la façon dont le système a évolué pendant l'utilisation d'AWS »

Rumi Aoyagi, division logistique – Shimamura Music Co.

Hon Hai Technology Group (Foxconn) est le plus grand fabricant d'électronique et fournisseur de solutions technologiques au monde. Durant la crise de la COVID-19, Foxconn a fait face à une instabilité inédite de la demande, de l'offre et des capacités. L'entreprise a travaillé avec Amazon Machine Learning Solutions Lab pour élaborer un modèle de prévision de la demande pour son usine au Mexique, afin de générer des prévisions de commandes nettes exactes à l'aide d'un simple appel d'API et de données d'entrée.

« J'ai été très impressionné par l'équipe de machine learning de premier ordre chez AWS. Mon équipe a collaboré étroitement avec Amazon Machine Learning Solutions Lab pour développer un modèle de prévision de la demande à l'aide d'Amazon Forecast en quelques semaines. Notre solution a amélioré notre précision de prévision de 8 %. Nous prévoyons des économies annuelles de 553 000 USD grâce à l'utilisation de cette solution dans notre usine au Mexique. En prime, il sera facile d'intégrer cette solution à notre flux de travail cloud une fois que nous aurons fait migrer notre infrastructure de données vers AWS. Cette collaboration avec AWS nous a aidés à minimiser les coûts de main-d'œuvre tout en maximisant la satisfaction client. »

Azim Siddique, conseiller technique et architecte du centre d'excellence - Foxconn

Clearly est l'un des plus grands détaillants en ligne au monde de matériel optique qui se repose sur une conviction : tout le monde mérite de voir. Il permet aux clients du monde entier d'avoir accès aux lunettes, lentilles de contact et lunettes de soleil par le biais de leur plateforme en ligne facile à utiliser, et il aide les personnes qui en ont besoin à accéder à du matériel et à des services optiques gratuits par le biais de sa mission visant à éradiquer les problèmes de vue.

« Avec les outils d'e-commerce les plus populaires, tels que Virtual Try On, associés à son service client inégalé, ce détaillant s'efforce d'aider chaque personne à bien voir, sans effort et de façon abordable. Cela signifie qu'il doit sans cesse chercher à innover et à améliorer et rationaliser ses processus. À ce jour, prédire efficacement et avec précision le comportement futur des clients est l'un des plus grands défis du machine learning dans le secteur de la vente au détail. En quelques semaines seulement, Amazon Forecast nous a permis de prédire de façon fiable et précise les ventes pour les semaines à venir avec plus de 97 % de précision, et plus de 90 % de précision en ce qui concerne les prévisions du mois suivant. »

Dr. Ziv Pollak, Chef d'équipe du Machine Learning - Clearly

Swiggy est le plus grand marché hyperlocal d'Inde et vise à offrir une commodité inédite dans diverses catégories de produits (alimentation, produits d'épicerie) pour les consommateurs urbains. Ayant son siège à Bangalore, Swiggy est présent dans plus de 500 villes, collabore avec plus de 130 000 restaurants et magasins, et gère une flotte de 200 000 partenaires de livraison à la demande.

« Pour nous, il est crucial de réagir rapidement aux changements de métriques commerciales clés, segmentées dans l'espace (par ex. une zone au sein d'une ville) et dans le temps (par ex. une heure précise). Par exemple, si nous pouvons prévoir des changements dans des métriques commerciales clés telles que le coût par livraison, nous pouvons ainsi mieux gérer nos coûts et incitants associés. AWS Forecast nous permet d'exploiter facilement les données liées qui impactent nos métriques commerciales en vue d'améliorer la précision des prévisions. Notre évaluation initiale d'Amazon Forecast pour prédire nos métriques commerciales dans le domaine logistique hyperlocal semble prometteuse, et nous avons l'intention d'en profiter pour améliorer la précision des prévisions de nos métriques commerciales. »

Vijay Seshadri, éminent ingénieur, Swiggy

RetentionX est la solution d'analyse plug-and-play pour toutes les boutiques d'e-commerce qui cherchent à prendre les meilleures décisions métier en s'appuyant sur une analyse de données basée sur l'IA. RetentionX traduit vos données en actions claires, en réunissant ainsi la puissance de toute une équipe de science des données dans un seul outil convivial.

« Nos clients qui s'adressent directement aux consommateurs recherchent des informations rapides pour gérer leurs opérations commerciales et mener des actions automatisées. Nous nous intégrons à tout système de commerce électronique, tel que Shopify, et offrons plus de 100 analyses fondées sur la science des données, telles que les prévisions de la demande, la valeur de la durée de vie pour les clients, la prévision des désabonnements, l'analyse de cohorte et les prévisions de revenus. En un seul clic, les utilisateurs de RetentionX peuvent générer à la volée des prévisions personnalisées basées sur le machine learning, optimisées par Amazon Forecast. En outre, les clients peuvent facilement voir des informations telles que la prévision des désabonnements et la valeur de la durée de vie pour les clients, que nous avons établies à l'aide d'Amazon SageMaker, et donc automatiser les activités de marketing en conséquence. Notre système a permis de tirer des enseignements des données d'entreprises similaires, fournissant ainsi des informations uniques aux décideurs. Nous avons choisi Amazon Forecast pour sa facilité d'intégration et parce que toute l'architecture se trouve chez AWS. Amazon Forecast nous a permis de passer de 5 à plus de 200 modèles prévisionnels individuels en moins d'une semaine. En tant que solution SaaS (logiciel en tant que service) comptant des centaines de modèles prédictifs, la scalabilité et la disponibilité sont indispensables. AWS est, selon nous, le partenaire idéal pour s'en assurer. »

Alexander Jost, PDG - RetentionX

AffordableTours.com est l'une des plus grandes agences de voyages proposant des visites guidées, des croisières classiques ou fluviales, ainsi que des programmes d'activités aux États-Unis. Nous envoyons des voyageurs passer des vacances de rêve aux quatre coins du monde en leur proposant des prix bas et en leur fournissant un service client de la plus haute qualité grâce à notre équipe de service primée.

« Les clients sont fortement intéressés par les offres AffordableTours.com, ce qui les pousse à prendre leur téléphone pour nous appeler. Nous travaillons avec diligence pour leur proposer des prix bas sur les forfaits de voyage en les aidant à découvrir de nouvelles merveilles et expériences. Pour que notre entreprise prospère et offre des prix encore plus bas, nous devons trouver des moyens de gagner en efficacité dès que l'occasion se présente. En raison de notre présence mondiale, nous avons régulièrement rencontré des problèmes de ressources déséquilibrées pour gérer le nombre d'appels des clients. Certains jours, nos agents étaient trop nombreux et d'autres jours, ils ne l'étaient pas assez. Cela se traduisait par des expériences client incohérentes, davantage d'appels manqués et des coûts d'exploitation plus importants. En utilisant Amazon Forecast, nous sommes désormais en mesure d'anticiper les volumes d'appels de la demande des clients pour nous assurer que nos agents sont suffisamment nombreux chaque jour, ce qui réduit ainsi notre taux d'appels manqués d'environ 20 %. »

Marc Rosenthal, gestionnaire de projets senior, Affordabletours.com

Axiom Telecom est le leader du marché des télécommunications dans la distribution de combinés et de technologies mobiles au Moyen-Orient, avec une part de marché d'environ 55 % que l'entreprise souhaite faire passer à 60 %. Aujourd'hui, elle distribue des produits de télécommunications à plus de 10 000 distributeurs indépendants et organisés. Les activités de la société fusionnent la vente en gros, la vente au détail, les services à valeur ajoutée et le service après-vente d'appareils mobiles sans fil tels que Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola et Samsung. Le groupe dispose de 30 entrepôts et d'une flotte de plus de 300 véhicules de distribution.

« Amazon Forecast nous a permis de prédire avec précision les ventes et de fournir une meilleure planification des stocks. C'est une vraie victoire non seulement pour nous, mais aussi pour nos clients. Avant d'utiliser Amazon Forecast, nous nous appuyions principalement sur une combinaison de modèles statistiques et de processus manuels pour prévoir les ventes et la gestion des stocks. Cela a nécessité une allocation importante de ressources en temps et en personnel pour maintenir ces prévisions manuelles, mais a également laissé place à l'erreur. Grâce à Amazon Forecast, nous avons constaté une augmentation de plus de 20 % de la disponibilité démontrée et de 15 % de l'optimisation des stocks. De plus, nous avons réorienté nos équipes qui effectuaient des prévisions manuelles pour qu'elles se concentrent désormais sur davantage de tâches à valeur ajoutée pour extraire des informations à partir des nouvelles prévisions afin d'améliorer nos résultats commerciaux. »

Wassim Al Khayat - directeur du groupe Technology and Innovation

Heroleads est la société de marketing à la performance leader d'Asie du Sud-Est qui fournit aux clients une solution intégrée de bout en bout et adaptée à leurs besoins marketing, et optimise le retour sur investissement.

« Notre équipe de planificateurs média consacre plus de 60 % de son temps à la création et à la maintenance de modèles de prévision manuels, aidant l'équipe des ventes et des opérations à comprendre les tendances de performance des divers canaux et secteurs de marketing numérique, ainsi qu'à planifier la façon dont nous atteignons les indicateurs clés de performance. En intégrant Amazon Forecast, nous libèrerons l'équipe afin que celle-ci se concentre sur des tâches qui génèreront davantage de valeur ajoutée, nous étendrons la portée de nos modèles pour que d'autres équipes les utilisent et nous améliorerons la précision de notre modèle de prévision à 99 %. L'utilisation de Forecast nous permet de mieux servir nos clients et améliore la confiance au sein de notre équipe grâce à des informations plus rapides, une meilleure prévisibilité, des systèmes d'avertissement de performance, une planification budgétaire dynamique et des modèles d'investissement plus précis pour garantir que tous les indicateurs clés de performance de nos campagnes marketing sont atteints efficacement et en temps opportuns. »

Amit Das, Analyste de données en chef – Heroleads

OMOTOR aide les entreprises à s'améliorer grâce à l'intelligence artificielle en leur fournissant le meilleur des algorithmes de Machine Learning, des techniques de vision par ordinateur et des robots cognitifs qui peuvent communiquer via WhatsApp et d'autres plateformes.

« Chez OMOTOR, nous utilisons l'intelligence artificielle pour innover pour le compte de nos clients, de sorte que l'accès aux technologies de deep learning les plus avancées d'AWS est indispensable pour la réussite de nos clients. L'utilisation d'Amazon Forecast nous permet de créer et d'affiner diverses prévisions à partir de données de séries chronologiques sans avoir à construire et former un modèle manuellement à chaque fois. Nous prévoyons les ventes réelles pour les 12 prochains mois, ce qui nous permet précisément de planifier les stocks, d'estimer la rentabilité future, de suivre les gains ou les pertes de parts de marché et d'autres données. Cela signifie que nous pouvons utiliser plus de données contextuelles, effectuer des optimisations plus fréquemment, produire des prévisions avec une précision améliorée de plus de 50 % et faire preuve d'une grande agilité. Par exemple, nous aidons les clients de l'industrie automobile à prévoir les ventes de 185 modèles de véhicule au Brésil. »

Marcio Rodrigues, PDG d'OMOTOR

ketteQ est une plateforme numérique unique pour les solutions de planification et d'automatisation de la chaîne d'approvisionnement, intégrée et déployée sur les clouds Salesforce et AWS, évolutive et sécurisée. Élaborée par des experts de la chaîne d'approvisionnement ayant des décennies d'expérience, ketteQ offre une gestion et une analyse avancées des données combinées à des flux de travail collaboratifs et automatisés conçus pour la sécurité, la mise à l'échelle et la possibilité de configuration. Située à Atlanta, en Géorgie, ketteQ dispose d'une équipe, de partenaires et de clients dans le monde entier.

« La solution de planification et de prévision de la demande de ketteQ est utilisée pour générer des prévisions pour une variété de cas d'utilisation, y compris la prévision pour les entreprises de détail et omnicanales, la prévision des pièces de service, la prévision des produits saisonniers, la planification des promotions et bien plus encore. Le partenariat de ketteQ avec AWS permet d'offrir à nos clients une solution de prévision complète qui combine la science innovante d'Amazon Forecast avec la capacité de prévision collaborative et consensuelle de ketteQ. La combinaison d'informations extraites de données historiques et de renseignements prospectifs provenant des ventes, du marketing et des finances permet d'obtenir des prévisions très précises. »

La mission de Forenamics est de combattre les inefficacités de la chaîne d'approvisionnement dans les entreprises de fabrication de biens de consommation à rotation rapide. Grâce à ses solutions haut de gamme de planification de la demande, les clients sont en mesure de planifier leur propre production plus précisément pour éviter toute surproduction et toute sous-production. Forenamics, basée à Cologne, en Allemagne, compte parmi ses clients aussi bien des leaders mondiaux que des PME.

« Chez Forenamics, nous sommes déterminés à fournir à nos clients une planification de la demande aussi précise que possible. Nous aidons nos clients à mieux comprendre les principaux facteurs de la demande, comme les promotions, le marketing, la tarification et bien plus encore. Notre modèle de prévision unique et très précis réduit la surproduction jusqu'à 35 % et la sous-production jusqu'à 25 %, ce qui se traduit par une augmentation significative de la capacité de livraison et une réduction des déchets. Amazon Forecast a été un excellent partenaire commercial et un atout pour notre plateforme pour atteindre la précision, la simultanéité et l'agilité. »

Jonathan Kurth, fondateur et président-directeur général (PDG), Forenamics

Remarkably est une solution de veille marketing pour les équipes spécialisées dans l'immobilier multifamilial et basées aux États-Unis. Cette plateforme permet aux clients de demeurer au fait des problèmes de performances, des risques et des opportunités des secteurs marketing et de location, afin de générer des revenus plus élevés, plus efficacement, à moindre coût et avec un meilleur retour sur investissement (RSI).

« Les meilleures équipes marketing spécialisées dans le multifamilial aux États-Unis utilisent Remarkably afin de surveiller et d'analyser leurs entonnoirs de marketing immobilier et de location, ainsi que les performances et le RSI de leurs canaux publicitaires. Nos clients apprécient les données historiques, qui indiquent ce qui s'est produit, ainsi que les prévisions des indicateurs de rendement clés, qui indiquent ce qui est susceptible de se produire. Cela leur permet de prendre des mesures afin d'éviter les risques et de tirer parti des opportunités. Ces deux jeux de données importants aident nos utilisateurs à optimiser les ressources marketing utiles et à éviter les baisses d'occupation et de revenus. Nous avons utilisé Amazon Forecast pour les prévisions des indicateurs de rendement clés de notre produit et nous avons obtenu d'excellents résultats. L'intégration s'est révélée plutôt simple, rapide et économique. Cela nous a permis d'offrir des prévisions de qualité supérieure et stables à nos clients, en temps et en heure, tout en respectant notre budget. »

Anna-Lea Dieringer, co-fondatrice - Remarkably

Datup est une plateforme SaaS de planification de la demande et de gestion des stocks destinée aux entreprises de fabrication et de vente au détail pour transformer les données en économies de temps et de capital. La solution Datup permet à ses clients d'intégrer des sources multiples, telles que des ERP, des feuilles de calcul et des fichiers simples dans le cloud. La technologie orientée IA de Datup en matière de prédiction et d'optimisation des stocks permet à nos clients d'augmenter leurs revenus en améliorant les niveaux de service et en libérant le fonds de roulement tout en évitant les surstocks.

« Chez Datup, nous nous engageons à accompagner nos clients dans la voie de l'adoption des technologies émergentes pour leurs chaînes d'approvisionnement, ce qui pourrait se traduire par une efficacité opérationnelle et une durabilité. La prédiction est une pierre angulaire de notre proposition de valeur, non seulement en améliorant la précision de la planification de la demande sur la base d'instruments orientés données, mais aussi en réduisant la charge opérationnelle liée à la disponibilité des informations en fonction du temps de réponse requis par l'entreprise. Amazon Forecast a été un excellent partenaire pour notre plateforme, afin d'atteindre précision, simultanéité et agilité. Nos clients (en libre-service ou de pointe) espèrent le traitement de plusieurs centaines à plusieurs milliers d'emplacements de sku, en quelques heures, pour prendre des décisions en temps voulu et en connaissance de cause sur leurs plans d'opération. Les données dynamiques et précises de notre fonction d'optimisation des stocks, obtenues à partir des prédictions, ont aidé nos clients à améliorer leurs niveaux de service et leurs taux de remplissage de plus de 92 %, tout en libérant jusqu'à 20 % du capital dérivé des surstocks et des obsolescences. »

Ramiro Chaparro, CTO – Datup