Amazon Forecast 고객

Anaplan Inc.는 글로벌 엔터프라이즈가 비즈니스 성과를 조율할 수 있도록 지원하는 클라우드 네이티브 엔터프라이즈 SaaS 회사입니다. 각 업계의 선두 기업은 당사 플랫폼을 기반으로 팀 시스템과 전사적인 인사이트를 연결하여 변화에 지속적으로 적응함으로써 운영 방식을 혁신하고 새로운 가치를 창출해 나가고 있습니다. 샌프란시스코에 본사를 둔 Anaplan은 해외 지사 20여 개와 175개 파트너사, 그리고 전 세계에 약 1,500명에 달하는 직원을 보유하고 있습니다. 

"당사는 Amazon Forecast와의 영향력 높은 파트너십을 바탕으로 수요 관리, 금융 예측, 인력 계획과 같은 사용 사례에서 예측 인텔리전스를 활용할 수 있는 기능을 제공합니다. PlanIQ 솔루션이 제공하는 향상된 예측 정확도를 Amazon Forecast에 내장하여 인텔리전스 기반 의사 결정을 개선하고, Anaplan 플랫폼 안에 원활하게 통합하여 다양한 수준의 정보와 데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 합니다. South Central Ambulance Services와 같은 고객은 단 2주 반 만에 설치와 실행을 완료하고 PlanIQ를 사용하여 더 정확한 6주 간격의 예측을 주별로 제공하고 있습니다. PlanIQ는 특히 환자 수요 급증과 관련된 위험을 완화하여 적절한 리소스 배치를 통해 환자에게 최고의 응답과 결과를 제공할 수 있도록 돕습니다."

Rohit Shrivastava, Anaplan 최고 제품 책임자

The Very Group은 22억 파운드 이상의 연간 매출과 매일 180만 이상의 웹 사이트 방문이 있는 영국 최대의 통합 디지털 소매업체 및 금융 제공업체입니다. Very.co.uk, Littlewoods.com 및 LittlewoodsIreland.ie를 포함한 자제 브랜드로, 이 회사는 1,800개 이상의 유명 브랜드를 판매하고 440만 명의 고객을 보유하고 있으며 매년 4900만 개의 제품을 제공합니다.

"우리는 AWS와 협업하여 AWS 예측 및 AI/ML 솔루션을 활용하여 새로운 소매 수요 예측 기능을 가속화하고 구축했습니다. 국제적 팀과 포괄적인 협업을 활용하여, The Very Group은 SKU 관리를 9.9% 향상하는 데 매우 놀라운 성공을 거두었습니다. 이는 1억 1천만 파운드 이상의 가치를 지닙니다. 이러한 결과는 프로그램에 800시간 이상 투자하여 800만 개 이상의 예측을 생성한 70개 이상의 실험을 완료했기 때문입니다. 현재 당사는 이 모델을 다른 비즈니스 영역으로 확장하고, 조직 전체에 걸쳐 추가 사용 사례를 반복하고, 최신 데이터를 Amazon Forecast에 추가하여 모델 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다."

Steve Pimblett, The Very Group 데이터 사무소 책임자

More Retail은 인도의 옴니채널 식료품 소매 부문을 선도하는 기업으로, 인도 소비자들이 가장 선호하는 식료품 업체가 되겠다는 사명을 실현하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 회사가 인도 전역에서 운영하는 22개의 하이퍼마켓과 624개의 수퍼마켓은 13개의 유통 센터, 7개의 청과물 집하 센터 그리고 6개의 기본 식품 가공 센터 네트워크를 통해 지원됩니다.

“More Quality First는 인도 식품 및 식료품 부문의 ‘신선 품목’ 범주를 주도하고 있습니다. 생존 가능한 비즈니스를 운영하려면 신선한 청과물의 재고 물량을 관리하는 동시에 폐기되는 분량을 최소화해야 합니다. 이처럼 상충하는 우선 순위를 적절히 조정하기 위해 AWS는 물론, 데이터 과학 컨설팅 기업인 Ganit와 협력하여 Amazon Forecast를 기반으로 구축된 수요 예측 및 자동 주문 시스템을 배포했습니다. 매장-품목-날짜 수준으로 매우 세분화하여 예측해야 하기 때문에 ABC-XYZ 프레임워크를 기반으로 한 개발 노력을 우선적으로 수행했습니다.

매장-품목 조합은 3x3 행렬로 작성했습니다. 기록 패턴을 기반으로 ABC축(A - 높음, B - 보통, C - 낮음)은 판매량 증가를 나타내고 XYZ축(X - 예측하기 쉬움, Z - 예측하기 어려움)은 예측 가능성을 나타냈습니다. 예상대로 ABC-XY 버킷의 품목 예측 정확도는 Z 버킷보다 훨씬 뛰어났습니다. 하지만 Z 버킷에 있는 조합의 경우 Amazon DeepAR+는 지수 평활(Exponential Smoothing) 같은 기존 방식보다 훨씬 뛰어났으며 10%의 증분 예측 정확도를 나타냈습니다. 이는 Amazon Forecast가 다른 SKU(XY) 패턴을 학습하고 Z 버킷의 고도로 불안정한 품목에 적용할 수 있기 때문이었습니다.

Amazon Forecast를 사용한 덕분에 신선 청과물 범주에서 예측 정확도를 27%에서 76%로 개선하고 폐기 분량을 20% 줄일 수 있게 되었습니다. Amazon Forecast에서 제공하는 예측 분포를 활용한 결과, 부족 및 초과 예측 비용을 손쉽게 최적화하여 재고 소진 상태가 3%가 된 것은 물론 매출 총 이익도 개선되었습니다. 덕분에 매장 관리자가 일일 예측을 살펴보고 구매 주문을 더 쉽고 정확하게 접수할 수 있게 되었습니다. 현재 이 모델을 다른 범주로 확장하고, 추가 관련 데이터 세트로 반복하고, 최신 데이터를 Amazon Forecast에 추가하여 모델 정확도를 지속적으로 개선하고 있습니다."

Supratim Banerjee, More Retail CTO

Meesho는 브랜드가 없는 틈새 시장 공략 제품을 위한 인도의 가장 큰 시장으로, 자사의 목표는 인도에서 1억 개의 소규모 비즈니스를 온라인에서 성공적으로 운영할 수 있게 돕는 것입니다. Meesho 시장은 수백만 명의 고객에게 마이크로 및 중소 규모 비즈니스와 개별 기업가가 접근할 수 있도록 지원합니다. 이들은 인도 전체에서 100개가 넘는 카테고리에서 물류, 결제 서비스, 고객 지원 분야에 종사하며 Meesho 에코시스템에서 효율적으로 비즈니스를 실행합니다.

"Meesho에서 저희는 수명이 짧은 많은 제품을 보유하고 있으며, 제품 성능과 연결된 주요 지표에 따라 인벤토리를 최적으로 관리하는 것이 중요합니다. Amazon Forecast를 사용하면 매주/매일 제품의 수요를 예측할 수 있으며, 기존 솔루션과 비교했을 때 예측 정확도가 20% 증가했습니다. Amazon Forecast에서는 API를 쉽게 사용할 수 있으며, 이를 통해 사내 모델을 이용할 때 걸리던 시간을 절반으로 단축하여 자동화된 시스템을 간편하게 구축할 수 있습니다. 현재 인벤토리에서 Amazon Forecast를 사용하면서 지금까지 상당한 성과를 거두었고, 계속 늘어나는 다양한 제품에서 예측 정확도를 높이기 위해 계속해서 사용할 계획입니다."

Ravindra Yadav, Meesho 데이터 과학 부문 이사

1962년 일본에서 소규모 음악 학교로 시작된 Shimamura Music은 1969년에 학생들에게 악기를 판매하기 시작하면서 설립되었습니다. ‘음악을 즐길 수 있는 학생을 한 명이라도 더 만든다’는 사명으로 현재 전국 39개 현에서 소매점과 음악 학교를 운영하고 있습니다. 일본 최대 규모의 악기 소매점이자 일본 유명 음악 학교 중 하나로 알려진 이 회사는 악기 수리, 이벤트 및 콘서트 계획과 주최, 음악 스튜디오 운영 등 음악가들을 위한 지원을 제공합니다.

"AWS를 완전히 알지는 못했지만 Amazon Forecast를 사용하여 자동 주문을 구현할 수 있었습니다. 온프레미스 수요 예측 도구와 데이터베이스를 성공적으로 마이그레이션했고 그 덕에 장기 프로젝트에서 계속 작업하여 비즈니스를 개선할 수 있습니다. AWS를 사용하는 동안 시스템이 발전하는 것을 보면서 놀라움을 감출 수 없었습니다.”

Rumi Aoyagi, Shimamura Music Co. 물류 사업부

Hon Hai Technology Group(Foxconn)은 세계에서 가장 큰 전자 제품 제조업체 및 기술 솔루션 공급업체입니다. 코로나19 팬데믹 동안 Foxconn은 전례가 없는 고객 수요, 공급 및 생산량 변동성을 겪었습니다. 이 회사는 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 협력하여 간단한 API 호출 및 입력 데이터를 통해 정확한 순 주문 예측을 생성하는 멕시코 공장의 수요 예측 모델을 개발했습니다.

“저는 AWS의 세계적인 기계 학습 팀에 깊은 감명을 받았습니다. 저희 팀은 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 긴밀히 협력하여 Amazon Forecast를 사용하는 수요 예측 모델을 몇 주 만에 개발했습니다. 이 솔루션은 예측 정확도를 8% 향상시켰습니다. 저희는 멕시코에 있는 공장에 이 솔루션을 사용함으로써 연간 55만 3,000 USD의 절감 효과를 얻을 것으로 예상합니다. 더구나 데이터 인프라를 AWS로 마이그레이션한 후에는 이 솔루션을 클라우드 워크플로에 쉽게 통합할 수 있게 될 것입니다. AWS와의 협업 덕분에 낭비되는 인건비를 최소화하고 고객 만족도를 극대화할 수 있었습니다.”

Azim Siddique, Foxconn의 기술 자문 겸 CoE 설계자

Clearly는 모든 사람이 볼 자격이 있다는 믿음에 바탕을 둔 세계 최대 온라인 아이웨어 소매업체 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 온라인 플랫폼을 통해 안경, 콘텍 렌즈 및 선글라스를 전 세계 고객에게 제공하고 시력 저하를 방지한다는 사명 하에 도움이 필요한 사람들이 무료로 안경 및 시력 관리 서비스를 이용할 수 있도록 돕고 있습니다.

“Virtual Try On과 같은 선도적인 전자 상거래 도구와 타의 추종을 불허하는 고객 서비스를 결합하여 모든 사람이 경제적이고 쉬운 방식으로 안경을 이용할 수 있도록 돕습니다. 즉, 끊임없이 프로세스를 혁신, 개선 및 간소화할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 고객의 미래 행동에 대한 효과적이고 정확한 예측은 오늘날 소매업의 기계 학습에서 가장 큰 과제 중 하나입니다. Amazon Forecast를 통해 불과 몇 주 만에 97% 이상의 정확도로 익주의 매출을, 90% 이상의 정확도로 익월의 매출을 정확하고 안정적으로 예측할 수 있었습니다.”

Dr. Ziv Pollak, Clearly 기계 학습 부문 팀 리더

Swiggy는 인도 최대의 온디맨드 하이퍼로컬 마켓플레이스로, 도시 소비자들에게 여러 부문(음식, 식료품)에 걸쳐 탁월한 편리함을 제공한다는 비전을 가지고 있습니다. 방갈로르에 본사를 두고 있는 Swiggy는 500개가 넘는 도시에서 130,000개 이상의 식당/매장과 파트너십을 맺고 있으며, 200,000명의 온디맨드 배달 기사들을 확보하고 있습니다.

“저희에게는 공간적으로(예: 도시 내 구역) 또는 일시적으로(예: 하루 중 특정 시간) 나누어지는 주요 비즈니스 지표의 변화에 신속하게 대응하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 배달 비용 등 주요 비즈니스 지표의 변화를 예측할 수 있다면 관련 비용 및 인센티브를 더 효과적으로 관리할 수 있습니다. AWS Forecast 덕분에 비즈니스 지표에 영향을 미치는 관련 데이터를 쉽게 사용하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 하이퍼로컬 물류 부문의 비즈니스 지표를 예측하는 능력에 대한 Amazon Forecast 초기 평가는 긍정적이며, 저희는 이를 활용하여 비즈니스 지표 예측 정확도를 개선할 계획입니다."

Vijay Seshadri - Swiggy 수석 엔지니어

RetentionX는 AI 중심의 데이터 분석을 기반으로 최상의 비즈니스 의사 결정을 내리고자 하는 모든 전자 상거래 스토어를 위한 플러그 앤 플레이 분석 솔루션입니다. RetentionX는 데이터를 명확한 작업으로 변환함으로써, 전체 데이터 사이언스 팀의 역량을 간편한 하나의 도구로 대체합니다.

"저희 소비자 직거래 고객들은 비즈니스 운영을 관리하고 자동화된 작업을 실행할 수 있도록 빠른 인사이트를 제공하는 솔루션을 원합니다. 저희는 Shopify와 같은 모든 전자 상거래 시스템과 통합되어 수요 예측, 고객 평생 가치, 이탈 예측, 코호트 분석, 매출 예측 등 100여 가지 데이터 과학 기반 분석 기능을 제공합니다. RetentionX를 사용하는 고객은 클릭 한 번으로 Amazon Forecast에서 제공하는 맞춤형 기계 학습 예측 결과를 즉시 생성할 수 있습니다. 또한 고객은 Amazon SageMaker를 사용하여 생성한 이탈 예측, 고객 평생 가치 등의 인사이트를 쉽게 파악할 수 있으며, 이러한 인사이트를 바탕으로 마케팅 활동을 자동화할 수 있습니다. 저희 시스템은 유사한 회사의 데이터를 통해 학습할 수 있으므로, 의사 결정권자에게 고유한 인사이트를 제공합니다. Amazon Forecast를 선택한 이유는 통합이 용이하고 전체 아키텍처를 AWS에 구축할 수 있기 때문입니다. Amazon Forecast 덕분에 일주일 만에 개별 예측 모형 수를 5개에서 200여 개로 확장할 수 있었습니다. 수백 가지의 예측 모형을 갖춘 Software-as-a-Service(SaaS) 솔루션으로서 확장성과 가용성은 꼭 필요합니다. AWS는 이를 보장할 수 있는 완벽한 파트너입니다."

Alexander Jost, CEO - RetentionX

AffordableTours.com은 미국에서 가장 큰 에스코트 투어, 크루즈, 리버 크루즈 및 활동적인 휴가 여행 판매업체 중 하나이며, 수상 경력에 빛나는 서비스 팀을 통해 최고 품질의 고객 서비스를 낮은 가격에 제공함으로써 꿈의 휴가를 전 세계 여행자에게 선사합니다.

“AffordableTours.com은 고객이 전화를 받고 전화할 만한 강력한 동기를 부여합니다. 우리는 많은 고객이 새로운 경이로움을 보고 경험할 수 있도록 여행 패키지를 낮은 가격으로 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 비즈니스가 번창하고 더 낮은 가격을 제공하려면 가능한 모든 곳에서 효율성을 찾아야 합니다. 글로벌 규모로 확장하면서 우리는 고객의 통화량 처리와 관련하여 불균형한 리소스 문제를 정기적으로 겪고 있습니다. 어떤 날에는 상담원이 너무 많았고 다른 날에는 너무 적어서 일관되지 않은 고객 경험을 형성하고 부재중 전화 요금과 운영 비용을 증가시키게 되었습니다. 이제 Amazon Forecast를 사용하면서 고객 수요 통화량을 예측하여 매일 적절한 수의 상담원을 확보함으로써 부재중 전화율을 약 20% 향상시킬 수 있게 되었습니다."

Affordabletours.com 선임 프로젝트 관리자, Marc Rosenthal

Axiom Telecom은 중동 리전에서 모바일 단말기 및 기술 유통 부문의 통신사업자 중 시장을 선도하는 기업으로, 시장 점유율은 약 55%이며 현재 점유율을 60% 이상 높이려는 목표를 갖고 있습니다. 현재 Axiom Telecom은 10,000여 개 이상의 독립 고객사 및 기업형 소매 고객사에 통신 제품을 유통하고 있습니다. 이 회사의 업무에는 도매, 소매, 부가가치 서비스, 무선 모바일 디바이스(예: Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola, Samsung)의 A/S가 통합되어 있습니다. 이 그룹은 창고 30개와 300대 이상의 운송용 화물차를 보유하고 있습니다.

“Amazon Forecast를 사용한 결과 판매량을 정확하게 예측하고 더 개선된 재고 계획을 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 우리 회사와 비즈니스에 국한되지 않으며, 고객에게도 매우 값진 혜택입니다. Amazon Forecast를 사용하기 전에는 통계 모델과 수작업 프로세스를 조합하여 판매량을 예측하고 재고를 관리하는 방식에 크게 의존했습니다. 이와 같은 수동 예측 방식을 유지하려면 막대한 시간과 인력 리소스를 할당해야 했고, 오류가 발생할 여지도 있었습니다. Amazon Forecast를 사용한 결과 가용성이 20% 이상 증가하고 재고 최적화는 15% 향상된 것으로 나타났습니다. 그뿐만 아니라, 수작업으로 예측을 하던 팀원들이 이제는 새로운 예측 결과에서 인사이트를 도출하는 더 부가가치가 높은 작업에 참여할 수 있게 되었으므로 비즈니스 성과를 향상하는 데 도움이 됩니다.”

Wassim Al Khayat - 기술 및 혁신 부문 담당 이사

Heroleads는 동남아시아 최고의 성과를 내는 마케팅 회사로, 고객의 마케팅 요구에 맞게 조정되고 MROI를 극대화하는 통합된 포괄적인 솔루션을 고객에게 제공합니다.

“우리의 미디어 기획자 팀은 수동 예측 모델을 구축하고 유지하는 데 업무 시간의 60% 이상을 소비하며 영업 및 운영 팀을 지원하여 다양한 디지털 마케팅 채널 및 산업의 성과 추세를 이해하고 KPI 달성 방법을 계획했습니다. Amazon Forecast를 통합하면 팀이 더 많은 부가가치 작업에 집중하고 다른 팀에서 사용할 모델의 범위를 확장하며 예측 모델 정확도를 99%로 향상시킬 수 있게 될 것입니다. Forecast를 사용하면 더 빠른 통찰력, 개선된 예측 가능성, 성과 경고 시스템, 동적 예산 계획 및 보다 정확한 투자 모델을 통해 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 능력이 향상되고 모든 마케팅 캠페인 KPI가 적시에 효율적으로 올바르게 충족되도록 보장할 수 있습니다."

Heroleads 리드 데이터 엔지니어, Amit Das

OMOTOR는 WhatsApp 및 기타 플랫폼을 통해 통신할 수 있는 최고의 기계 학습 알고리즘, 컴퓨터 비전 기술 및 인지 봇을 제공하여 AI를 통해 비즈니스를 개선할 수 있도록 도와줍니다.

“OMOTOR는 고객을 대신하여 혁신을 위해 AI를 사용하므로 고객의 성공을 위해 AWS의 최첨단 딥 러닝 기술을 사용해야 합니다. Amazon Forecast를 사용하면 매번 수동으로 모델을 구축하고 교육할 필요 없이 시계열 데이터에서 다양한 예측을 생성하고 구체화할 수 있습니다. 향후 12개월 동안의 실제 판매량을 예측하므로 인벤토리 계획을 적절히 계획하고 향후 수익성을 예측하며 시장 점유율 손익을 추적하고 기타 통찰력을 확보할 수 있습니다. 따라서 보다 상황에 맞는 데이터를 사용하고, 더 자주 최적화하고, 정확도를 50% 이상 개선하여 예측을 생성하고, 빠른 속도로 운영할 수 있습니다. 예를 들어 OMOTOR는 브라질에서 자동차 산업 분야의 고객이 185대 차량의 판매량을 예측하도록 돕고 있습니다.”

Marcio Rodrigues, OMOTOR CEO

ketteQ는 Salesforce와 AWS 클라우드의 규모와 보안을 기반으로 구축되고 배포되는 공급망 계획 및 자동화 솔루션을 위한 고유한 디지털 플랫폼입니다. 수십 년의 경험을 가진 공급망 전문가들에 의해 구축된 ketteQ는 고급 데이터 관리 및 분석 기능을 제공하며 여기에는 보안, 확장성 및 구성 가능성을 고려하여 설계된 협업 및 자동화 워크플로가 결합되어 있습니다. 조지아주 애틀랜타에 본사를 둔 ketteQ는 전 세계에 팀, 파트너 및 고객을 보유하고 있습니다.

"ketteQ의 수요 계획 및 예측 솔루션은 소매 및 옴니채널 비즈니스용 예측, 서비스 부품 예측, 계절성 제품 예측, 프로모션 계획 및 그 이상을 포함하는 다양한 사용 사례에 대한 예측을 생성하는 데 사용됩니다. ketteQ는 AWS와의 파트너십을 통해 Amazon Forecast의 혁신적인 과학과 ketteQ의 협업 및 컨센서스 예측 기능이 결합된 포괄적인 예측 솔루션을 제공할 수 있습니다. 기록 데이터에서 도출된 인사이트와 영업, 마케팅 및 재무 팀의 미래 지향적 인텔리전스를 결합하여 고도로 정확한 예측을 생성합니다."

Forenamics의 목표는 일용 소비재 제조 회사 내에서 공급망 비효율성을 타파하는 것입니다. 이 회사의 첨단 수요 계획 솔루션을 통해 고객은 보다 정확하게 자체 생산을 계획하여 과도한 생산 및 부족한 생산을 모두 피할 수 있습니다. Forenamics는 독일 쾰른에 있으며, 글로벌 업계 리더에서 중견 기업에 이르기까지 다양한 산업의 고객을 지원합니다.

"Forenamics에서는 가장 정확한 수요 계획을 고객에게 제공할 것을 약속합니다. 저희는 고객이 프로모션, 마케팅, 가격 책정 등과 같은 주요 수요 동인을 더 잘 파악할 수 있도록 돕습니다. 높은 정확도의 고유한 예측 모델을 사용하면 과도한 생산은 최대 35%, 부족한 생산은 25% 줄여 폐기물을 줄이고 비즈니스 수행 능력을 더 높일 수 있습니다. Amazon Forecast는 뛰어난 비즈니스 파트너이며, 정확성, 동시성 및 민첩성을 위해 당사 플랫폼에 매우 적합한 서비스를 제공합니다."

Jonathan Kurth, Forenamics의 창립자 겸 CEO

Remarkably는 미국 집합 주택 부동산 팀을 위한 마케팅 인텔리전스 솔루션입니다. 고객은 이 플랫폼을 통해 마케팅 및 리스의 성과 문제, 리스크, 기회를 철저히 파악하여 더 낮은 비용으로 더 높은 매출을 창출하고 ROI를 높일 수 있습니다.

"미국의 주요 집합 주택 마케팅 팀은 부동산 마케팅과 리스 기준, 광고 채널 성과와 ROI를 모니터링하고 분석하기 위해 Remarkably를 사용합니다. 저희 고객은 위험을 방지하고 기회를 활용하기 위해 어떤 일들이 발생했는지 보여 주는 기록 데이터와 발생할 가능성을 나타내는 KPI 예측을 중요시합니다. 이 두 가지 중요한 데이터 집합을 활용하면 사용자가 중요한 마케팅 리소스를 최적화하고 점유율과 매출 감소를 방지할 수 있습니다. 저희는 상품의 KPI 예측에 Amazon Forecast를 활용했고, 좋은 결과를 얻었습니다. 이 같은 통합은 비교적 간단하고 빠르며 비용 효율적이기 때문에 일정과 예산 범위 내에서 고객에게 가치가 높고 안정적인 예측 결과를 제공할 수 있었습니다."

Anna-Lea Dieringer, 공동 창립자 - Remarkably

Datup은 제조 및 소매 회사가 시간과 자본을 절약하며 데이터를 변환하도록 지원하는 수요 계획 및 인벤토리 관리 SaaS 플랫폼입니다. Datup 솔루션을 통해 고객은 ERP, 스프레드시트, 일반 파일과 같은 여러 소스를 클라우드에서 통합할 수 있습니다. Datup의 예측 및 인벤토리 최적화에 관한 AI 중심 기술은 고객이 서비스 수준을 높여 수익을 증대하고 과도한 재고를 피하며 가용 자본을 확보할 수 있도록 합니다.

"Datup에서 저희는 공급망의 새로운 기술을 채택하는 과정에서 고객과 파트너 관계를 맺기로 약속했으며, 이 약속은 운영 효율성과 지속 가능성의 개선으로 이어질 수 있습니다. 예측은 당사 가치 제안의 초석으로, 데이터 중심 장비에 기반한 수요 계획 정확성을 개선하고 비즈니스에 필요한 응답 시간에 따라 정보의 준비와 관련된 운영 부담을 줄여줍니다. Amazon Forecast는 정확성, 동시성 및 민첩성을 위해 당사 플랫폼에 매우 적합한 서비스입니다. 당사 고객(셀프 서비스 또는 대면 고객)은 운영 계획에 따라 적시에 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 몇 시간 안에 수백에서 수천 개에 이르는 SKU 위치 처리를 기대합니다. 예측을 통해 얻은 당사의 인벤토리 최적화 기능에 대한 정확한 동적 입력을 통해 고객은 서비스 수준 및 이행 비율을 92% 넘게 개선했으며, 과도한 재고와 폐기로 인한 자본을 최대 20% 해소시켰습니다."

Ramiro Chaparro, Datup CTO