Quand les modèles prédictifs deviendront-ils plus prévisibles ? – RetailWire


14 juil. 2021

Les détaillants et les marques qui utilisaient des modèles prédictifs ont été contraints de se recycler et de faire des ajustements constants autour de leurs outils d'apprentissage automatique, car les données historiques devenaient peu fiables pendant la pandémie. Alors que la «nouvelle normalité» devient de plus en plus évidente à mesure que les vaccins sont déployés, les changements dans les habitudes d'achat sont encore suffisamment volatils pour continuer à contrecarrer les efforts de prévision.

« La question est : à quelle vitesse pouvons-nous adapter et recycler les modèles de ML ? », a déclaré Dan Simion, vice-président de l'IA et de l'analyse pour Capgemini North America, dans une récente interview avec VentureBeat. « Non seulement les modèles doivent être reconstruits ou repensés en fonction de nouvelles données, mais ils ont également besoin des bons processus pour être mis en production à un rythme qui suit. Jusqu'à ce qu'il y ait une sorte de stabilité, il continuera d'être difficile pour les organisations d'identifier des tendances cohérentes. »

Une récente le journal Wall Street article a déclaré que la pandémie a accéléré les mouvements pour s'appuyer davantage sur les données en temps réel, y compris l'activité du site Web, pour piloter les logiciels prédictifs, bien que certaines entreprises aient complètement abandonné les modèles prédictifs pré-pandémiques.

"Le problème en période de forte volatilité est que les données de vente de la semaine dernière ne sont pas un bon indicateur des ventes de la semaine suivante", a déclaré Alex Linden, vice-président de la recherche au cabinet de conseil et de recherche en technologies de l'information Gartner. Journal.

Pour sa part, Walmart, dans un changement qui a précédé la pandémie de plusieurs mois, a commencé à suivre les tendances à plus long terme sur plusieurs années et a diminué son accent sur l'année la plus récente. Ravi Jariwala, un porte-parole de Walmart, a déclaré au Journal l'ensemble de données plus long « nous a aidés à normaliser les données et à effectuer plus précisément des prévisions de la demande ».

Dans une colonne pour le revue de Harvard business, Angel Evan, président de Particle Inc., une société d'analyse de données, a déclaré que les défis liés à la pandémie auxquels sont confrontées les données historiques devraient rappeler que les données des clients ne se limitent pas aux transactions au point de vente. Il a écrit : « Les détaillants doivent considérer les données comme toute information pertinente pour le comportement de leurs clients qui peut être collectée, organisée et étudiée de manière éthique pour obtenir des informations sur lesquelles les décideurs peuvent s'appuyer. »

QUESTIONS DE DISCUSSION : Quels défis continuent de limiter l'utilisation de modèles prédictifs pour soutenir les prévisions ? La pandémie a-t-elle offert des leçons sur la dépendance aux données historiques ou aux capacités de l'apprentissage automatique ?

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« Il est nécessaire d'investir dans des modèles prédictifs, mais cela doit aller de pair avec d'autres initiatives, telles qu'une meilleure gestion des stocks.

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