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DataRobot > 实例探究 > 联想利用 DataRobot 计算供应链和零售成功
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Lenovo Computes Supply Chain and Retail Success with DataRobot

技术
  • 分析与建模 - 机器学习
适用功能
  • 销售与市场营销
  • 商业运营
用例
  • 预测性维护
  • 供应链可见性(SCV)
服务
  • 数据科学服务
挑战
联想是一家跨国科技公司,在平衡巴西零售商的产品供需方面面临挑战。该公司的目标是预测销售量,即零售商向客户销售的产品单位数量,但受到资源的限制。该团队已开始开发 R 代码来预测销售量,目标是每周为其十大零售客户更新。然而,由于只有 2 个人每周为一位客户编写 1,500 行 R 代码,因此每周为十位客户进行预测的目标是不可能的。该团队需要投资更多数据科学家,或者找到一种可以自动执行所有建模和预测步骤的工具。
关于客户
联想是全球最大的科技公司之一,每年在全球销售的电脑、笔记本电脑和配件价值超过 450 亿美元。这家中国跨国公司将巴西视为其主要新兴市场之一,为在客户和零售商中确立南美市场领导者地位提供了绝佳机会。联想巴西技术有限公司负责该地区的销售和制造业务。该公司早就知道,准确预测销售量将改善业务的许多方面,从发现供应链中的问题到做出更好的营销投资。
解决方案
联想巴西采用了自动化机器学习平台 DataRobot,以加速并提高其销售量预测的准确性。该团队确定了 59 个可能影响零售商销售量的变量,并使用 DataRobot 自动化了模型构建过程。DataRobot 使用不同的算法快速创建了数十个模型,将它们排列在排行榜上,并快速总结它们的准确性和预测性。该工具还使团队能够轻松解释哪些变量最具预测性,并透明地将这些模型的结果传达给业务利益相关者。使用 DataRobot 显著提高了速度和效率,并显著提高了预测的准确性。
运营影响
  • The number of DataRobot users within Lenovo Brazil has increased from two to 10 in just a few short months.
  • Lenovo Brazil now has a web simulator linked directly to DataRobot. With this simulator, more than twenty stakeholders — from sales, marketing, and demand planning areas — can tweak and change variables related to sell out and DataRobot will provide updated predictions in real-time based on these new inputs.
  • Lenovo has surged to become the leader in volume share on notebook sales for the B2C segment in Brazil this year.
数量效益
  • Before using DataRobot, model creation took 4 weeks and productionalizing models took 2 days with an accuracy of predictions less than 80%. After using DataRobot, model creation took 3 days, productionalizing models took 5 minutes with an accuracy of predictions of 87.5%.
  • The accuracy of their early models has improved from 87.5% to over 90% today.

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