MACHINE LEARNING I LIVSMEDELSINDUSTRIN:
EN GAME CHANGER FÖR LÅNGSIKTIGA FÖRSÄLJNINGSPROGNOSER

Tänk att kunna se in i framtiden. Att veta hur mycket av din vara som kommer säljas så att du inte behöver baka mer säg, bröd, än nödvändigt. Sen några år tillbaka fokuserar vi mycket på Machine Learning. Vi har lagt många timmar på att prata med våra kunder för att förstå hur livsmedelsbranschen kan dra nytta av denna fantastiska teknik. Vad har vi kommit fram till? Jo, att en av de absolut vanligaste utmaningarna, problemet att kunna förutspå något över tid, faktiskt går att lösa med hjälp av just Machine Learning.

Machine Learning hjälper dig komma närmare sanningen

*Poff* Nu är du en bagare. Du har en vara som du vill sälja – förslagsvis en Barkis. För att kunna sälja Barkisen så måste vi såklart först producera den. Hur många vi ska producera beror helt på hur många vi tror att vi kommer kunna sälja. Tyvärr kan vi ju inte veta exakt hur många du kommer att sälja, men det betyder inte att vi inte kan ha en uppfattning om hur många vi kommer sälja. Ju närmare vi kan komma sanningen, desto bättre, och varje Barkis närmare sanningen är en Barkis sparad.

Ju fler variabler desto bättre

De flesta företag inom livsmedelsbranschen har redan en modell för prediktion inbyggt i sina system. Denna modell är ofta av typen – ”vi tar de senaste 3 månadernas försäljning av Barkis på tisdagar, och använder medelvärdet av det som en prediktion på försäljningen av Barkis imorgon tisdag”. En annan vanlig typ av modell är – ”Barkis-bagaren vet att det på tisdagar säljs ungefär 100 Barkis”. Ingen av dessa idéer är dumma.

Men varför stanna där? Säg att vi vet att Småfrallor och Barkis har ett ganska likartat försäljningsmönster, då borde vi ju kunna använda försäljningskurvan för Småfrallor för att göra prediktionen för Barkis säkrare. Inte nog med det, säg att vi har en hel arsenal av butiker i det område vi är intresserade av. Hur många Barkis säljs av grannbutiken på tisdagar? Är det fint picknick-väder? Löningshelg? Kanelbullens dag? Kampanj hos grannbutiken? Det går ganska snabbt att komma upp i ett 10-tal sådana här omkringliggande ’variabler’ som kan hjälpa oss att få en uppfattning om försäljningen av Barkis imorgon tisdag.

Tänk dig nu att du som bagare skulle få tillgång till all denna information, och att du för varje annat bröd/butik/variabel tar en liten del av information och lägger ihop till en enda prediktion fokuserad på morgondagens Barkis-försäljning. Då får vi en ganska komplex prediktion som är bra mycket närmare sanningen än om vi gjort det med endast en variabel.

Men, hur ska du lägga ihop alla dessa delar och veta hur mycket den ska ta ifrån varje variabel? Vad är optimalt? Det är precis det här som en Machine Learning-modell gör åt oss. Vi föder den med data (ett 10-tal variabler i det här fallet), säger åt den vad den ska utvärdera det mot (i det här fallet en Barkis), sen lär den sig själv hur stor del av varje variabel den ska använda och hur dessa ska kombineras för att det ska stämma överens mot historisk försäljning så bra som möjligt.

Sammanfattning

Machine Learning är ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa företag inom livsmedelsindustrin att förutsäga försäljning över tid. Genom att använda avancerade algoritmer och statistiska modeller kan maskininlärning analysera stora mängder data från olika källor som kunddemografi, historisk försäljning, väder och ekonomiska indikatorer för att identifiera mönster och trender. Insikter kan sen användas för att göra prognostiseringar om framtida försäljning. Det här var ett kort, lekfullt exempel på hur en Machine Learning algoritm fungerar under motorhuven. Vi berättar gärna mera ingående om hur det fungerar, och vilket värde det skulle kunna skapa för just din verksamhet.

Vill du prata mer om fördelarna med machine learning? Skicka ett mail till [email protected] 😊 Vi hörs!

VI GÖR LIVSMEDELSINDUSTRIN SMARTARE.