năng sẽ cần thôi. Để làm được việc đó, bạn sẽ muốn sự dự đoán tốt hơn về
nhu cầu của khách hàng. Otto, với lượng cơ sở dữ liệu của ba tỷ giao dịch
và hàng trăm những biến khác (bao gồm những kết quả tìm kiếm và thông
tin nhân khẩu học), đã có thể tạo ra máy dự đoán để xử lý điều này. Giờ đây
nó có thể dự đoán với độ chính xác 90% về những sản phẩm họ có thể bán
ra trong vòng một tháng. Dựa vào những dự đoán này, nó đã cải thiện khâu
hậu cần rất nhiều. Hàng tồn kho giảm xuống 20% và những món hàng bị
trả lại hằng năm giảm xuống 2 triệu món hàng. Sự dự đoán cải thiện khâu
hậu cần, từ đó giảm thiểu chi phí và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.
Một lần nữa, chúng ta có thể thấy ba yếu tố chiến lược quan trọng. Otto gặp
phải một thế lưỡng nan (làm thế nào để cải thiện thời gian vận chuyển mà
không cần những kho hàng tồn kho đắt đỏ), sự không chắc chắn dẫn đến
thế lưỡng nan đó (trong trường hợp này là nhu cầu chung của khách hàng ở
một địa điểm) và bằng cách giải quyết sự không chắc chắn đó (ví dụ, dự
đoán nhu cầu ở địa phương tốt hơn), nó có thể thiết lập nhiều cách sắp xếp
hậu cần mới, yêu cầu những vị trí nhà kho mới, giao hàng trong địa phương
và đảm bảo sự giao hàng tới khách hàng. Họ đã không thể đạt được tất cả
những điều đó nếu không sử dụng máy dự đoán để giải quyết sự không
chắc chắn quan trọng đó.
Alabama yêu dấu?
Để máy dự đoán thay đổi chiến lược của bạn, ai đó cần phải tạo ra một máy
dự đoán hữu ích đối với riêng bạn. Để làm được như vậy cần phải dựa vào
nhiều thứ nằm ngoài sự kiểm soát của công ty bạn.
Hãy cùng xem xét những yếu tố khiến công nghệ dự đoán trở nên có sẵn
với doanh nghiệp của bạn. Để làm được điều này, chúng ta sẽ cùng đi tới
những cánh đồng ngô ở Iowa vào những năm 1930. Ở đây, một vài nhà
nông tiên phong đã giới thiệu một giống ngô mới mà họ tạo ra thông qua sự
lai chéo trong suốt hai thập kỷ. Giống ngô lai này chuyên biệt hơn những
giống ngô thông thường. Nó đòi hỏi lai chéo hai dòng ngô để cải thiện các
