BEDARFSPROGNOSE

Bedarfsprognose und datengesteuerte Lieferkette: maßgeschneiderte Prognose-Engines zur Optimierung der betrieblichen Abläufe.

Sell-out forecasting is one of today’s main challenges for most manufacturing companies.

Manufacturers hardly have full control over their sales. Existing prediction engines have significant limitations due to three main reasons:

1.The complexity of extracting data from most data sources (Excel files such as media plans, PDF reports…)

2.The inability to predict several effects that impact final sales (Social Media, competition…)

3.The incapacity to account for specific industry effects (Global Shoppers effect – Luxury, environmental government initiatives – Car industry…).

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Artefact liefert datengestützte Lösungen, die Unternehmen bei ihrer Suche nach einer zuverlässigen Sell-Out-Prognose unterstützen.

Auf der Grundlage dieser Beobachtungen und dank unserer fundierten technischen Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und fortschrittlicher KI-Techniken erstellen wir äußerst umfassende und zuverlässige Modelle zur Sell-Out-Prognose, die in der Lage sind, sich an unvorhersehbare Markteffekte und Branchenspezifikationen anzupassen.

Prognostizieren der Auswirkungen von Werbeaktionen auf den Sell-Out.

Hersteller und Einzelhändler haben das gemeinsame Ziel, die Menschen zu mehr Käufen zu motivieren. Daher sind entsprechende Werbekampagnen häufig auf dieses für beide Seiten vorteilhafte Ziel ausgerichtet. Werbeaktionen von Einzelhändlern und Herstellern haben eine komplexe Struktur, die sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Komponenten sowie unmittelbare und langfristige Auswirkungen umfasst.

Um die Strategie von Werbeaktionen (Menge, Preis, Zeit, Produkt usw.) und die Auswirkungen auf den Sell-Out zu optimieren, ist es notwendig, Nutzen und Wirkung bewerten zu können.

Werbeaktionen haben jedoch ihren Preis: entweder den Verlust von Verkäufen ähnlicher Produkte, die sonst gekauft worden wären, oder den Verlust von Einnahmen aufgrund der Werbeaktion selbst. Eine klare und selbstlernende Bewertung von Werbeaktionen ist unabdingbar, um deren Einsatz zu verfolgen und zu optimieren. Artefact ist in der Lage, solche Vorhersagemodelle zu erstellen, um Werbeentscheidungen zu verbessern.

Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten.

Die Mustererkennung ist ein elementarer Aspekt der Datenanalyse. Sie besteht hauptsächlich aus der Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten, um bestimmte Verhaltensweisen zu verstehen.

Die Identifizierung eines Problems in Ihrem Lieferkettenprozess, die Aufdeckung von Betrugsfällen oder das Aufdecken verdächtigen Verhaltens in einer Menschenmenge sind konkrete, hochwertige Anwendungsfälle. Die Methodik von Artefact ist darauf ausgelegt, dieses Ausreißerverhalten zu erkennen und gleichzeitig die Fallstricke dieses Verknappungsphänomens vermeiden.

Wir nutzen die verfügbaren Rohdaten (strukturierte Daten wie Betriebsprotokolle oder sogar Bilder und Videoaufzeichnungen) vor den Verarbeitungs- und Modellierungsschritten optimal, um die gewünschten Anomalien aufzudecken.