Data & AI voor operaties
Vraagvoorspelling en AI-gestuurde toeleveringsketen: aangepaste voorspellende engines om operationele processen te optimaliseren.
Het voorspellen van de uitverkoop is tegenwoordig een van de grootste uitdagingen voor de meeste productiebedrijven.
Dankzij onze sterke technische kennis van machine learning en geavanceerde AI technieken bouwen we zeer uitgebreide en betrouwbare modellen voor het voorspellen van de uitverkoop, die zich kunnen aanpassen aan onvoorspelbare effecten in de markt en aan de specificaties van de sector.
Bestaande predictie-engines hebben aanzienlijke beperkingen om drie belangrijke redenen:
1. De complexiteit van het extraheren van data uit de meeste data bronnen (Excel-bestanden zoals mediaplannen, PDF reports...)
2. Het onvermogen om verschillende effecten te voorspellen die de uiteindelijke verkoop beïnvloeden (sociale media, concurrentie...)
3. Het onvermogen om rekening te houden met specifieke industrie-effecten (Global Shoppers effect - Luxe, milieuoverheidsinitiatieven - Auto-industrie...).
We ontwerpen en leveren concrete acties via een uitgebreid kader.
Van data managementstrategie tot ervoor zorgen dat organisaties GDPR-compliant zijn, ons team helpt en adviseert leidinggevenden over hoe ze hun data governance kunnen optimaliseren om hun prestaties te verbeteren.>Wij geloven in het creëren van unieke oplossingen voor elk van onze klanten en we integreren hun teams om een op maat gemaakte en efficiënte organisatie te ontwerpen.
De impact van promoties op de uitverkoop voorspellen
Fabrikanten en detailhandelaren hebben hetzelfde doel, namelijk het stimuleren van meer winkelbezoeken, en daarom zijn promotiecampagnes vaak gericht op dit wederzijds voordelige doel. Promoties van detailhandelaren en fabrikanten hebben een complexe structuur, die zowel monetaire als niet-monetaire componenten omvat, alsmede onmiddellijke en langetermijneffecten.
Om de strategie van promoties (hoeveelheid, prijs, tijd, product, ...) en de impact op de uitverkoop te optimaliseren, is het nodig om de waarde en de impact ervan te kunnen inschatten.
Promoties hebben echter een kostprijs: ofwel het verlies van verkoop voor gelijkaardige producten die anders gekocht zouden zijn, ofwel het verlies van inkomsten door de promotie zelf. Het hebben van een duidelijke en zelflerende evaluatie van promoties is verplicht om het gebruik ervan te volgen en te optimaliseren en Artefact is in staat om dergelijke voorspellende modellen te bouwen om promotionele beslissingen te verbeteren.
Detectie van patronen en regelmatigheden
Patroonherkenning is een fundamentele tak van data analyse. Het bestaat voornamelijk uit het herkennen van patronen en regelmatigheden in data om specifiek gedrag te begrijpen.
Het identificeren van een probleem binnen uw supply chain-proces, het opsporen van fraude-operaties of het blootleggen van verdacht gedrag binnen een menigte zijn concrete, hoogwaardige use cases. Onze Artefact's methodologie is ontworpen om dit afwijkend gedrag op te sporen en daarbij de valkuil van dit schaarstefenomeen te vermijden.
We maken optimaal gebruik van de beschikbare ruwe data (gestructureerde data zoals bedrijfslogboeken of zelfs afbeeldingen en video-opnamen) vóór de verwerkings- en modelleerstappen om de gewenste afwijkingen bloot te leggen.
Onze deskundige inhoud over Data & AI transformatie
Case-study on the pharmaceutical industry
In our previous articles, we challenged conventional ROI models for AI and introduced a multi-layered, context-driven framework for measuring AI’s unique value.
Our framework for AI ROI assessment
In our first article, we established why traditional ROI models fail to capture AI’s unique value dynamics—non-linear returns, delayed benefits, and contextual dependencies.
Why traditional investment models no longer apply ?
In today’s rapidly evolving technological landscape, IT has evolved from a traditional operational backbone to a strategic business partner. This shift is fueled by accelerating...
Mitigating Challenges in Developing Analytics & Reporting for Big Corporate Companies
In today’s data-driven companies, analytics & reporting - through dashboards are expected to deliver fast, actionable insights that support critical business decisions. Yet, according to...
Data & AI transformation in the healthcare industry : The bridge Interview of Justine Nerce, CEO of Artefact France
In this interview, Justine Nerce explains how AI is helping to meet the major challenges facing pharmaceutical companies, research laboratories and hospital institutions: Accelerating market...
How do you manage the emergence of AI agents in your marketing and communication organization, as well as in your business processes?
Artificial intelligence is rapidly reshaping the business landscape, moving beyond mere promise to become a transformative reality. However, its effective integration within organizations still presents...
The future of marketing in the era of AI Agents: Reimagining organization and processes
Artificial intelligence is no longer just a promise but a reality redefining the contours of business. However, its effective integration within organizations still presents major...
Turning distributor data into a growth engine
In industries such as fast-moving consumer goods (FMCG) and fashion retail—where businesses heavily rely on distributor networks—data is evolving from a support function into a...
AI, music & creativity: A conversation with Artefact’s Julien Ho-Tong, Managing Partner, and Nicolas Lang, Senior Consultant.
The music industry is entering a new phase of transformation thanks to AI and generative AI. In this conversation for The Bridge, Julien Ho-Tong, Managing...
The ethical considerations and governance required for responsible Al adoption
The adoption of AI brings significant ethical considerations and governance challenges that must not be ignored. The way we develop, deploy, and manage AI technologies...
Google Marketing Live 2025: AI, Multimodal Search, and Agentic Experiences in Google, YouTube and its Advertising Solutions
Stepping out of Google Marketing Live 2025, one thing is crystal clear: the future we’ve been discussing in abstract terms has arrived. Google is no...
How AI-Driven Personalization Is Powering the Next Era of BFSI Engagement
Key insights from our webinar with Artefact, MoEngage and Treasure Data. We see firsthand how complex and urgent it is for BFSI organizations to evolve...
