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
Agentic AI zal de mogelijkheden van uw marketingafdeling veranderen
Veel marketingleiders worden geconfronteerd met dezelfde paradox: ondanks grote investeringen in Generative AI blijft de verwachte impact op kosten, snelheid en prestaties uit. Waarom? Omdat...
Beheer van mastercontexten: De evolutie voorbij Master Data Management
Twee decennia lang gaf Master Data Management (MDM) organisaties één enkele bron van waarheid voor klanten, producten en leveranciers, zodat analyses en...
Casestudie: Versnelde toepassing van GenAI in de grondstoffenhandel
Toen een toonaangevende wereldwijde organisatie voor grondstoffenhandel haar AI wilde versnellen, wendde zij zich tot Artefact om potentieel om te zetten in meetbare prestaties. Het doel...
Hybride Agent-organisaties: Het volgende besturingssysteem voor de onderneming
Elke tien jaar of zo verandert de manier waarop bedrijven zich organiseren stilletjes - niet door grote aankondigingen, maar door een reeks opeengestapelde beslissingen die plotseling...
GenAI-adoptie: een pragmatische routekaart voor bedrijven die impact nastreven
Bij Artefact hebben we een bewezen methodologie ontwikkeld om bedrijven te helpen de stap te zetten van verkenning naar duurzame impact. Dit artikel legt de reis uit, de uitdagingen en...
Hoe je een agentische onderneming bouwt: de 4 P's van AI Transformatie
Hoe kunnen organisaties van experimenten naar echte schaalvergroting gaan met generatieve en agentische AI ? De afgelopen twee jaar hebben veel bedrijven veelbelovende pilotprojecten gelanceerd...
AI - Groei stimuleren in verspreide B2B-markten met Data en AI
Veel industrieën verkopen in zeer gefragmenteerde ecosystemen die bestaan uit duizenden kleine, onafhankelijke verkooppunten verspreid over steden en regio's - of het nu een...
De race naar Black Friday: Waarom timing de nieuwe prestatiemeter is
Oorspronkelijk bedacht door de politie van Philadelphia in de jaren 1950 om de chaotische drukte na Thanksgiving te beschrijven, kreeg "Black Friday" later een positieve draai als de dag dat winkels...
Automatiseer medische codering en verminder fouten dankzij Agentic AI
In onze vorige artikelen hebben we conventionele ROI-modellen voor AI ter discussie gesteld en een gelaagd, contextgedreven raamwerk geïntroduceerd voor het meten van de unieke waarde van AI.
De lange termijn: Behandel Data als onroerend goed
Vastgoed in de Golfregio ontwikkelt zich sneller en op grotere schaal dan ooit tevoren in de afgelopen tien jaar. In Dubai is meer dan...
Van detailhandelskosten naar concurrentievoordeel: 9 statistieken die loyaliteit stimuleren
Retailers zitten op een goudmijn van data, maar al te vaak worden ze behandeld als een kostenpost in plaats van een strategisch bedrijfsmiddel. Detailhandelaren die...
Ons raamwerk voor AI ROI-beoordeling
In ons eerste artikel hebben we vastgesteld waarom traditionele ROI-modellen er niet in slagen om de unieke waardedynamiek van AIvast te leggen: niet-lineaire opbrengsten, vertraagde voordelen en contextuele afhankelijkheden.
