售出预测 是当今大多数制造企业面临的主要挑战之一
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…).
Artefact 提供数据驱动的解决方案，帮助企业寻求可靠的销售预测。
基于上述观察，并得益于我们强大的机器学习技术知识和先进的人工智能技术，我们建立了高度全面和可靠的卖出预测模型，能够适应市场不可预测的影响和行业规范。
预测促销活动对销售的影响。
制造商和零售商的共同目标是刺激更多的购物之旅，所以促销活动往往是为了这个互利的目标。零售商和制造商给予的促销活动有一个复杂的结构，其中包括货币和非货币部分，以及即时和长期的影响。
为了优化促销策略（数量、价格、时间、产品......）和对销售的影响，有必要能够欣赏它们的价值和影响。
然而，促销是有成本的：要么是本来会购买的类似产品的销售损失，要么是由于促销本身而造成的收入损失。对促销活动有一个明确的和自学的评估是必须的，以跟踪和优化其使用，Artefact ，能够建立这样的预测模型来改善促销决策。
模式和规律性检测。
模式检测是数据分析的一个基本分支。它主要包括对数据中的模式和规律性的识别，以了解特定行为。
识别你的供应链过程中的问题，检测欺诈行为或暴露人群中的可疑行为是具体的、高价值的用例。我们的Artefact"的方法旨在检测这种异常行为，同时避免这种稀缺性现象的陷阱。
在处理和建模步骤之前，我们充分利用现有的原始数据（结构化数据，如操作日志，甚至图像和视频记录），以暴露出所需的异常情况。
