Problemstellung
Ein führendes Unternehmen stand vor der Herausforderung, dass sein Vertriebsprognoseteam viel Zeit mit Datenbeschaffung und manueller Analyse verbringen musste. Das Team wurde häufig durch inkonsistente Daten verschiedener Produkte behindert, was zu einer suboptimalen Prognosegenauigkeit führte.
Das Unternehmen benötigte eine Lösung, um den Prognoseprozess zu optimieren, damit sich das Team auf strategische Entscheidungen anstatt auf Datenbeschaffung und -verarbeitung konzentrieren konnte.
Umgesetzte Lösungen
- Ein spezialisiertes Data-Science-Team für den Multi-Algorithmus-Ansatz.
- Holt-Winters, neuronale Netze, ETS und ARIMA werden für Prognosen verwendet.
- Maßgeschneiderte Prognosemodelle für verschiedene Produktkategorien.
- Es werden rollierende Prognosen und vergleichende Trendanalysen bereitgestellt.
- Nahtloser Datenaustausch durch Copilot-Integration.
- Konzentrieren Sie sich auf margenstarke Produkte, um die Verkaufsleistung zu verbessern.
Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.