x

    Intäktsprognoser: Hur Quick Quack Car Wash utnyttjade maskininlärning i Anaplan för finansiell planering (FP&A)

    Klient: Snabb Quack Biltvätt
    • LinkedIn
    • Twitter
    • Copy
    • |
    • Shares 10
    • Reads 1204
    • Downloads 19
    case study
    • Datavetenskap
    • Anaplan
    • Detaljhandel
    Problembeskrivning Problembeskrivning

    Quick Quack Car Wash (QQCW) stod inför betydande utmaningar i intäktsprognoserna på grund av:

    • Hög variation i efterfrågan: Externa faktorer som helgdagar, väderförhållanden (regn, föroreningar, pollen och andra regionala händelser) påverkar efterfrågan avsevärt.
    • Prognoser för medlemmar och icke-medlemmar: Att förutsäga både medlemmars biltvättar och icke-medlemmars drop-in-besök var en komplex uppgift.
    • Låg prognosnoggrannhet: Traditionella tidsseriemodeller hade svårt att ge korrekta prognoser, vilket hindrade resursplanering i över 200 butiker på västkusten och i centrala USA.
    Lösning implementerad Lösningsimplementering

    För att hantera dessa utmaningar samarbetade QQCW med Polestar Analytics för att implementera en avancerad prognoslösning som utnyttjar data från Anaplan Plan IQ och AccuWeather.

    Viktiga steg:

    • Dataintegration:
      • Polestars integrationsverktyg Wormhole användes för att sömlöst koppla samman Anaplan Plan IQ med AccuWeathers API.
      • Historisk och prognostiserad väderdata på postnummernivå extraherades och berikades med över 80 datavariabler.
    • Funktionsteknik:
      • Polestars dataforskare identifierade 12 viktiga väderrelaterade faktorer som avsevärt påverkar QQCWs intäkter.
    • Modellutveckling:
      • Avancerade maskininlärningsmodeller implementerades inom Anaplan Plan IQ för att förutsäga både medlems- och icke-medlemsbiltvättar, samt tillhörande intäkter.
    • Prognoser:
      • Modellen genererar noggranna 90-dagars framåtblickande intäktsprognoser, vilket gör det möjligt för QQCW att optimera resursallokering och operativ planering.
    Teknik och fördelar Teknik och fördelar

    Genom att anamma denna innovativa metod har QQCW:

    • Förbättrad dataprecision: Utnyttjade platsspecifik väderdata i realtid från AccuWeather för att förbättra prognosnoggrannheten.
    • Förbättrat tvärfunktionellt samarbete: Samordnade datavetenskapliga insikter med sälj- och driftsteam för att driva bättre beslutsfattande.
    • Optimerad resursallokering: Möjliggjorde effektiv resursplanering genom att tillhandahålla tillförlitliga, datadrivna prognoser.

    Denna lösning ger QQCW möjlighet att navigera i biltvättsbranschens komplexitet och uppnå hållbar tillväxt.

    Några utmaningar?
    Våra branschexperter kan lösa ditt problem.
    Affärspåverkan
    • Förbättrad prognosnoggrannhet med 45–50 % .
    • Optimerade operativa strategier baserade på efterfrågemönster.

    More Case Studies