Vorhersagen basierend auf Algorithmen des maschinellen Lernens ML

UNSERE FÄHIGKEITEN IM MASCHINELLEN LERNEN

Data Science

Verarbeitung und Analyse von Datensätzen, um Muster, Abhängigkeiten und Optimierungsbereiche zu finden: Vermeidung von Produktmangel, Analyse der Effektivität von Werbeaktionen, Zerlegung der Nachfragefaktoren, Erkennung von Anomalien und mehr.

Vorhersage

Vorhersagemodelle basierend auf Algorithmen des maschinellen Lernens: Vorhersage der Nachfrage, des Verkaufs während Werbeaktionen, des Kannibalisierungsniveaus des Sortiments und mehr.

Optimierung

Modelle zielen auf die Maximierung von Gewinn, Einkommen oder die Reduzierung von Kosten ab: Optimierung von Investitionen in die Promotion, Optimierung von Lagerbeständen im Lager oder im Geschäft, „intelligente“ Preisgestaltung usw.

VORTEILE VON ML FÜR VORHERSAGEN

VERFEINERT

Moderne Ansätze des ML können implizite Muster zwischen der Zielvariablen, zum Beispiel der Nachfragekurve, und verschiedenen Einflussfaktoren, die mit traditionellen Modellen oder durch Expertenmeinungen nicht identifizierbar sind, finden und daraus lernen.

SCHNELLER

Mit Algorithmen des maschinellen Lernens werden riesige Mengen statistischer Daten und Variablen für die Vorhersage innerhalb von Minuten verarbeitet, was Mitarbeitern Zeit für die Lösung wichtigerer strategischer und analytischer Aufgaben freigibt.

GENAUER

Traditionelle Vorhersagemethoden basieren auf historischen Verkaufsdaten, während ML-Vorhersagen zusätzlich andere wichtige Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen, wie Werbekosten, Produktbestände, Wetter usw., verwenden. ML-Vorhersagen ermöglichen es, Veränderungen in Zahlen zu erklären und neue Faktoren zu identifizieren, die zuvor nicht offensichtlich waren.

VORTEILHAFTER

Eine erhöhte Vorhersagegenauigkeit ermöglicht es, Kosten zu senken, die Rentabilität und Effizienz entlang der gesamten Lieferkette zu erhöhen und fundiertere Entscheidungen in einem schnelllebigen Umfeld zu treffen.

UNSERE LÖSUNGEN FÜR DIE PROGNOSE

In jedem Bereich ist jeder Projekt einzigartig. Daher helfen wir zunächst dabei, die Geschäftsprozesse zu analysieren und gegebenenfalls zu optimieren, um Hindernisse für die Einführung und effektive Nutzung neuer technologischer Lösungen zu beseitigen, indem wir eine maßgeschneiderte ML-Modell entwickeln.

GESCHÄFTSPROZESSANPASSUNG

Audit, Analyse und Anpassung des Zielgeschäftsprozesses unter Berücksichtigung der Besonderheiten der entwickelten ML-Lösung.

ENTWICKLUNG VON ML-MODELLEN

Entwicklung, Integration und Implementierung von ML-Prognosemodellen.

SUPPORT UND WEITERENTWICKLUNG

Unterstützung der ML-Modelle nach der Implementierung: technische Unterstützung der ML-Modelle und funktionale Unterstützung der Geschäftsteams.

HAUPTFUNKTIONALE BEREICHE

Data-Science-Methoden und maschinelles Lernen können eine Reihe von Schlüsselgeschäftsaufgaben effizienter lösen - von der Nachfrageprognose bis zur Optimierung von Millionenbudgets für Preiswerbung.

Nachfrageplanung

Basislinienprognose

Nachfrageprognose

Datenbereinigung

Nachfragefaktoranalyse

Trend- und Saisonanalyse

Erkennung und Markierung von Anomalien

Promotionsplanung

Prognose der Promotion-Uplift-Volumina

Bewertung der Kannibalisierung von regulären Verkäufen

Prognose der Promotionsvolumina

Analyse der Wirksamkeit nicht preisbezogener Promotions

Analyse der Promotionsstrategien der Wettbewerber

Vertriebsplanung

Regalverkaufsprognose

Berechnung des Sortimentskannibalisierungsgrads

Prognose saisonaler Verkäufe

Prognose der Investitionsvolumina in Netzwerken („Ko-Investitionen“)

Prognose der Verkäufe von Neuheiten

Aufschlüsselung der tatsächlichen Verkäufe nach Treibern

Lieferplanung

Berechnung des prognostizierten

Lagerbestands Analyse und Prognose von Warenengpässen

Berechnung des Zielbestands auf der Grundlage einer probabilistischen

Nachfrageprognose Probabilistische Nachfrageprognose

ANGEWANDTE METHODEN DES MASCHINELLEN LERNENS

Je nach Aufgabe, Datenverfügbarkeit und Datenqualität erstellen unsere Data Scientists ein Modell mit einem einzigartigen Satz von Merkmalen und Algorithmen. Das gesetzte Ziel kann durch regressionsbasierte Methoden, Entscheidungsbäume, Ensembles oder deren Kombination erreicht werden.

REGRESSION MODELLE

Ein einfaches und gleichzeitig leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage von Zeitreihen, das klare Interpretationen, einfache Anwendung, Stabilität und Zuverlässigkeit bietet, insbesondere in Situationen mit begrenzten Daten.

ENTSCHEIDUNGSBÄUME

Ein vielseitiger und leistungsstarker Maschinelles Lernen-Algorithmus, insbesondere in Szenarien, in denen Interpretierbarkeit, nichtlineare Beziehungen und Merkmalsauswahl von Bedeutung sind.

ENSEMBLES

Diese Technik verwendet mehrere Trainingsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, lineare Modelle oder neuronale Netze, um genauere Vorhersagen zu erhalten als von jedem Algorithmus allein. Die Flexibilität in der Modellarchitektur und der Hyperparameteranpassung ermöglicht eine präzise Anpassung an die Lösung spezifischer Aufgaben.

HEURISTIKEN

Die Methode akkumuliert die gesammelte Erfahrung des Entwicklungsteams in einer bestimmten Branche unter Berücksichtigung von Randfällen und trägt zur Effizienzsteigerung aller verwendeten Technologien bei.

NAHTLOSE INTEGRATION MIT ANAPLAN

Eine Integration von Prognosemodellen auf Basis von Maschinelles Lernen mit der Anaplan-Plattform sowie mit anderen integrierten Geschäftsplanungslösungen (IBP) ist möglich.