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Prognose

Prognosemodelle auf Basis von Algorithmen des Maschinellen Lernens

UNSERE SPEZIALISIERUNG IM BEREICH DES MASCHINELLEN LERNENS

Prognose
Prognose

Prognosemodelle auf Basis von Algorithmen des maschinellen Lernens: Prognose von Nachfrage, Preisen, Vertrieb während der Promotion-Aktionen, Neuheiten, Bestandsniveau usw.

Datenwissenschaft (data science)
Datenwissenschaft (data science)

Verarbeitung und Analyse von Datensätzen zur Suche nach Gesetzmäßigkeiten, Abhängigkeiten und Optimierungsbereichen: Vermeidung von Warenfehlmenge, Analyse der Effektivität von Promotion-Aktivierungen, Dekomposition von Nachfragefaktoren etc.

Optimierung
Optimierung

Empfehlungsmodelle maximieren Gewinn-, Umsatz- oder Kostensenkungen: Optimierung von Werbeinvestitionen, Bestandsoptimierung in einem Lager oder Geschäft, „intelligente“ Preisgestaltung usw.

ML-VORTEILE FÜR PROGNOSE

01
PERFEKTER
Moderne ML-Ansätze können implizite Gesetzmäßigkeiten zwischen einer Zielvariablen, wie z. B. einer Nachfragekurve, und verschiedenen Faktoren, die sie beeinflussen, finden und daraus lernen, die mit traditionellen Modellen und Expertenanalysen nicht identifiziert werden können.
02
GENAUER
Traditionelle Prognosemethoden basieren auf historischen Vertriebsdaten, während die ML-Prognose andere wichtige Faktoren zusätzlich verwenden, die die Nachfrage beeinflussen: Promotion-Kosten, Produktbestände, Wetter usw.
03
RENTABELER
Die Nutzung von ML-Methoden ist eine effektive Lösung für Geschäftsteams, da der Zeitaufwand für die Erstellung und Analyse von Daten oder die Erstellung einer Prognose reduziert wird. Kann zu einer deutlichen Steigerung der Geschäftseffektivität führen.

TANGIABLE BUSINESS VALUE

Steigerung der Prognosegenauigkeit um bis zu 20%
Steigerung der Prognosegenauigkeit um bis zu 20%
Reduzierung der Zeit, die Spezialisten für Prognosen aufwenden, um bis zu 50%
Reduzierung der Zeit, die Spezialisten für Prognosen aufwenden, um bis zu 50%
Vereinfachung und Beschleunigung des Prognose- und Planungsprozesses im Ganzen
Vereinfachung und Beschleunigung des Prognose- und Planungsprozesses im Ganzen

UNSERE PROGNOSELÖSUNGEN

Jedes Projekt ist einzigartig, aber bei jedem Projekt helfen wir durch die Erstellung eines Customer-ML-Modells bei der Analyse und, falls erforderlich, beim Aufbau des Zielgeschäftsprozesses, damit es keine Hindernisse für die Einführung und Beherrschung einer neuen technologischen Lösung gibt.

EINRICHTUNG DES GESCHÄFTSPROZESSES
EINRICHTUNG DES GESCHÄFTSPROZESSES

Audit, Analyse und Einrichtung des Zielgeschäftsprozesses unter Berücksichtigung der Besonderheiten der zu erstellenden ML-Lösung.

ENTWICKLUNG DES ML-MODELLS
ENTWICKLUNG DES ML-MODELLS

Entwicklung, Integration und Einführung von ML-Prognosemodellen.

SERVICEUNTERSTÜTZUNG
SERVICEUNTERSTÜTZUNG

Unterstützung von ML-Modellen nach der Einführung: Technische Unterstützung von ML-Modellen und funktionale Unterstützung von Geschäftsteams (Outsourcing der Planerrolle und Datenanalytik).

HAUPTFUNKTIONSBEREICHE

Data-Science-Methoden und Algorithmen des Maschinelles Lernens können eine Reihe von wichtigen Geschäftsaufgaben effektiver lösen – von der Nachfrageprognose bis zur Optimierung von Millionenbudgets für Preispromotionen.

NACHFRAGEPLANUNG (DEMAND PLANNING)
Grundvertriebsprognose
Nachfrageprognose für Neuheiten
Allgemeine Nachfrageprognose
Vertriebsprognose für das saisonale Sortiment
Löschen der Vertriebshistorie
Dekomposition nach Nachfragefaktoren
PROMOTION-PLANUNG (PROMO PLANNING)
Prognose des Volumens von Promotion-Aktionen
Analyse der Effektivität von Preispromotions
Optimierung des Promotion-Plans und der Budgets
Analyse der Effektivität von Nicht-Preispromotions in Handelsnetzen
Analyse der Promotion-Strategien von Wettbewerbern
Prognose der Co-Investitionsvolumen nach Netzwerken ("Co-Investitionen")
VERTRIEBSPROGNOSE (SALES FORECASTING)
Prognose des optimalen Preisniveaus
Prognose des Distributionsniveaus
Prognose von Verkäufen aus dem Regal
Sortimentsoptimierung
Analyse des Kannibalisierungsgrades des Sortiments
LIEFERPLANUNG (SUPPLY PLANNING)
Prognose der Lagerbestände
Optimierung der Lagerbestände
Prognose des Kaufpreisniveaus
Voraussichtliche Nachfrageprognose
Analyse und Prognose der Verfügbarkeit von Waren im Regal

ANGEWANDTE METHODEN DES MASCHINELLEN LERNENS

Abhängig von der Aufgabe, Verfügbarkeit und Qualität der Eingangsdaten erstellen unsere Datenwissenschaftler ein Modell mit einem einzigartigen Satz von Funktionen und Algorithmen. Das gesetzte Ziel kann durch Regressionsmethoden, Algorithmen der Klasse „Entscheidungsbäume“, Tieflernen-Methoden (neuronale Netzwerke) oder eine Kombination aus allen oben genannten Methoden im „Algorithmenwettbewerb“ gelöst werden.

REGRESSIONSMODELLE
REGRESSIONSMODELLE
  • Lineare Regression
  • Polynomiale Regression
ENTSCHEIDUNGSBÄUME UND ENSEMBLES
ENTSCHEIDUNGSBÄUME UND ENSEMBLES
  • Entscheidungsbäume
  • K-nächste Nachbarn
  • Random Forest
  • Gradient Boosting
CLUSTERING
CLUSTERING
  • K-Means-Methode
  • DBSCAN
NEURONALE NETZWERKE
NEURONALE NETZWERKE
  • Perzeptronen
  • FALTENDE NEURONALE NETZWERKE (CNN)
  • Rekurrente Netzwerke (RNN)

INTEGRIERTE GESCHÄFTSLÖSUNG

Eingangsdaten
Daten in jedem Format: flache Dateien, Datenbanken, Cloud-Anwendungen etc.
ML-Modell
Es wird auf einem internen Server oder auf einer virtuellen Maschine (VM) bereitgestellt
Prognosevisualisierung
Prüfung
Korrektur
Vereinbarung
INTEGRATION INTEGRATION
Einführung der Neuberechnung der Prognose, falls erforderlich Speicherung einer Version der genehmigten Prognose zur Genauigkeitsbewertung
INTEGRATION INTEGRATION
Einführung der Neuberechnung der Prognose, falls erforderlich Speicherung einer Version der genehmigten Prognose zur Genauigkeitsbewertung

UNSERE KUNDEN TRANSFORMIEREN IHR GESCHÄFT DURCH MASCHINELLES LERNEN

Die von uns erstellten Prognose- und Optimierungslösungen werden von den größten multinationalen und lokalen Unternehmen in Russland und den USA genutzt.

Basis- und Gesamtvertriebsprognose für das Vertriebsteam
Basis- und Gesamtvertriebsprognose für das Vertriebsteam
Operationsprognose tageweise für 12 Wochen
Operationsprognose tageweise für 12 Wochen
Vertriebsvolumenprognose in Promotion-Aktionen
Vertriebsvolumenprognose in Promotion-Aktionen
Langfristige rollierende Prognose monatsweise für 12 Monate
Langfristige rollierende Prognose monatsweise für 12 Monate
Regelmäßige Serviceunterstützung von ML-Modellen
Regelmäßige Serviceunterstützung von ML-Modellen
Gesamtnachfrageprognose für das Nachfrageplanungsteam
Gesamtnachfrageprognose für das Nachfrageplanungsteam
Vertriebsprognose für die E-Commerce-Kunden
Vertriebsprognose für die E-Commerce-Kunden
Abonnement für regelmäßige datenwissenschaftliche Dienstleistungen
Abonnement für regelmäßige datenwissenschaftliche Dienstleistungen
Customer-Vertriebsprognosemodelle in Walmart, Amazon und Target
Customer-Vertriebsprognosemodelle in Walmart, Amazon und Target
Regelmäßige Serviceunterstützung von ML-Modellen
Regelmäßige Serviceunterstützung von ML-Modellen