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Vorhersagen

Vorhersagen basierend auf Algorithmen des maschinellen Lernens

UNSERE FÄHIGKEITEN IM MASCHINELLEN LERNEN

Data Science
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
Vorhersage

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

Optimierung
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

01
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.
02
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.
03
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.
04
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.

WERT FÜR DAS UNTERNEHMEN

Steigerung der Genauigkeit der Prognose um 20%
Steigerung der Genauigkeit der Prognose um 20%
Reduzierung der Prognosezeit um bis zu 50%
Reduzierung der Prognosezeit um bis zu 50%
Vereinfachung und Beschleunigung des gesamten Prognose- und Planungsprozesses
Vereinfachung und Beschleunigung des gesamten Prognose- und Planungsprozesses

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
GESCHÄFTSPROZESSANPASSUNG

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

ENTWICKLUNG VON ML-MODELLEN
ENTWICKLUNG VON ML-MODELLEN

Entwicklung, Integration und Implementierung von ML-Prognosemodellen.

SUPPORT UND WEITERENTWICKLUNG
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.

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
Neuberechnung der Prognose bei Bedarf.
Speicherung einer Version der genehmigten Prognose zur Bewertung der Genauigkeit.
INTEGRATION INTEGRATION
Neuberechnung der Prognose bei Bedarf.
Speicherung einer Version der genehmigten Prognose zur Bewertung der Genauigkeit.

UNSERE KUNDEN NUTZEN ML ZUR PROZESSUMGESTALTUNG

Die von uns entwickelten Lösungen für Prognose und Optimierung werden in großen Unternehmen weltweit eingesetzt.

Unilever – Prognose der Basissales und Gesamtsales für das Verkaufsteam
Unilever – Prognose der Basissales und Gesamtsales für das Verkaufsteam
Greenfields – Tagesgenaue operative Prognose für 12 Wochen
Greenfields – Tagesgenaue operative Prognose für 12 Wochen
Milchproduzent – Prognose des Umsatzvolumens für Promotion-Aktionen
Milchproduzent – Prognose des Umsatzvolumens für Promotion-Aktionen
Greenfields – Langfristige, monatsgenaue rollierende Prognose für 12 Monate
Greenfields – Langfristige, monatsgenaue rollierende Prognose für 12 Monate
Milchproduzent – Abonnement für regelmäßige datenwissenschaftliche Dienstleistungen
Milchproduzent – Abonnement für regelmäßige datenwissenschaftliche Dienstleistungen
Unilever – Gesamtnachfrageprognose für das Demand Planning-Team
Unilever – Gesamtnachfrageprognose für das Demand Planning-Team
Unilever – Prognose der E-Commerce-Verkäufe
Unilever – Prognose der E-Commerce-Verkäufe
Milchproduzent – Abonnement für reguläre Data-Science-Dienste
Milchproduzent – Abonnement für reguläre Data-Science-Dienste
Unilever – Angepasste Verkaufsprognosemodelle für Walmart, Amazon und Target
Unilever – Angepasste Verkaufsprognosemodelle für Walmart, Amazon und Target
Unilever – Regelmäßiger Service und Unterstützung von ML-Modellen
Unilever – Regelmäßiger Service und Unterstützung von ML-Modellen

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