Sell-Out-Prognosen sind heute eine der größten Herausforderungen für die meisten Fertigungsunternehmen.
Hersteller haben kaum die volle Kontrolle über ihre Verkäufe. Bestehende Prognose-Engines haben erhebliche Einschränkungen. Dafür gibt es drei Hauptgründe:
1.Die Komplexität der Extraktion von Daten aus den meisten Datenquellen (Excel-Dateien wie Mediapläne, PDF-Berichte...)
2Die Unfähigkeit, verschiedene Effekte vorherzusagen die sich auf den Endverkauf auswirken (Social Media, Wettbewerb...)
3Die Unfähigkeit, spezifische Brancheneffekte zu berücksichtigen (Global-Shopper-Effekt - Luxusgüter, Umweltinitiativen der Regierung - Autoindustrie...).
Artefact liefert datengestützte Lösungen, die Unternehmen bei ihrer Suche nach einer zuverlässigen Sell-Out-Prognose unterstützen.
Auf der Grundlage dieser Beobachtungen und dank unserer fundierten technischen Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und fortschrittlicher KI-Techniken erstellen wir äußerst umfassende und zuverlässige Modelle zur Sell-Out-Prognose, die in der Lage sind, sich an unvorhersehbare Markteffekte und Branchenspezifikationen anzupassen.
Prognostizieren der Auswirkungen von Werbeaktionen auf den Sell-Out.
Hersteller und Einzelhändler haben das gemeinsame Ziel, die Menschen zu mehr Käufen zu motivieren. Daher sind entsprechende Werbekampagnen häufig auf dieses für beide Seiten vorteilhafte Ziel ausgerichtet. Werbeaktionen von Einzelhändlern und Herstellern haben eine komplexe Struktur, die sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Komponenten sowie unmittelbare und langfristige Auswirkungen umfasst.
Um die Strategie von Werbeaktionen (Menge, Preis, Zeit, Produkt usw.) und die Auswirkungen auf den Sell-Out zu optimieren, ist es notwendig, Nutzen und Wirkung bewerten zu können.
Werbeaktionen haben jedoch ihren Preis: entweder den Verlust von Verkäufen ähnlicher Produkte, die sonst gekauft worden wären, oder den Verlust von Einnahmen aufgrund der Werbeaktion selbst. Eine klare und selbstlernende Bewertung von Werbeaktionen ist unabdingbar, um deren Einsatz zu verfolgen und zu optimieren. Artefact ist in der Lage, solche Vorhersagemodelle zu erstellen, um Werbeentscheidungen zu verbessern.
Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten.
Die Mustererkennung ist ein elementarer Aspekt der Datenanalyse. Sie besteht hauptsächlich aus der Erkennung von Mustern und Regelmäßigkeiten in Daten, um bestimmte Verhaltensweisen zu verstehen.
Die Identifizierung eines Problems in Ihrem Lieferkettenprozess, die Aufdeckung von Betrugsfällen oder das Aufdecken verdächtigen Verhaltens in einer Menschenmenge sind konkrete, hochwertige Anwendungsfälle. Die Methodik von Artefact ist darauf ausgelegt, dieses Ausreißerverhalten zu erkennen und gleichzeitig die Fallstricke dieses Verknappungsphänomens vermeiden.
Wir nutzen die verfügbaren Rohdaten (strukturierte Daten wie Betriebsprotokolle oder sogar Bilder und Videoaufzeichnungen) vor den Verarbeitungs- und Modellierungsschritten optimal, um die gewünschten Anomalien aufzudecken.
