La previsión de agotamiento de existencias es uno de los principales retos actuales para la mayoría de las empresas manufactureras.
Los fabricantes apenas tienen un control total sobre sus ventas. Los motores de predicción existentes tienen importantes limitaciones debido a tres razones principales:
1.La complejidad de extraer data de la mayoría data (archivos de Excel como planes de medios, reportsen reports)
2. La imposibilidad de predecir varios efectos que influyen en las ventas finales (redes sociales, competencia…)
3. La incapacidad de tener en cuenta efectos específicos del sector (efecto de los compradores globales – sector del lujo, iniciativas gubernamentales medioambientales – sector del automóvil…).
Artefact soluciones data para ayudar a las empresas en su búsqueda de una predicción fiable de las ventas.
A partir de las observaciones anteriores y gracias a nuestros sólidos conocimientos técnicos en materia de aprendizaje automático y AI avanzadas AI , desarrollamos modelos de predicción de ventas exhaustivos y fiables, capaces de adaptarse a los efectos impredecibles del mercado y a las particularidades del sector.
Predicción del impacto de las promociones en el agotamiento de existencias.
Los fabricantes y los minoristas comparten el objetivo de fomentar un mayor número de visitas a las tiendas, por lo que las campañas promocionales suelen orientarse hacia este objetivo mutuamente beneficioso. Las promociones ofrecidas por los minoristas y los fabricantes tienen una estructura compleja, que incluye componentes tanto monetarios como no monetarios, así como efectos inmediatos y a largo plazo.
Para optimizar la estrategia de promociones (cantidad, precio, momento, producto, etc.) y su impacto en las ventas, es necesario poder evaluar su valor y su repercusión.
Sin embargo, las promociones tienen un coste: ya sea la pérdida de ventas de productos similares que, de otro modo, se habrían comprado, o la pérdida de ingresos derivada de la propia promoción. Es imprescindible contar con una evaluación clara y capaz de aprender por sí misma para realizar un seguimiento y optimizar el uso de las promociones, y Artefact capaz de crear esos modelos predictivos para mejorar las decisiones promocionales.
Detección de patrones y regularidades.
La detección de patrones es una rama fundamental del data . Consiste principalmente en el reconocimiento de patrones y regularidades en data comprender comportamientos específicos.
Identificar un problema en el proceso de la cadena de suministro, detectar operaciones fraudulentas o poner de manifiesto comportamientos sospechosos entre una multitud son casos de uso concretos y de gran valor. La metodología Artefactestá diseñada para detectar estos comportamientos atípicos, evitando al mismo tiempo caer en la trampa de este fenómeno de escasez.
Aprovechamos al máximo data brutos disponibles data data estructurados, data registros de operaciones o incluso imágenes y grabaciones de vídeo) antes de las fases de procesamiento y modelización para detectar las anomalías deseadas.
