Het voorspellen van uitverkochte artikelen is tegenwoordig een van de grootste uitdagingen voor de meeste productiebedrijven.
Fabrikanten hebben nauwelijks volledige controle over hun verkoop. Bestaande voorspellingsmodellen hebben aanzienlijke beperkingen om drie belangrijke redenen:
1.De complexiteit van het extraheren van data uit de meeste data (Excel-bestanden zoals mediaplannen, reports)
2. Het onvermogen om verschillende effecten te voorspellen die van invloed zijn op de uiteindelijke verkoop (sociale media, concurrentie…)
3.Het onvermogen om rekening te houden met specifieke sectorale effecten (het 'Global Shoppers'-effect – luxe, overheidsinitiatieven op milieugebied – auto-industrie…).
Artefact data oplossingen om bedrijven te helpen bij hun zoektocht naar een betrouwbare voorspelling van de uitverkoop.
Op basis van bovenstaande observaties en dankzij onze diepgaande technische kennis van machine learning en geavanceerde AI ontwikkelen wij zeer uitgebreide en betrouwbare modellen voor de voorspelling van uitverkoop, die zich kunnen aanpassen aan onvoorspelbare markteffecten en de specifieke kenmerken van de sector.
Het voorspellen van het effect van promoties op de uitverkoop.
Fabrikanten en detailhandelaren hebben hetzelfde doel voor ogen: het stimuleren van meer winkelbezoeken. Daarom zijn promotiecampagnes vaak gericht op dit wederzijds voordelige doel. Promoties van detailhandelaren en fabrikanten hebben een complexe structuur, die zowel financiële als niet-financiële componenten omvat, evenals onmiddellijke en langetermijneffecten.
Om de promotiestrategie (hoeveelheid, prijs, timing, product, enz.) en de invloed daarvan op de verkoopcijfers te optimaliseren, is het noodzakelijk om de waarde en de impact ervan te kunnen inschatten.
Promoties brengen echter kosten met zich mee: ofwel in de vorm van gederfde omzet uit vergelijkbare producten die anders wel zouden zijn gekocht, ofwel in de vorm van gederfde inkomsten als gevolg van de promotie zelf. Een duidelijke en zelflerende evaluatie van promoties is essentieel om het gebruik ervan te monitoren en te optimaliseren, en Artefact in staat om dergelijke voorspellende modellen te ontwikkelen om de beslissingen op het gebied van promoties te verbeteren.
Detectie van patronen en regelmatigheden.
Patroonherkenning is een fundamenteel onderdeel van data . Het bestaat voornamelijk uit het herkennen van patronen en wetmatigheden in data specifiek gedrag te begrijpen.
Het opsporen van een probleem in uw toeleveringsketen, het opsporen van frauduleuze activiteiten of het aan het licht brengen van verdacht gedrag binnen een groep zijn concrete, waardevolle toepassingen. De methodologie Artefactons Artefactis ontworpen om dit afwijkende gedrag op te sporen en tegelijkertijd de valkuil van dit schaarstefenomeen te vermijden.
We maken optimaal gebruik van data beschikbare ruwe data gestructureerde data operationele logboeken of zelfs foto’s en video-opnames) vóór de verwerkings- en modelleringsfasen om de gewenste afwijkingen aan het licht te brengen.
