Bedarfsprognose für den Einzelhandel und für verpackte Konsumgüter

Kennen Sie den zukünftigen Bedarf und optimieren Sie die Lager-, Versorgungs- und Vertriebskapazitäten, um Kosten zu sparen und die Rentabilität zu maximieren.

Einzigartige Zeitreihen

Wenden Sie sie auf Szenarien an, die durch eine einzelne Zeitreihe modellierbar sind, z. B. in Hinsicht auf den Personalbedarf in einem Lager über einen bestimmten Zeitraum oder den Bedarf an der Lieferung eines bestimmten Produkts.

Zeitreihen nach Produkt

Sie prognostiziert die Nachfrage nach N Zeitreihen pro Produkt, indem sie in der Lage ist, die individuelle Nachfrage für jedes Produkt abzuschätzen und die Bestandsanpassung in jedem vorliegenden Fall zu erleichtern.

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Die Nachfrageprognose ermöglicht die Vorhersage des Absatz- oder Verbrauchsvolumens eines Produkts in einem zukünftigen Zeitraum.

Die Anwendung von Machine-Learning-Technologien bietet die Möglichkeit, Vorhersagealgorithmen zu verwenden, die eine höhere Genauigkeit als herkömmliche statistische Methoden bieten. Basierend auf fortschrittlichen Analysen und statistischen Modellen, die automatisiert und kontinuierlich mit der Eingabe neuer Daten trainiert werden, garantieren sie eine zukunftsorientierte Sicht auf den Vertrieb in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und helfen dabei, Prozesse, Ressourcen und Investitionen effizienter zu planen.

In einem Umfeld ständiger Unsicherheit kann es den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg bedeuten, der Nachfrage einen Schritt voraus zu sein. Über automatisierte Tools zu verfügen, die die menschliche Entscheidungsfindung mit größtmöglicher Genauigkeit unterstützen, ist für die Geschäftsstrategie unerlässlich und wirkt sich direkt auf das Geschäft aus.

Keepler hat eine Lösung für die Bedarfsprognose entwickelt, die auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden kann und die Einschränkungen anderer On-Premise- und Cloud-basierter Lösungen in Bezug auf Datenformate und Algorithmen beseitigt. Sie nutzt sowohl eigene Daten also auch die von Dritten (Markt-, meteorologische, soziodemografische usw.), die, nachdem sie dank der Möglichkeiten der öffentlichen Cloud analysiert wurden, schnell zuverlässige Ergebnisse liefern.

  • Maßgeschneidert

  • Reduziert technologische Einschränkungen

  • Verwendet eigene Daten und Daten aus der Umgebung

  • Schnelles Time-to-Market

Erfahren Sie mehr über die Vorteile der Implementierung von prädiktiver Technologie

KOSTENERSPARNIS

Sie ermöglicht eine korrekte Dimensionierung des erforderlichen Personals, wodurch eine Über- oder Unterdimensionierung vermieden wird, sowie eine Optimierung der Logistik in Bezug auf Wartung und Verteilung.

RAUMOPTIMIERUNG

Sie erleichtert die Planung des für das Lager bestimmten Raums sowie eine bessere Verteilung des Produkts an verschiedenen Orten.

MAXIMIERT DIE RENTABILITÄT

Sie vermeidet die Verschwendung von Ressourcen oder die Verschlechterung von Produkten, indem sie den Bedarf kurz- und mittelfristig oder in bestimmten Zeiträumen genauer bestimmen kann.

KENNT DEN VERBRAUCH

Antizipieren Sie die Nachfrage mit größerem Wissen über Verbrauchsmuster indem Sie Angebote und Kampagnen entwerfen können, die auf zukünftige Vorhersagedaten abgestimmt sind.

Möchten Sie wissen, wie prädiktive Technologie Ihnen helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen?

Kontaktieren Sie uns und wir beginnen mit der gemeinsamen Arbeit.

  • Wir sprechen mit Ihnen, um Ihre spezifischen Anforderungen zu ermitteln.

  • Wir unterbreiten Ihnen einen Vorschlag mit einer technologischen und geschäftlichen Strategie, damit Sie in kürzester Zeit Ergebnisse erzielen.

  • Wir beginnen mit der Arbeit, immer in Abstimmung mit Ihrem Team, um in ein paar Wochen ein MVP zu haben und entwickeln uns von dort aus weiter.

Datenschutz: Der Datenverantwortliche ist Keepler Data Tech S.L. Der Zweck der Erhebung Ihrer Daten ist es, Ihren Informationsanfragen nachkommen zu können, ohne Ihre Daten an Dritte weiterzugeben. Wie in der Datenschutzerklärung erläutert, haben Sie das Recht, zu erfahren, welche Informationen wir über Sie haben, diese zu korrigieren oder zu löschen.

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