Einzelhandels-Absatzprognose bei einem Lebensmitteleinzelhändler

Einzelhandels-Absatzprognose bei einem Lebensmitteleinzelhändler

Einzelhandels-Absatzprognose bei einem Lebensmitteleinzelhändler

Es wird eine automatisierte Lösung zur Vorhersage des Absatzes beliebiger Produkte entwickelt und in den Pilotbetrieb überführt.

Transparenter White-Box Ansatz für den Kunden

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Schaffung von Unabhängigkeit von externem Anbieter durch in-house Lösung

Hohe Kosteneinsparungen

Herausforderung

Ein international tätiger Lebensmittelhändler will die Absatzprognosen seiner Produkte automatisieren und eine automatisch gesteuerte Wertschöpfungskette einführen. Die bisher eingesetzte Software soll abgelöst werden durch die Entwicklung einer Lösung, welche intern eigenständig übernommen und weiterentwickeln werden kann.

Lösung

Es werden Prognosemodelle entwickelt und gezielt auf bestimmte Anforderungen (z.B. Einführung neuer Produkte) optimiert. Die Verfahren werden anschließend in einen automatisierten Prozess, zur Ausweitung auf beliebige Märkte und Warengruppen, integriert.

Ergebnis

Die Prognosegüte kann gegenüber der bisher eingesetzten Software gesteigert werden. Der Prozess ist automatisiert und kann vom Kunden gesteuert und weiter verbessert werden.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Nachfrageprognose im Supply-Chain-Management

Nachfrageprognose im Supply-Chain-Management

Nachfrageprognose im Supply-Chain-Management

Mithilfe von Absatzprognosen und Demand Forecasting soll für einen Getränkekonzern die komplette Supply-Chain optimiert werden.

Erhebliche, mit steigender Stufe in der Supply-Chain wachsende Reduktion des Peitscheneffekts

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Verringerung von Out-of-Stock-Situationen trotz gleichzeitiger Verringerung der Bestände

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Zentrales Errechnen von Bestellvorschlägen ermöglicht Übergang zum Vendor-Managed-Inventory

Herausforderung

Out-of-Stock-Situationen und überschüssige Bestände sind auf allen Stufen der Supply-Chain vorhanden und müssen verringert werden. Peitscheneffekte sollen in den historischen Absatzdaten identifiziert und Gegenmaßnahmen implementiert werden. Dabei soll steigende Produktvielfalt ohne Notwendigkeit manueller Eingriffe bewältigt werden.

Lösung

Die Datensilos werden aufgebrochen durch die Errichtung eines übergreifenden Data-Lakes zur zentralisierten Steuerung der kompletten Supply-Chain. Es werden automatisierte Absatzprognosen für alle Stufen der Supply-Chain mit Algorithmen des maschinellen Lernens basierend auf historischen Absatzdaten implementiert. Prognose der unbekannten Nachfrage durch Modellierung der Nachfragedaten aus den historischen Absatzdaten.

Ergebnis

Eine universelle, automatisierte Prognoseumgebung liegt vor, die flexibel auf allen Stufen der Supply-Chain eingesetzt werden kann. Peitscheneffeke werden reduziert durch kürzere Reaktionszeiten und verlässliche Prognosen auf allen Stufen.

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Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

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Nachfrageprognose von Ersatzteilen durch Machine Learning

Nachfrageprognose von Ersatzteilen durch Machine Learning

Nachfrageprognose von Ersatzteilen durch Machine Learning

Ein Ersatzteilhändler verbessert mit Machine Learning-Verfahren die Genauigkeit der Nachfrage-Vorhersage und erhöht so Teileverfügbarkeit und reduziert entgangene Umsätze um 50 %.

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Erhöhung der Prognosegenauigkeit an alle Verkaufsstandorten und für die wichtigsten Produktgruppen

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Erhöhung der Teileverfügbarkeit (Servicelevel)

Gezielte Steuerung des Lagerumschlags

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Reduktion von entgangenen Umsätzen um 50%

Herausforderung

Ein Händler von Baumaschinen-Ersatzteilen möchte die Nachfragemengen für seine Produkte in den nächsten Monaten an verschiedenen Standorten prognostizieren um damit seine Lager bedarfsgerecht zu bestücken.

Lösung

Aus firmeninterne Daten (bspw. historische Nachfrage-mengen, Produktstammdaten, Stammdaten zu den Verkaufsstandorten, …) und externe Datenquellen (Wetter- und Wirtschaftsdaten) wurden relevante Vorhersageindikatoren identifiziert. Mithilfe eines Machine Learning Algorithmus kann die Ersatzteilnachfrage an allen Standorten für die nächsten 12 Monate genauer vorhergesagt werden, als das bisher möglich war.

Ergebnis

Die erhöhte Vorhersagegenauigkeit führt dazu, dass der Händler seine Lager effizienter managen kann. Der unternehmerische Mehrwert zeigt sich in Kennzahlen wie Teileverfügbarkeit (Service Level), Lagerumschlag und Reduktion der entgangenen Umsätze durch die Vermeidung leerer Lager.

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Online-Recommender-System für Cross-Selling

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Datenbasierte Produktempfehlungen ermöglichen die einheitliche und individuelle Kundenansprache an allen Touchpoints.

Z

75% der Empfehlungen werden durch die Vertriebsexperten als hilfreich bewertet

Ein Algorithmus für Empfehlungen an mehreren Customer Touchpoints

Befähigung zur Weiterentwicklung des Empfehlungssystems durch Know-How-Transfer

Herausforderung

Ein B2B Versandhändler möchte durch bessere Cross-Selling-Angebote seinen Umsatz steigern. Die Kunden sollen sowohl durch den klassischen Vertrieb als auch im wachsenden Onlinebereich einheitlich und individuell angesprochen werden.

Lösung

Basierend auf Transaktionsdaten wird ein Empfehlungsalgorithmus entwickelt. Die Güte der Empfehlungen wird im Zuge der Entwicklung laufend durch Vertriebsexperten validiert. Gemeinsam mit der IT des Kunden wird ein Konzept zur Erfassung der Nutzeraktivitäten im Webshop entwickelt, um den Algorithmus mit diesen Daten anzureichern.

Ergebnis

Kundenindividuelle Produktempfehlungen werden einheitlich im Vertriebssystem und im Webshop bereitgestellt. Ein automatisierter Feedbackloop aus dem Vertrieb ermöglicht die kontinuierliche Weiterentwicklung der Empfehlungen.

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Laufende Sortimentsanalyse durch eine Webanwendung im Werkzeughandel

Laufende Sortimentsanalyse durch eine Webanwendung im Werkzeughandel

Laufende Sortimentsanalyse durch eine Webanwendung im Werkzeughandel

Mithilfe eines interaktiven Analyse-Tools konnte der Sortimentbereinigungsprozess eines Werkzeughändlers deutlich vereinfacht und beschleunigt werden.

!
Der komplexe Prozess der Sortimentsbereinigung ist innerhalb weniger Minuten durchführbar
Z

Der Prototyp vereint die Qualität heterogener Bedarfssignale aus verschiedenen Märkten

Der Prototyp vereint die Qualität heterogener Bedarfssignale aus verschiedenen Märkten

Herausforderung

Das stetig wachsende Sortiment eines Werkzeughändlers muss regelmäßig hinsichtlich verschiedener Kriterien überprüft werden. Hierzu zählen bspw. das Aussortieren von Produkten mit geringem Absatz und Beschränkungen von Lagerplatz und Werbeflächen. Zwischen den einzelnen Produkten herrschen viele Abhängigkeiten, die bei der Sortimentsbereinigung berücksichtigt werden müssen.

Lösung

Die relevanten Informationen zum Produktsortiment werden dem Anwender einfach und übersichtlich in einer Web-Anwendung dargestellt. Verschiedene Kriterien und Geschäftslogiken zur Sortimentsbereinigung können über Regler und Check-Boxen aktiviert und deren Einfluss getestet werden.

Ergebnis

Die Durchführung der Sortimentsbereinigung kann mithilfe der Lösung auf wenige Minuten reduziert werden. Der Prozess ist dabei vollständig in der Web-Anwendung durchführbar und es müssen bspw. keine Excel-Auswertungen mehr erstellt werden.

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