Fallstudie
Preisprognosen für ausgewählte Produktsegmente
Problem
- Der Kunde wollte die Trends und Treiber für die Nachfrage nach bestimmten Produktsegmenten verstehen, um sie dynamisch anzupassen und den Umsatz zu maximieren.
- Früher wurden die Preise von den Verkäufern in den Ländern auf der Grundlage ihres Fachwissens festgelegt, jedoch ohne ein systematisches Verständnis der Muster, die sich auf die Preise auswirken.
Näherung
- Wir begannen das Projekt mit einer gründlichen Untersuchung und Analyse der internen und externen Daten, die sich auf Nachfrage, Umsatz, Auftragseingang und Preise auswirken. In dieser Phase gab es auch viele Gespräche mit den Verkäufern.
- Anschließend haben wir mehrere KI-Modellierungsansätze angewendet und getestet und das leistungsstärkste Modell ausgewählt.
- Nachdem das KI-Modell getestet war, produzierten wir alle Datenpipelines und das KI-Modell in die Umgebung und die operativen Systeme des Kunden.
Ergebnisse
Vertriebsmitarbeiter können über ein Szenario-Tool wie folgt auf die Prognoseergebnisse zugreifen und diese testen: Forecasting (2-7-Monats-Prognosen) und Performance (Prognosen im Vergleich zu realisierten Preisen).
Geschäftswert
Verkauf, Preisgestaltung, Bestandsverwaltung.
Technik & Methoden
Industrie
Fall
Kunde
Forestry Company
Der Kunde ist ein führender Hersteller von Bioprodukten auf Holzbasis, wie Zellstoff, Schnittholz, Biochemikalien und Bioenergie. Seine Produkte sind für ihre hohe Qualität bekannt, die auf den einzigartigen Eigenschaften des nordischen Holzes beruht.
