Skip links

Kiedy warto zainwestować w technologię prognozowania?

Technologia prognozowania jest szczególnie użyteczna tam, gdzie decyzje muszą być podejmowane z wyprzedzeniem, a dostępne dane historyczne pozwalają budować wiarygodne modele przyszłych zdarzeń. Umożliwia działanie proaktywne oraz szybszą reakcją na zmiany rynkowe i operacyjne.

Zespół chce przewidywać przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych i trendów,

Organizacja potrzebuje dokładniej prognozować sprzedaż z uwzględnieniem sezonowości, zmiennych rynkowych i zachowań klientów,

Kiedy zachodzi potrzeba lepszego planowania produkcji oraz optymalizacji zapasów i łańcucha dostaw,

Zarząd potrzebuje wiarygodnych prognoz do planowania budżetu i podejmowania decyzji strategicznych,

Firma chce optymalizować działania marketingowe poprzez przewidywanie ich skuteczności,

Gdy organizacja potrzebuje efektywniej zarządzać zespołem sprzedażowym i realistycznie wyznaczać cele.

Korzyści biznesowe

Optymalizacja produkcji i logistyki

Prognozowanie popytu wspiera efektywne planowanie produkcji, lepsze zarządzanie poziomem zapasów oraz optymalizowanie łańcucha dostaw. Dzięki temu organizacja może ograniczyć koszty wynikające zarówno z niedoborów, jak i nadprodukcji.

Precyzyjne przewidywanie sprzedaży

Trafniejsze prognozy pomagają wcześniej przygotować produkcję, logistykę i zasoby na zmieniające się potrzeby.

Skuteczna strategia marketingowa

Modele prognozowania pomagają w analizie skuteczności działań marketingowych, optymalizacji kampanii oraz wspierają planowanie oparte na danych, co przekłada się na lepsze decyzje i wyższą efektywność działań promocyjnych.

Skuteczne zarządzanie zespołem sprzedaży

Prognozy umożliwiają dokładniejsze określenie celów sprzedażowych.

CATEGORY:

Machine learning, Business Intelligence, Sales forecasting

INDUSTRY:

pharmaceutical

PROBLEM:

Estimating sales volume and making management decisions based solely on intuition and assumptions.

SOLUTION:

Structuring of the collected data for the purpose of their algorithmic analysis and obtaining information of real business value for the Client.

MAIN EFFECTS OF THE PROJECT:

  1. More accurate forecasts of the sales volume from pharmacies to retail customers (sell-out) thanks to artificial intelligence algorithms.
  2. Comprehensive analysis of available sales data.
  3. Internal training and development of the contractor towards a fully data-driven company.

CATEGORY:

Machine learning, Sales forecasting

INDUSTRY:

pharmaceutical

PROBLEM:

Difficulties with precise sales volume forecast considering the regional fragmentation.

SOLUTION:

Development of machine learning models for sales forecast and analysis of factors influencing its size. Performing a what-if analysis which allows to simulate the sales volume depending on the value of particular variables.

MAIN EFFECTS OF THE PROJECT:

  1. More accurate sales volume forecast and better resource allocation, including optimal marketing funds allocation.
  2. Possibility of testing various business scenarios based on what-if analysis, that allows to prepare for changes inside the company as well as its environment.
  3. Root-cause analysis and identification of crucial factors affecting sales value. Possibility of effective potential opportunities and risk evaluation.

CATEGORY:

Deep Learning, Machine Learning, Econometric solutions, Electricity forecast

INDUSTRY:

Smart Energy

PROBLEM:

Inefficient analysis of huge amounts of collected data.

SOLUTION:

Change of the approach, usage of data sets in artificial intelligence models, which made possible to make optimal business decisions regarding the current needs and market predictions.

MAIN EFFECTS OF THE PROJECT:

  1. A customized service embedded in a cloud environment that allows to generate predictive models, using both historical data and external information (including weather data).
  2. Two predictive models overperforming project’s assumptions in the area of electricity demand and consumption.

CATEGORY:

Machine learning, Sales forecasting

INDUSTRY:

pharmaceutical

PROBLEM:

Difficulties with optimal warehouse management in sales regions. Lack of effective ways to predict the demand for a newly introduced product.

SOLUTION:

Design and implementation of custom machine learning models for sales forecasting considering the regional fragmentation, also for new products on the market.

MAIN EFFECTS OF THE PROJECT:

  1. Marketing strategies improvement thanks to accurate prediction.
  2. Actual increase in the company’s sales thanks to the appropriate sales strategy.
  3. Prediction visualization with perspicuous reports in the context of external data.

Contact

Rozmowa to pierwszy krok do rozpoznania potrzeb organizacji i oceny zasadności projektu

Umów konsultację