Skip links

Kontakt

Aigorithmics

Prognozowanie forecasting

Technologia wykorzystująca dane historyczne, operacyjne oraz czynniki wpływające na biznes do przewidywania przyszłych wartości, trendów i zjawisk

Nasze rozwiązanie opiera się na projektowaniu zaawansowanych modeli prognozowania popytu i sprzedaży, dostosowanych do potrzeb handlu detalicznego i logistyki. Dzięki temu organizacje mogą wcześniej przygotować się na zmiany, lepiej dopasować dostępne zasoby do rzeczywistych potrzeb i ograniczyć decyzje podejmowane wyłącznie reaktywnie.

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.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Rozwiązania Business Intelligence, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Szacowanie wielkości sprzedaży i podejmowanie decyzji zarządczych w oparciu wyłącznie o intuicję i przypuszczenia.

ROZWIĄZANIE:

Ustrukturyzowanie gromadzonych danych w celu ich algorytmicznej analizy i uzyskania informacji o realnej wartości biznesowej dla Klienta.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dokładniejsza prognoza wielkości sprzedaży z aptek do klientów detalicznych (sell-out) dzięki algorytmom sztucznej inteligencji.
  2. Kompleksowa analiza dostępnych danych sprzedażowych.
  3. Wewnętrzne szkolenia i rozwój kontrahenta w kierunku firmy w pełni opartej na danych.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Trudności w precyzyjnym prognozowaniu wielkości sprzedaży z uwzględnieniem rozdrobnienia regionalnego.

ROZWIĄZANIE:

Opracowanie modeli uczenia maszynowego do prognozy sprzedaży oraz analiza czynników wpływających na jej wielkość. Wykonanie analizy What-If pozwalającej na symulowanie wielkości sprzedaży w zależności od wartości niektórych zmiennych.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dokładniejsza prognoza wielkości sprzedaży i korzystniejsza alokacja zasobów, m.in. środków przeznaczonych na reklamę.
  2. Możliwość testowania różnych scenariuszy biznesowych w oparciu o analizę What-If, co pozwala lepiej przygotować się na zmiany wewnątrz firmy i w jej otoczeniu.
  3. Identyfikacja najważniejszych czynników wpływających na wartość sprzedaży. Możliwość skuteczniej oceny potencjalnych szans i ryzyk.

KATEGORIA:

Rozwiązania Deep Learning, Rozwiązania Machine Learning, Rozwiązania ekonometryczne, Prognozowanie dot. energii elektrycznej

BRANŻA:

energetyczna (Smart Energy)

PROBLEM:

Nieefektywna analiza ogromnych ilości zbieranych danych.

ROZWIĄZANIE:

Zmiana podejścia i rozpoczęcie wykorzystywania posiadanych zbiorów danych w modelach sztucznej inteligencji, co umożliwiło podejmowanie optymalnych decyzji biznesowych dotyczących aktualnych potrzeb i predykcji rynkowych.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dostosowany serwis osadzony na środowisku chmurowym pozwalający na generowanie modeli predykcyjnych, wykorzystując zarówno dane historyczne, jak również informacje zewnętrzne (m.in. dane pogodowe).
  2. Dwa modele predykcyjne w obszarze zapotrzebowania i zużycia energii elektrycznej przewyższające założenie projektowe.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Trudności w optymalnej gospodarce magazynowej w regionach sprzedażowych. Brak efektywnego sposobu przewidywania zapotrzebowania na nowo wprowadzony produkt.

ROZWIĄZANIE:

Zaprojektowanie i wdrożenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego do prognozowania sprzedaży uwzględniając rozdrobnienie regionalne, także dla nowych produktów na rynku.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Poprawa strategii marketingowych dzięki dokładnej predykcji.
  2. Rzeczywisty wzrost obrotów firmy dzięki odpowiedniej strategii sprzedażowej.
  3. Wizualizacja predykcji za pomocą intuicyjnych raportów w kontekście danych zewnętrznych.

Kontakt

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

Umów konsultację