Przewiduj z wyprzedzeniem ile sprzedasz w przyszłości
Na poziom sprzedaży wpływa wiele różnorodnych czynników. Od cen, pogody, działań konkurencji, promocji, budżetów reklamowych po ogólną sytuację gospodarczą i rynek pracy. Efekty niektórych czynników są przy tym odłożone w czasie. W tej sytuacji przewidywanie jakiego poziomu sprzedaży można spodziewać się w przyszłych okresach staje się dużym wyzwaniem. Z pomocą przychodzi jednak modelowanie predykcyjne.
Zaawansowane modele statystyczne, biorą pod uwagę dziesiątki różnych czynników. Łączą dane z wewnętrznych źródeł z danymi zewnętrznymi, jak pogoda, prognozy GUS, konkurencja oraz identyfikują zależności pomiędzy tymi czynnikami a poziomem sprzedaży.
Pozwala to na prognozę sprzedaży całej sieci czy też w rozbiciu na poszczególne punkty, kategorie produktowe a nawet konkretne SKU w różnych horyzontach czasowych (np. 30 dni, 6 tygodni, kwartał). Prognozowana może być wartość sprzedaży, ilość sprzedawanych produktów czy liczba klientów. Modele predykcyjne budowane przez ekspertów Data Science Logic korzystają z najnowszych osiągnięć w dziedzinie uczenia maszynowego, które pozwalają na dużą dokładność prognozy z odchyleniem nawet do zaledwie kilku procent.
Z każdym kolejnym tygodniem modele biorą pod uwagę nowe dane sprzedażowe i są kalibrowane tak, by prognozowanie było coraz bardziej skuteczne. Wyniki prognoz są przedstawiane w intuicyjnej graficznej formie, tak by na ich podstawie menedżerowie mogli łatwo podejmować decyzje.
Wiedza na temat przyszłych trendów sprzedażowych oraz czynników na nie wpływających pozwala z dużym wyprzedzeniem i dokładnością planować poziom zatowarowania, mocy przerobowych czy obsady punktów sprzedaży/placówek obsługi klienta.
Korzyści:
- Lepsze planowanie produkcji, zamówień, stanów magazynowych, obsady personalnej placówek
- Lepsze zrozumienie kierunku i siły oddziaływania czynników wpływających na sprzedaż
- Identyfikacja długotrwałych trendów sprzedażowych oraz krótkookresowych odchyleń
- Identyfikacja z wyprzedzeniem zagrożenia realizacji planów sprzedażowych i możliwość podjęcia odpowiednio wczesnych środków zaradczych
Klienci: Wiodący marketer z branży retail
