Cikk
olvasás: 3 perc
Kiskereskedelmi értékesítés teljesítmény-menedzsment adat alapokon
Adatvezérelt vállalati működés, adatokra épülő döntéshozatal. Egyre több vállalat sajátítja el ezt a szemléletet, hiszen a megfelelően gyűjtött, feldolgozott és elemzett információk a mesterséges intelligencia alkalmazásával lehetővé teszik például a kereskedelmi hálózat hatékonyabb, profitorientált működését. Azonban a kiskereskedelmi értékesítés teljesítmény-menedzsment számos kihívást is rejteget magában. Mai cikkünkben ezeknek a feltárására vállalkoztunk, és bemutatjuk, hogy adatalapú megoldásainkkal hogyan lehet kézzelfogható üzleti teljesítmény-javulást elérni.
A kereslet előrejelzés szerepe
A kínálat és a vásárlói igények közötti optimális egyensúly megtalálásában sok az ismeretlen paraméter. A folyamat első lépése a tervezés, mely magában foglalja a promóciókat, az árazást, a termékkihelyezéseket, továbbá a beszerzéseknek, a raktárkészleteknek és a kiszállításoknak a tervezését. Minél hosszabb távra és minél pontosabban tudunk tervezni, annál nagyobb versenyelőnyre tehetünk szert. A megalapozott döntések meghozatalához azonban megbízható információkra és olyan informatikai megoldásokra van szükség, amelyek segítenek a nagy mennyiségű adatokból a megfelelő döntésekig eljutni.
Adatvezérelt szemléletmód nélkül ugyanis időigényes, pontatlan és nem elég hosszú távú kereslet előrejelzések születhetnek. Ráadásul csak és kizárólag a múltbeli számokból nem következtethetünk egyértelműen a jövőbeli eredményekre, hiszen a pontosabb előrejelzés érdekében a szezonalitással, a trendekkel és az olyan külső tényezőkkel, mint az időjárás is számolni kell. Ezután következik a jól megalapozott tervek megfelelő kivitelezése.
A mi megoldásunk: kereslet előrejelzés mesterséges intelligenciával
A gépi tanulással támogatott kereslet előrejelzés a hagyományos módszereknél jóval pontosabb, megbízhatóbb és hatékonyabb. Hiszen a prediktív analitika segítségével az adatok közötti mély összefüggések is beazonosíthatók és automatikus, pontos előrejelzések származtathatók. A pontosabb kereslet előrejelzésre épülő tervezési, beszerzési és logisztikai tevékenységek eredményeképpen:
- Nő az értékesítés és ezáltal az ügyfélkiszolgálás biztonsága
- Az alapanyag-, félkész áru- és készáru raktári forgási sebessége felgyorsulás
- Redukálódik a raktárkészlet értéke és tőke-lekötése
- Csökken a raktárterület
- Nő a vállalat cash-flowja
A mesterséges intelligencia támogatásával nemcsak a napi operatív munka válhat gördülékenyebbé, hanem a promóciók tervezése, kiértékelése, egy esetleges készletkisöprés akció megszervezése is hatékonyabban valósulhat meg.
Ha felkeltettük az érdeklődését, akkor lépjen velünk kapcsolatba és ismerje meg szolgáltatási portfoliónkat!
A szerzőről
Gáspár Sándor a Stratis mesterséges intelligenciával foglalkozó területét vezeti 2020 óta és több, mint 20 éve foglalkozik data science-szel. Csapatával nagyvállalatok számára fejleszt gépi tanulásra, prediktív analitikára épülő döntéstámogató megoldásokat ügyfeleink meglévő adatvagyonának kiaknázásával. Ezen kívül mély neurális hálókra épülő NLP és machine vision megoldásokkal segíti ügyfeleink meglévő folyamatainak automatizálását.
