需求预测

需求预测和数据驱动的供应链:优化运营流程的定制预测引擎.

出卖预测 这是当今大多数制造企业面临的主要挑战之一吗.

制造商很难完全控制他们的销售es. 现有的 预测引擎 很大的局限性 主要有三个原因:

1.提取数据的复杂性 从大多数数据来源(Excel文件,如媒体计划,PDF报告…)

2.无法预测几个影响 影响最终销售(社交媒体、竞争……)

3.无法解释具体的工业影响 (全球购物者效应-奢侈品,环保政府举措-汽车行业…).

Artefact提供数据驱动的解决方案,帮助企业寻求可靠的销售预测.

基于上述观察,并感谢hg皇冠官网强大的机器学习技术知识和先进的人工智能技术, hg皇冠官网建立了高度全面和可靠的销售预测模型,能够适应市场不可预测的影响和行业规范.

预测促销对客户的影响 票已售完.

制造商和零售商的共同目标是刺激更多的购物出行, 因此,促销活动通常是针对这一互利的目标. 零售商和制造商的促销活动结构复杂, 其中包括货币和非货币成分, 以及短期和长期的影响.

为了优化促销策略(数量, 价格, time, 产品,……)和对售罄的影响, 有必要能够欣赏它们的价值和影响.

然而,促销是有成本的:要么是同类产品的销售损失,要么是促销本身造成的收入损失. 有一个清晰的和自我学习的促销评估是强制性的,以跟踪和优化它的使用,Artefact能够做到这一点 建立这样的预测模型来改进促销决策.

模式和规则性检测.

模式检测是数据分析的一个基本分支. 它主要包括识别数据中的模式和规律,以理解特定的行为.

识别供应链过程中的问题, 侦测欺诈行为或揭露人群中的可疑行为是切实可行的, 高价值的用例. hg皇冠官网的Artefact方法旨在检测这种异常值行为,同时避免这种稀缺现象的陷阱.

hg皇冠官网充分利用可用的原始数据(结构化数据,如操作日志甚至图像) & 视频录制)在处理和建模步骤之前,以暴露所需的异常.