Prognose von Absatzzahlen mithilfe von Data Science

Prognose von Absatzzahlen für Konsumgüter

Herausforderung

Unser Kunde, ein großer Softwareanbieter im Bereich des Customer-Relationship-Managements, möchte eine Lösung anbieten, mit deren Hilfe Absatzzahlen im Bereich der Konsumgüterindustrie präzise vorhergesagt werden können. Zudem soll die zu entwickelnde Software in der Lage sein, Werbe- und Rabattmaßnahmen zu berücksichtigen und deren Auswirkung vorhersagen zu können. Das Tool soll fortlaufend Lernen und muss auch starke saisonale Schwankungen berücksichtigen können.

Lösung

Anhand von historischen Absatzzahlen inkl. durchgeführten Werbe- und Rabattmaßnahmen lernt das neuartige verfahren den (saisonal) bedingten Grundumsatz und die Auswirkungen der eingesetzten Werbe- und Rabattmaßnahmen. Hierbei wird insbesondere eine intelligente Datenaufbereitung und -vorverarbeitung eingesetzt. Das entwickelte Tool kann basierend auf dem Gelernten die zukünftigen Absatzzahlen präzise vorhersagen.

Ergebnis

Für unseren Kunden konnten wir eine Lösung realisieren, die die Planung und den Einsatz einer optimalen Werbe- und Rabattstrategie bestmöglich unterstützt. Mit diesem neuartigen Verfahren lassen sich die zu erwartenden Umsätze mit großer Genauigkeit vorhersagen.

Nutzen

Daten

Technologien

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