Nisum consolidó los datos históricos para una forecasting eficaz y ayudó a determinar los mejores segmentos de mercado para prever las ventas y la demanda futura con un plan de marketing eficaz.
El cliente es capaz de crear planes de marketing eficaces para prever las ventas y la demanda futura, lo que generó:
|
+40% |
-55% |
+8-10% |
Una multinacional de bienes de consumo tenía la necesidad de mejorar la precisión de sus predicciones de ventas e inventario basadas en datos históricos para mejorar su previsión de entradas y salidas, lo que provocaba:
Caida en las ventas por segmento
Dificultad para analizar y proporcionar un forecasting adecuado
Gestión de inventarios procesados manualmente
Un proceso manual de un enfoque basado en MS-Excel para el forecasting de ventas para el futuro y las necesidades de inventario para mantener las tiendas
Nisum consolidó los datos históricos así como las fuentes adicionales para un forecasting y ayudó al equipo de operaciones y marketing a determinar los mejores segmentos de mercado con un plan de marketing eficaz para prever las ventas y la demanda para los próximos 6 meses, lo que trajo como resultado:
Una mejora en las ventas gracias a un enfoque rápido, robusto y modular para la construcción de modelos de aprendizaje automático para marcas de segmentos de clientes en semanas
Impulsar las ventas del segmento, manteniendo el inventario para todas las temporadas mediante la utilización de diversos componentes de las series temporales, como los de tendencia, estacionales y cíclicos, para la descomposición eficaz de los datos de las series temporales
La capacidad de predecir los próximos 3 años de ventas utilizando datos altamente precisos con valores casi en tiempo real mediante la utilización de un algoritmo avanzado de aprendizaje automático como ARIMA para producir simulaciones óptimas
Mejora del retorno de la inversión mediante la optimización de la gestión del inventario midiendo la precisión de las previsiones y haciendo un seguimiento periódico del rendimiento del modelo mediante MAPE, MSE, RMSE y R-Square (valores de medida para reducir los errores en las predicciones) basados en el modelo CRISP-DM para mejorar la previsión de la demanda
No dudes en ponerte en contacto con nosotros para obtener más información sobre cómo Nisum puede impulsar los resultados de tu empresa.