Skip links

Kontakt

Aigorithmics

Rozwiązania

Predykcje
(forecasting)

Wykorzystujemy dane gromadzone przez naszych Klientów jako dane wejściowe do budowy modeli predykcyjnych, dzięki którym możliwe jest prognozowanie przyszłych wartości oraz trendów.

Korzyści:

  • Precyzyjne przewidywanie sprzedaży.
  • Wiarygodne planowanie budżetu na kolejne lata.
  • Dokładne planowanie produkcji, co m.in. zwiększa wydajność łańcucha dostaw.
  • Optymalizacja operacjonalizacji strategii marketingowej.
  • Skuteczne zarządzanie zespołem sprzedażowym.
  • Optymalizacja kosztów, np. poprzez zmniejszenie powierzchni magazynowych.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Rozwiązania Business Intelligence, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Szacowanie wielkości sprzedaży i podejmowanie decyzji zarządczych w oparciu wyłącznie o intuicję i przypuszczenia.

ROZWIĄZANIE:

Ustrukturyzowanie gromadzonych danych w celu ich algorytmicznej analizy i uzyskania informacji o realnej wartości biznesowej dla Klienta.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dokładniejsza prognoza wielkości sprzedaży z aptek do klientów detalicznych (sell-out) dzięki algorytmom sztucznej inteligencji.
  2. Kompleksowa analiza dostępnych danych sprzedażowych.
  3. Wewnętrzne szkolenia i rozwój kontrahenta w kierunku firmy w pełni opartej na danych.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Trudności w precyzyjnym prognozowaniu wielkości sprzedaży z uwzględnieniem rozdrobnienia regionalnego.

ROZWIĄZANIE:

Opracowanie modeli uczenia maszynowego do prognozy sprzedaży oraz analiza czynników wpływających na jej wielkość. Wykonanie analizy What-If pozwalającej na symulowanie wielkości sprzedaży w zależności od wartości niektórych zmiennych.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dokładniejsza prognoza wielkości sprzedaży i korzystniejsza alokacja zasobów, m.in. środków przeznaczonych na reklamę.
  2. Możliwość testowania różnych scenariuszy biznesowych w oparciu o analizę What-If, co pozwala lepiej przygotować się na zmiany wewnątrz firmy i w jej otoczeniu.
  3. Identyfikacja najważniejszych czynników wpływających na wartość sprzedaży. Możliwość skuteczniej oceny potencjalnych szans i ryzyk.

KATEGORIA:

Rozwiązania Deep Learning, Rozwiązania Machine Learning, Rozwiązania ekonometryczne, Prognozowanie dot. energii elektrycznej

BRANŻA:

energetyczna (Smart Energy)

PROBLEM:

Nieefektywna analiza ogromnych ilości zbieranych danych.

ROZWIĄZANIE:

Zmiana podejścia i rozpoczęcie wykorzystywania posiadanych zbiorów danych w modelach sztucznej inteligencji, co umożliwiło podejmowanie optymalnych decyzji biznesowych dotyczących aktualnych potrzeb i predykcji rynkowych.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Dostosowany serwis osadzony na środowisku chmurowym pozwalający na generowanie modeli predykcyjnych, wykorzystując zarówno dane historyczne, jak również informacje zewnętrzne (m.in. dane pogodowe).
  2. Dwa modele predykcyjne w obszarze zapotrzebowania i zużycia energii elektrycznej przewyższające założenie projektowe.

KATEGORIA:

Rozwiązania Machine learning, Prognozowanie sprzedaży

BRANŻA:

farmaceutyczna

PROBLEM:

Trudności w optymalnej gospodarce magazynowej w regionach sprzedażowych. Brak efektywnego sposobu przewidywania zapotrzebowania na nowo wprowadzony produkt.

ROZWIĄZANIE:

Zaprojektowanie i wdrożenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego do prognozowania sprzedaży uwzględniając rozdrobnienie regionalne, także dla nowych produktów na rynku.

GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:

  1. Poprawa strategii marketingowych dzięki dokładnej predykcji.
  2. Rzeczywisty wzrost obrotów firmy dzięki odpowiedniej strategii sprzedażowej.
  3. Wizualizacja predykcji za pomocą intuicyjnych raportów w kontekście danych zewnętrznych.