ปัญหา

Category manager หรือ KAMs มักจะคาดการณ์ความต้องการซื้อสินค้าของผู้บริโภคตามความเชี่ยวชาญส่วนบุคคลโดยไม่ใช้อัลกอริทึมขั้นสูง ซึ่งอาจนำไปสู่การล้นสต็อกของคลังสินค้า ชั้นวางสินค้าว่างเปล่า กำไรลดลง และอื่น ๆ ทั้งยังไม่มีเครื่องมือในการคำนวณประสิทธิภาพของโปรโมชันและการจำลอง Optimal Product Combinations เพื่อเพิ่มกำไรขั้นต้นอีกด้วย

ทางแก้ไข

แพลตฟอร์มสำหรับการสร้างโมเดลการคาดการณ์ความต้องการของตลาดในการซื้อสินค้าทั้งหมดในวัน Product-Store-Day พร้อมทั้งความสามารถในการระบุปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์ โมเดลที่แยกออกมานี้จะช่วยให้คุณสามารถวางแผนโปรโมชัน และกำหนดประสิทธิภาพของมัน รวมถึงทำการวิเคราะห์แบบ What-If Analysis และกำหนดตารางการส่งเสริมทางการตลาดได้

ผลลัพธ์

- เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ขึ้น 10% เมื่อเทียบกับวิธีการวางแผนแบบอื่น ๆ

- เพิ่มกำไรขั้นต้นขึ้น 0.5 - 1%

- เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ความต้องการของตลาดขึ้น 20% ในช่วงโปรโมชัน

- ลดจำนวนข้อผิดพลาดลง 30% เมื่อเทียบกับวิธีการทั่วไป

Implementation stages

PROJECT

Discussion of goals, objectives, and solution demonstration (1–3 days)

SCENARIO

Feasibility study based on the discovered customer issues (1–3 days)

PILOT PROJECT

Pilot implementation of the solution (2–3 months)

Scaling

Scaling