Probleme
Das Unternehmen hatte sich traditionell auf konventionelle Methoden zur Umsatzprognose verlassen. Allerdings führten häufige Ungenauigkeiten aufgrund dieser Ansätze zu Bestandsinkongruenzen, verpassten Verkaufschancen und erhöhten Lagerkosten. Um zu einem stärker datengesteuerten Ansatz überzugehen, schlug das Routine Automation-Team eine Expertenlösung vor.
Während der Entdeckungsphase arbeiteten die Ingenieure von Routine Automation mit unseren Kunden zusammen, um deren Prognoseprozesse zu verbessern. Wir haben Prognosemethoden geprüft und verbessert, Datenbereinigungen durchgeführt und die Organisationsstrukturen von Salesforce optimiert.
Für Einstein Analytics haben wir Daten aus verschiedenen Quellen integriert, historische Daten analysiert und genutzt KI-gesteuerte Algorithmen für prädiktive Prognosen. Unsere Kunden erhielten Zugriff auf interaktive Dashboards mit Echtzeitdaten und umsetzbaren Empfehlungen und revolutionierten so ihren Prognoseansatz.
Lösungen
Ergebnisse
🚀 Verbesserte Prognosegenauigkeit
Der KI-gesteuerte Ansatz unseres Teams verbesserte die Prognosegenauigkeit um 30 % im Vergleich zu den herkömmlichen Methoden des Kunden.
🚀 Befähigte Entscheidungsfindung
Unsere für unseren Kunden maßgeschneiderten interaktiven Dashboards lieferten eine klare visuelle Darstellung der Verkaufsdaten und ermöglichten schnellere und fundiertere Entscheidungen.
🚀 Optimierte Lagerbestände
Präzise Prognosen, basierend auf unserem Fachwissen, reduzierten Fehlbestände um 40 % und Überbestände um 35 %.
🚀Effiziente Salesforce-Organisation
Dank der Optimierungen unseres Teams arbeitete die Salesforce-Organisation unseres Kunden effizienter, was zu schnelleren Datenabrufen und optimierten Arbeitsabläufen führte.
