KI-gestützte Verkaufsprognosen verändern die Einzelhandelsleistung

Herausforderungen

Das Unternehmen hatte sich traditionell auf herkömmliche 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.

Lösungen

Während der Entdeckungsphase arbeiteten die Ingenieure von Routine Automation mit unseren Kunden zusammen, um ihre 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 haben Zugriff auf interaktive Dashboards mit Echtzeitdaten und umsetzbaren Empfehlungen und haben so ihren Prognoseansatz revolutioniert.

Ergebnisse

Verbesserte Prognosegenauigkeit
Der KI-gesteuerte Ansatz unseres Teams verbesserte die Prognosegenauigkeit um 30 % im Vergleich zu den herkömmlichen Methoden des Kunden.
Fundiertere Entscheidungen
Unsere interaktiven Dashboards, die für unseren Kunden maßgeschneidert wurden, lieferten eine klare visuelle Darstellung der Verkaufsdaten und ermöglichten schnellere und fundiertere Entscheidungen.
Optimierte Lagerbestände
Genaue Prognosen, basierend auf unserem Fachwissen, reduzierten Fehlbestände um 40 % und Überbestände um 35 %.
Effiziente Salesforce-Organisation
Nach den Optimierungen unseres Teams arbeitete die Salesforce-Organisation unseres Kunden effizienter, was zu schnelleren Datenabrufen und optimierten Arbeitsabläufen führte.