Wyzwania
Firma tradycyjnie opierała się na konwencjonalnych metodach prognozowania sprzedaży. Jednakże częste niedokładności wynikające z tego podejścia prowadziły do niedopasowania zapasów, utraty szans sprzedaży i zwiększonych kosztów zapasów. Aby przejść na podejście w większym stopniu oparte na danych, zespół Routine Automation zasugerował rozwiązanie specjalistyczne.
W fazie odkrywania inżynierowie rutynowej automatyzacji współpracowali z naszymi klientami w celu ulepszenia ich procesów prognozowania. Przeprowadziliśmy audyt i udoskonaliliśmy metody prognozowania, przeprowadziliśmy czyszczenie danych i zoptymalizowaliśmy struktury organizacyjne Salesforce.
W przypadku Einstein Analytics zintegrowaliśmy dane z różnych źródeł, przeanalizowaliśmy dane historyczne i wykorzystaliśmy je Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do prognozowania predykcyjnego. Nasi klienci uzyskali dostęp do interaktywnych pulpitów nawigacyjnych zawierających dane w czasie rzeczywistym i praktyczne rekomendacje, co rewolucjonizuje ich podejście do prognozowania.
SYSTEMY MECHANICZNE
Efekt
🚀 Większa dokładność prognoz
Podejście naszego zespołu oparte na sztucznej inteligencji poprawiło dokładność prognoz o 30% w porównaniu z tradycyjnymi metodami klienta.
🚀 Wzmocnione podejmowanie decyzji
Nasze interaktywne dashboardy, dostosowane do potrzeb naszego klienta, zapewniły przejrzystą wizualną reprezentację danych sprzedażowych, umożliwiając szybsze i bardziej świadome decyzje.
🚀 Zoptymalizowane poziomy zapasów
Dokładne prognozowanie oparte na naszej wiedzy specjalistycznej pozwoliło zmniejszyć braki w zapasach o 40% i nadmierne zapasy o 35%.
🚀Efektywna organizacja Salesforce
Opublikuj optymalizacje naszego zespołu, organizacja Salesforce naszego klienta działała wydajniej, co skutkowało szybszym pobieraniem danych i usprawnieniem przepływów pracy.
