Ulepszone prognozowanie sprzedaży oparte na sztucznej inteligencji zmienia wyniki sprzedaży detalicznej

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 bardziej oparte na danych, zespół Routine Automation zasugerował rozwiązanie specjalistyczne.

Rozwiązania

W fazie odkrywania inżynierowie Routine Automation 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 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.

Wyniki

Większa dokładność prognoz
Podejście naszego zespołu oparte na sztucznej inteligencji poprawiło dokładność prognoz o 30% w porównaniu z tradycyjnymi metodami klienta.
Właściwe 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 zmniejszyło braki w zapasach o 40% i nadmierne zapasy o 35%.
Efektywna organizacja Salesforce
Opublikuj optymalizacje naszego zespołu, a organizacja Salesforce naszego klienta działa wydajniej, co skutkuje szybszym wyszukiwaniem danych i usprawnieniem przepływów pracy.