Predictwiser.Cloud

Absatzplanung

Unser KI-gestütztes Demand-Planning-Modul ist speziell auf die Anforderungen der FMCG-Branche zugeschnitten. Durch die Kombination historischer Verkaufsdaten mit externen Einflussfaktoren wie Wetter, Aktionen, Feiertagen und Markttrends automatisiert die Software die Auswahl der Prognosemodelle für jedes Produkt und jede Region.

Das System unterstützt Vertriebsteams mit detaillierten, kundenspezifischen Einblicken und klaren Visualisierungen der externen Einflüsse. Als kontinuierlich lernende Lösung passen sich die KI-Modelle dynamisch an saisonale Schwankungen und sich verändernde Trends an.

KI-gestütztes Demand-Planning-Dashboard mit Vergleich von Ist-Verkäufen, Kundenprognose und Machine-Learning-Vorhersage inklusive Monatsanalyse.

Erfahren Sie mehr über unsere Absatzplanung.

Automatische Auswahl von KI-Modellen

Die von Optiwiser entwickelte Technologie StreamWiser™ nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um den Demand-Planning-Prozess zu automatisieren. Es wählt automatisch die besten Modelle aus, basierend auf ihrer erwarteten zukünftigen Leistung, was zu präziseren Vorhersagen führt. StreamWiser™ passt sich dynamisch an unterschiedliche Bestellmuster an, indem es für jede Periode das optimale Modell auswählt. Dadurch können Nachfrageschwankungen besser bewältigt werden, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.

KI-basiertes Demand-Forecasting-System mit Einflussanalyse von Saisonalität, Aktionen, Feiertagen, Wetter und externen Datenquellen auf die Nachfrage.
Fortschrittliche Demand-Planning-Software mit SKU-basierter Prognosegenauigkeit, historischen Verkaufsdaten und wöchentlichem Nachfragevergleich.

Aktionen, Wetter, Feiertage, Events, und Google Trends

Um externe Einflüsse im Forecast zu berücksichtigen, werden zusätzliche Faktoren berücksichtigt – Aktionen, Wetter, Feiertage, Ferienzeit, Special Events (z.B. Karneval, Oktoberfest etc) und Google Trends, fließen in den Forecast mit ein. Das Ergebnis: eine kontinuierlich lernende KI mit spürbar verbesserter Prognosegenauigkeit. Zudem werden die Einflüsse der externen Faktoren untersucht und in übersichtlichen Charts dargestellt.

Forecasts auf Kundenebene

Zudem ermöglicht das System, artikelbezogene Forecasts für einzelne Kundengruppen (z. B. Aldi Nord, EDEKA) und Regionen (z. B. Bayern, Deutschland) zu erstellen – eine wertvolle Unterstützung für den Vertrieb in der Absatzplanung. Darüber hinaus werden die Vertriebsplaner durch statistische Analysen zur Absatzentwicklung unterstützt und können dadurch frühzeitig auf Veränderungen reagieren.

Machine-Learning-Dashboard für Nachfrageprognosen mit Genauigkeitsanzeige und mehrwöchiger statistischer Nachfrageberechnung.

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