Nisum consolidó los datos históricos para una forecasting eficaz y ayudó a determinar los mejores segmentos de mercado para prever las ventas y la demanda futura con un plan de marketing eficaz.

El cliente es capaz de crear planes de marketing eficaces para prever las ventas y la demanda futura, lo que generó:

Desafío de negocio

Una multinacional de bienes de consumo tenía la necesidad de mejorar la precisión de sus predicciones de ventas e inventario basadas en datos históricos para mejorar su previsión de entradas y salidas, lo que provocaba:

• Caida en las ventas por segmento

• Dificultad para analizar y proporcionar un forecasting adecuado

• Gestión de inventarios procesados manualmente

  • Un proceso manual de un enfoque basado en MS-Excel para el forecasting de ventas para el futuro y las necesidades de inventario para mantener las tiendas

Solución

Nisum consolidó los datos históricos así como las fuentes adicionales para un forecasting y ayudó al equipo de operaciones y marketing a determinar los mejores segmentos de mercado con un plan de marketing eficaz para prever las ventas y la demanda para los próximos 6 meses, lo que trajo como resultado:

• Una mejora en las ventas gracias a un enfoque rápido, robusto y modular para la construcción de modelos de aprendizaje automático para marcas de segmentos de clientes en semanas

• Impulsar las ventas del segmento, manteniendo el inventario para todas las temporadas mediante la utilización de diversos componentes de las series temporales, como los de tendencia, estacionales y cíclicos, para la descomposición eficaz de los datos de las series temporales

• La capacidad de predecir los próximos 3 años de ventas utilizando datos altamente precisos con valores casi en tiempo real mediante la utilización de un algoritmo avanzado de aprendizaje automático como ARIMA para producir simulaciones óptimas

• Mejora del retorno de la inversión mediante la optimización de la gestión del inventario midiendo la precisión de las previsiones y haciendo un seguimiento periódico del rendimiento del modelo mediante MAPE, MSE, RMSE y R-Square (valores de medida para reducir los errores en las predicciones) basados en el modelo CRISP-DM para mejorar la previsión de la demanda

No dudes en ponerte en contacto con nosotros para obtener más información sobre cómo Nisum puede impulsar los resultados de tu empresa.