KI & Verkaufsmodellierung

Unser Modellierungsmodul analysiert in Echtzeit historische Daten (Verkäufe, Preise, Aktionen usw.), um Prognosemodelle zu erstellen, die Trends, saisonale Schwankungen, Produkteinführungseffekte und andere Faktoren identifizieren, die die Geschäftsleistung beeinflussen. Das Modul ermöglicht es, die zukünftige Nachfrage für verschiedene Produkte oder Produktkategorien abzuschätzen.

Analyse von Trends und Mustern

Mit dem Modul zur Preisprognose und -modellierung können Sie Trends und Muster in historischen Daten analysieren, sei es bei Verkäufen, Preisen, Promotionen usw. Es ermöglicht Ihnen saisonale Schwankungen und Produkteinführungseffekte zu erkennen sowie besondere Ereignisse und andere Faktoren, die die Verkaufsleistung beeinflussen können.

Nachfrageprognose

Durch die Nutzung historischer Daten und Prognosemodelle ermöglicht das Modul, die Schätzung der zukünftigen Nachfrage für verschiedene Produkte oder Produktkategorien. Dies hilft Ihnen, Nachfrageänderungen vorherzusehen und Ihre Lagerbestände entsprechend anzupassen. Außerdem können Sie fundierte Preisentscheidungen treffen, um Ihre Verkäufe zu maximieren.

Margen in 6 Monaten

+ 0 %

Umsatz in 6 Monaten

+ 0 %

Zeitersparnis pro Category Manager

+ 0 %

*6 Monate nach der Einführung in 45 Geschäften.

Automatische Auswahl des besten statistischen Modells

Das Modul zur Preisprognose und -modellierung wählt automatisch das beste statistische Modell für Ihre Daten aus. Es berücksichtigt dabei Kriterien wie die Dauer der historischen Daten (in der Regel sind 3 Jahre für eine optimale Genauigkeit erforderlich), die Erkennung von Saisonalität und die Erkennung von Trends. So wird sichergestellt, dass das ausgewählte Modell am besten geeignet ist, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen.

8 implementierte statistische Modelle

Das Modul zur Verkaufsprognose bietet eine Auswahl von 8 vordefinierten statistischen Modellen. Diese Modelle umfassen Methoden wie lineare Regression, Zeitreihenanalyse, die Holt-Winters-Methode, ARIMA-Modelle usw. Jedes Modell hat seine eigenen Vorteile und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Datentypen. So können die Benutzer das Modell auswählen, das am besten zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt.

Anwendung des optimalen Modells auf Produkt und Standort

Sobald das optimale statistische Modell identifiziert ist, wendet das Modul es auf das betreffende Produkt und den Standort an. Es berücksichtigt die spezifischen Merkmale jedes Produkts und jedes Standorts, um genaue Prognosen zu erstellen. Dadurch können die Prognosen und Preisgestaltungsmodelle an die Besonderheiten jedes Kontexts angepasst und die Relevanz der Ergebnisse verbessert werden. Weitere Parameter können Anpassungen für Saisonalität, Trends, saisonale Schwankungen usw. umfassen. Diese Funktion ermöglicht es, die Prognosen an die einzigartigen Merkmale jedes Produkts und Standorts anzupassen was die Genauigkeit der Prognosen verbessert.

Simulation von Preisszenarien

Simulieren Sie verschiedene Preisszenarien mithilfe von Prognosemodellen und testen Sie die Auswirkungen unterschiedlicher Preisstrategien auf Ihre Verkäufe. Ebenso auf Ihre Gewinnmargen und Ihre Wettbewerbsposition. Dies ermöglicht es Ihnen, fundierte Preisentscheidungen zu treffen und deren Rentabilität zu optimieren.

Identifizierung von Chancen und Risiken

Dank der Datenanalyse und Prognosen ermöglicht das Modul zur Preisgestaltung, die Identifizierung potenzieller Chancen und Risiken im Zusammenhang mit der Preisstrategie. Es kann Produkte oder Produktkategorien hervorheben, die ein hohes Wachstumspotenzial aufweisen, sowie solche, die Preisanpassungen benötigen, um ihre Leistung zu verbessern.

KI-basierte Modelle

Unsere Lösung bietet KI-basierte Modelle um die Genauigkeit Ihrer Preisentscheidungen zu verbessern. Diese Modelle verwenden fortschrittliche Algorithmen, um historische Daten in Echtzeit zu analysieren und dabei Muster und Trends zu identifizieren, die die optimale Preisgestaltung beeinflussen können.

Einstellungen zugänglich für Datenanalysten

Wir bieten eine intuitive Konfiguration, die es Datenanalysten ermöglicht, die Modelle an die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens und Marktes anzupassen. Passen Sie die Parameter, Einschränkungen und Variablen an, um Prognose- und Preisgestaltungsmodelle zu erstellen, die auf Ihre Geschäftsstrategie abgestimmt sind.

Iterationensimulation und Versionsnachverfolgung

Testen Sie verschiedene Parameterkombinationen und analysieren Sie die Ergebnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Unser Versionsnachverfolgungssystem ermöglicht es Ihnen, alle Änderungen an den Preisgestaltungsmodellen zu verfolgen.

Preiselastizität und Verkaufsprognosen

Unsere Lösung umfasst integrierte Modelle zur Messung der Preiselastizität der Nachfrage, was Ihnen hilft zu verstehen, wie Preisänderungen die Verkaufsvolumina beeinflussen können. Darüber hinaus ermöglicht unser Prognosesystem, die Schätzung zukünftiger Verkaufsvolumina basierend auf den geplanten Preisen.

Berücksichtigung aller Preisänderungen und bereinigter Verkäufe
Normalisierung
Erstellung von linearen Regressionsmodellen
Bestimmung eines Elastizitätskoeffizienten auf Produkt-Standort-Ebene oder auf aggregierten Ebenen (Produktkategorie / Filialcluster)
Verwaltung von Neuheiten und Geschäftseröffnungen
Verwaltung von ersetzten/ersetzenden Produkten
Messung der Zuverlässigkeit (RMSE)

Analyse und Vermeidung von Kannibalisierung

Wir bieten Prognose- und Preisgestaltungsmodelle an, die die Kannibalisierung zwischen verschiedenen Markentypen analysieren und verhindern. Optimieren Sie daher Ihr Produktsortiment, indem Sie Preiskonflikte vermeiden, die Ihre Gewinnspanne verringern könnten.

Automatische Preisbestimmung

Unsere Lösung zur Preisprognose und -modellierung verwendet Constrained Reasoning-Modelle zur automatischen Ermittlung optimaler Preise unter Berücksichtigung verschiedener Anforderungen wie Zielmargen, Rentabilitätsziele und Wettbewerbsbeschränkungen.

Modelle und Preisstufen

Darüber hinaus bieten wir Modelle an, die die optimale Anzahl von Preisstufen für jede Produktkategorie schätzen. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Preisstrategie effektiv an die spezifischen Merkmale jeder Kategorie anzupassen.

Preisänderungen

Schließlich verwendet unsere Lösung Optimierungsmodelle, um die optimale Anzahl von Preisänderungen zu bestimmen. Dies hilft Ihnen, übermäßige Preisänderungen zu vermeiden und gleichzeitig Ihre Margen und Wettbewerbsfähigkeit zu optimieren.

Erfahrungsberichte von Kunden

« Optimix ist ein äußerst effektives Preisgestaltungswerkzeug, mit dem wir unsere Preisgestaltung an unser Wettbewerbsumfeld und unsere Margenziele anpassen können. Optimix bietet die Möglichkeit, auf der Ebene des Artikels, der Kategorie oder sogar auf der Grundlage des nationalen Spitzenumsatzes zu arbeiten, entweder einzeln oder gleichzeitig, sowie für Eigenmarkenprodukte, nationale Marken und regionale Produkte. »

Frédéric Fernandes - Spar Villard de Lans, Corrençon, und Lans en Vercors

« Dank der Lösung Optimix XPA haben wir nicht nur die Anzahl der Fehler reduziert, sondern auch unsere Analysekapazitäten maximiert, insbesondere für die Segmentierung unserer Wettbewerber (BtoB, BtoC, etc.). Die Ausarbeitung unserer Planogramme ist nun viel feiner, was zu einem deutlichen Produktivitätsgewinn geführt hat. Die Kategorisierung der Konkurrenzen und die Aufteilung der Sortimente haben unsere Effizienz erheblich verbessert. Was den quantitativen ROI betrifft, so wurde das Projekt in nur 9 Monaten gut umgesetzt. Unsere Mitarbeiter von Métier haben es geschafft, ihre Ausrichtungszeit zu halbieren, und das mit einer höheren Produktivität: mehr als 12 000 Produkte werden in nur 3 Minuten verbunden. Optimix XPA ist für Bureau Vallée ein wahres Leistungswunder geworden. »

Jérémie Dusong, Projektleiter bei Bureau Vallée

« Optimix XPA ist ein sehr interessantes Tool. Es hat mir bereits kurz nach der Übernahme meines neuen Geschäfts in Nizza ermöglicht, Preisanomalien zu erkennen und zu korrigieren. Ich habe gerade entdeckt, dass ich die Erstellung meiner Analyseprojekte automatisieren kann. Ich kann es kaum erwarten, es auch für meine anderen lokalen Geschäfte einzusetzen. »

« Optimix hat unser Preismanagement deutlich verbessert und ermöglicht einen reibungsloseren Betrieb und eine schnellere Implementierung ohne Probleme. Die Lösung passt sich dank kontinuierlicher Weiterentwicklung und maßgeschneiderter Funktionalitäten an unsere sich verändernden Bedürfnisse an. Der Implementierungsprozess verlief nahtlos und der Support war hervorragend: schnelle Antworten, schnelle Problemlösungen und ein tiefes Verständnis der geschäftlichen Anforderungen. Optimix hat sich als unschätzbarer Partner bei der Optimierung unserer Prozesse erwiesen. »

Katarzyna Pieńkowska-Pawlik, Direktorin für Preisgestaltung, Auchan Pologne

« Optimix XPA hat unsere Preisstrategie dank präziser Analysen und einer verstärkten Reaktivität verändert. Die Begleitung des Wandels war klar, und eine effiziente Ausbildung der Mitarbeiter sorgte für eine rasche Einführung. Ergebnis: ein signifikanter Zeitgewinn bei der Bewältigung chronischer Aufgaben, der es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf Maßnahmen zu konzentrieren, die einen höheren Wert haben. »

Mathieu Louchez, Leiter Preisgestaltung und Sortimente

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FAQ Modellierung und Vorhersage

FAQ 1 : Welche statistischen Modelle und KI-Algorithmen integrieren Sie in Ihre Lösungen?

Unsere statistischen Absatzprognosemodelle basieren hauptsächlich auf der „Best-Fit“-Methode, die das relevanteste Modell für die Berechnung des zukünftigen Absatzes Ihrer Produkte auswählt.

Um noch weiter zu gehen, haben wir unsere KI-Algorithmen mit neuronalen Netzen verstärkt, um Preiselastizitäts- und Kannibalisierungsberechnungen auf der Grundlage zahlreicher exogener Faktoren zu erstellen.

FAQ 2: Was unterscheidet Ihr Modul für Prognosen und Preismodelle von anderen Lösungen auf dem Markt?

Unser XPA-Modul zur Preisprognose und -modellierung wurde speziell für den Einzelhandel entwickelt. Es enthält fortschrittliche Funktionen, die historische Daten in Echtzeit analysieren und diese Daten zur Erstellung von Prognosemodellen verwenden.

Mithilfe von KI wählt unsere Lösung automatisch das beste statistische Modell auf der Grundlage Ihrer Daten aus und gewährleistet so optimale Genauigkeit. Darüber hinaus bieten wir eine Reihe von 8 vordefinierten statistischen Modellen an, aus denen Einzelhändler dasjenige auswählen können, das ihren Bedürfnissen am besten entspricht.

Trendanalyse, Simulation von Preisszenarien und Vermeidung von Kannibalisierung sind nur einige der vielen Funktionen, die unsere Lösung einzigartig machen.

FAQ 3 : Woher stammen die historischen Daten, die XPA für die Modellierung und Vorhersage verwendet?

XPA verwendet historische Daten, die von Einzelhändlern bereitgestellt werden. Diese Daten können Informationen über Verkäufe, Preise, Werbeaktionen und andere relevante Variablen enthalten.

Die Echtzeitanalyse dieser Daten ermöglicht es XPA, Prognosemodelle zu erstellen, die auf historischen Trends und Mustern basieren. Für Einzelhändler ist es von entscheidender Bedeutung, vollständige und genaue Daten zu liefern, um effektive Prognosen zu gewährleisten.

FAQ 4: Wie ist dieses XPA-Modul im Vergleich zu anderen Prognosetools auf dem Markt?

XPA zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, automatisch das am besten geeignete statistische Modell auf der Grundlage der bereitgestellten Daten auszuwählen. Mit einer Reihe von 8 vordefinierten statistischen Modellen ist das Modul so konzipiert, dass es sich an verschiedene Arten von Daten anpassen lässt.

Darüber hinaus nutzt XPA künstliche Intelligenz, um die Genauigkeit von Preisentscheidungen zu verbessern und bietet eine größere Anpassungsfähigkeit und Präzision als andere Tools.

FAQ 5: Wie hilft XPA dabei, eine Kannibalisierung zwischen Produkten zu verhindern?

XPA bietet Prognose- und Preismodelle, die aktiv die Kannibalisierung zwischen verschiedenen Marken oder Produkten analysieren und verhindern.

Durch die Identifizierung potenzieller Preiskonflikte, die Ihre Gewinnmargen schmälern könnten, können Sie mit XPA Ihr Produktsortiment optimieren und interne Wettbewerbsprobleme vermeiden.

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On/Offline Datenerfassung – Produktabgleich – Verknüpfung und Sortimentskohärenz – KI-basierte Preisintelligenz – Verkaufsprognosen