E-Commerce
Optimierung der Lagerhaltung
Fallstudien ansehenSales Forecasting für einen internationalen Automobilkonzern
In diesem Projekt habe ich für einen internationalen Automobilkonzern ein Machine-Learning-Modell zur Prognose von Fahrzeugverkäufen auf Gesamt- und Typklassenebene entwickelt und in die IT-Infrastruktur des Kunden implementiert.
Senkung der Lagerkosten um 20% nach 4 Monaten
Implementierung von fortgeschrittenen Algorithmen
Segmentierung der Kundenbasis
Ausgangssituation
Die präzise Planung und Prognose von Verkaufszahlen für verschiedene Märkte, Produktlinien und Varianten stellt eine zentrale Herausforderung für alle Automobilhersteller dar. Diese Planungen bilden die Grundlage für Entscheidungen in Produktionsabläufen, finanzieller Planung und anderen geschäftskritischen Bereichen eines Unternehmens. Eine annähernd exakte Übereinstimmung zwischen den geplanten Zahlen und den tatsächlich verkauften Mengen ermöglicht eine solide Geschäftsplanung. Der internationaler Automobilkonzern sah sich der Herausforderung gegenüber, dass die derzeitigen manuell erstellten Planzahlen trotz erheblichem Aufwand nicht die gewünschte Genauigkeit erreichten.
Ausgangssituation
Die präzise Planung und Prognose von Verkaufszahlen für verschiedene Märkte, Produktlinien und Varianten stellt eine zentrale Herausforderung für alle Automobilhersteller dar. Diese Planungen bilden die Grundlage für Entscheidungen in Produktionsabläufen, finanzieller Planung und anderen geschäftskritischen Bereichen eines Unternehmens. Eine annähernd exakte Übereinstimmung zwischen den geplanten Zahlen und den tatsächlich verkauften Mengen ermöglicht eine solide Geschäftsplanung. Der internationaler Automobilkonzern, sah sich der Herausforderung gegenüber, dass die derzeitigen manuell erstellten Planzahlen trotz erheblichem Aufwand nicht die gewünschte Genauigkeit erreichten.
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Unser Strategischer Ansatz und Lösung
Unser Strategischer Ansatz und Lösung
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Datenstrategie-Überprüfung und -Optimierung
Evaluierung und mögliche Umstrukturierung der bestehenden Datenstrategie, um sicherzustellen, dass interne und externe Datenquellen effizient genutzt werden können.
Datenaufbereitung und Datenvalidierung
Datenaufbereitung und Datenvalidierung: Implementierung von Prozessen zur automatisierten Datenbereinigung, Plausibilisierung und Validierung, um Datenqualität und Konsistenz zu gewährleisten.
Zeitreihenanalyse und Mustererkennung
Zeitreihenanalyse und Mustererkennung: Einrichtung von Teams oder Fachleuten für Zeitreihenanalyse, die spezifische Muster in den Sales-Daten identifizieren und saisonale sowie autokorrelierte Strukturen erkennen können.
Expertise in fortgeschrittenen statistischen Modellen
Einbeziehung von Experten, die fortschrittliche statistische Modelle entwickeln und implementieren können, um die Sales-Zeitreihe genau zu analysieren und zukünftige Absätze vorherzusagen.
Aussagekräftige Ergebnisse
Aufgrund der engen Zusammenarbeit konnten die folgenden Ergebnisse erzielt werden.
Verbesserte Absatzprognose für den Automobilkonzern
Durch die Implementierung des fortgeschrittenen Machine-Learning-Modells wurde eine bemerkenswerte Verbesserung in der Absatzprognose erzielt. Mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 98 Prozent konnte der Planungsfehler um circa 48 Prozent reduziert werden. Dies ermöglicht eine präzisere Einschätzung der zukünftigen Absatzentwicklung auf Gesamt- und Typklassen-Ebene.
Umstellung auf Datenbasierte Planungsprozesse
Die monatlichen Vorhersagen dienen als Grundlage für eine Neuausrichtung der Planungsabläufe, die nun auf fundierten datenbasierten Größen basieren. Dieser Ansatz bietet dem Automobilkonzern eine solide Basis für die Entscheidungsfindung in den Bereichen Produktion, Finanzplanung und anderen geschäftsrelevanten Abteilungen.
Integriertes Dashboard für die Absatzplanung
Das implementierte Modell liefert regelmäßig alle Prognosen als strukturierte Datenbankeinträge. Diese Daten werden nahtlos in ein interaktives Dashboard für den Fachbereich Absatzplanung eingefügt. Dadurch erhalten die Mitarbeiter einen leicht zugänglichen Überblick über die monatlichen Absatzprognosen und können darauf basierend ihre strategischen Entscheidungen treffen.
Aussagekräftige Ergebnisse
Aufgrund der engen Zusammenarbeit konnten die folgenden Ergebnisse erzielt werden.
Signifikante Steigerung des Engagements
Innerhalb von 20 Monaten verzeichnete PharmaX GmbH eine bemerkenswerte Steigerung des Website-Traffics um 837 %. Diese gesteigerte Aufmerksamkeit führte zu einer kontinuierlichen Generierung von 2 neuen hochqualifizierten Leads pro Woche.
Verbesserte Geschäftsergebnisse
Die individualisierte ABM-Strategie trug dazu bei, dass PharmaX GmbH neue Geschäftsmöglichkeiten generierte und die Konversion von Leads zu Kunden verbesserte. Das Unternehmen erzielte ein Umsatzwachstum von 30 % aus den gezielten Zielaccounts.
Stärkere Kundenbeziehungen
PharmaX GmbH festigte Beziehungen zu Schlüsselentscheidungsträgern in den Zielunternehmen. Dies führte zu einer Dies führte zu einer gesteigerten Markenwahrnehmung und einem verbesserten Ruf in der Pharmabranche.
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