- Satış kaybına yol açan mağaza düzeyindeki hatalı tahsisin ve düşük tahminin minimize edilmesi yoluyla stok tükenmesinde azalma
- Fazla tahmin nedeniyle malların gereksiz yüklenmesinin, nakliyesinin ve depolamasının minimize edilmesi yoluyla Nakliye Masrafları optimizasyonu
- Batık maliyetlerin telafi edilmesi amacıyla iskonto yapılması gereken sezon sonu envanterinin minimize edilmesi yoluyla zorunlu indirimlerde azalma
- İşletme sermayesinde kayba yol açan envanter maliyetlerinde azalma

Talep tahmini yaklaşımımız, gelecekteki talebi kesin biçimde tahmin eden özelleştirilmiş makine öğrenimi modellerini yaratmak amacıyla satış üzerinde etkisi olan dinamiklerin anlaşılmasına ve bu dinamiklerin ölçülmesine dayalıdır.

Her pazardaki talebin kampanyalar, rekabetçi güçler, sosyoekonomik faktörler ve diğer olağandışı olaylar gibi pek çok faktörden etkileniyor olması nedeniyle, tahmin modelleri salt hâlihazırdakilerin değil, aynı zamanda ilerideki gereksinimlerin de ele alınabilmesi adına esnek ve modüler olmalıdır.

KoçDigital’de bizler yüksek kesinlikli talep tahmini modellerini oluşturmak amacıyla makine öğrenimi veri hatlarını kullanmaktayız. Geçmişe dönük satış verilerini ve ayrıca ilişkili diğer iç ve dış verileri toplayarak, sektörünüzün dinamiklerini kapsayan özelleştirilmiş modeller sunmaktayız.

Ayrıca, modüler ve genişletilebilir çözüm mimarimiz ilerideki olası ürün, kanal, bayi, vs. değişikliklerini de olanaklı kılmaktadır.