FORTSCHRITTLICHE WISSENSCHAFT LIEFERT HÖHERE BESTANDSKAPITALRENDITE

Der Verkauf eines handelsüblichen Artikels lässt sich oft schwer vorhersagen. Wenn Ladenhüter, saisonale Artikel, neu eingeführte Produkte und Sonderangebote dazu kommen, wird die Prognostizierung der Nachfrage extrem mühsam. Mit einem großen Netzwerk an SKU-Standorten wird dieses Problem noch komplexer. Die Nachfrageprognose ist jedoch der erste Schritt jeder Bestandsstrategie, unabhängig von der Branche und der verwalteten Artikeln.

Die Lösung von Manhattan bietet Transparenz hinsichtlich der Netzwerknachfrage und kombiniert innovative Prognosetechniken mit Nachfragebereinigung, Analyse saisonaler Muster und Selbstanpassungsfunktionalitäten zur genauen Voraussage der Nachfrage auch in sehr komplexen Szenarien. Durch den Einsatz maschinellen Lernens zur ständigen Weiterentwicklung und zur Anpassung der Wissenschaft, die hinter der Nachfrageprognostizierung steckt, profitieren unsere Kunden von genaueren Prognosen, ohne dass Anwender viel dazu beitragen müssen.

Manhattan vereinfacht die komplexe Wissenschaft der Nachfrageprognose, indem der Analyst sich nur auf die Verwaltung der wichtigsten Ausnahmen konzentriert, die das System nicht selbst entschlüsseln kann. Dies erleichtert die Verwaltung einer unbegrenzten Kombination von Standorten und Produkten mit unterschiedlichen Zeithorizonten und Aggregationen und ermöglicht neben der Lagerauffüllung auch die Planung von Sortiment, Finanzen und Waren.

• die Prognosegenauigkeit zu verbessern
• die Nachfrage nach Ladenhütern und selten verkauften Artikeln zu modellieren
• die Nachfrage für Unternehmensplanung sowie für tägliche Lagerauffüllungsaktivitäten zu prognostizieren
• Skalierungen zur Erfüllung der Anforderungen von sehr großen Netzwerken durchzuführen

• Erstellung und Aktualisierung von Prognosen der Produkt- und Standortknoten
• auf verschiedenen Ebenen
• Prognose nach Verkaufskanal; für eine detaillierte Ansicht der Omnichannel-Fulfillment-Strategien
• Nutzung integrierter Bedarfsreinigung und saisonaler Profilierung, um wiederkehrende Muster zu identifizieren
• Erkennung und Autokorrektur schädlicher saisonaler Profile
• Erkennen von und Reagieren auf Trends und Nachfragemuster mit der selbstanpassenden Unified Forecasting Method™Filtern von unrelevanten Prognoseausnahmen
• Erkennung von Änderungen bei Nachfragemustern und entsprechende Autokorrektur mit der erweiterten Ausnahmeverwaltung
• Bestimmung der Genauigkeit von Abweichungen bei einer manuellen Prognose im Vergleich zu einer vom System generierten Nachfrageprognose
• Audit Management von Prognoseausnahmen
• Integritätsschutz des Nachfrageverlaufs, im Falle von unerwarteten Ereignissen mit negativem Einfluss auf die Nachfrage
• Berechnungen der zu erwarteten Auswirkungen einer Werbeaktion, basierend auf ähnlichen, in der Vergangenheit durchgeführten Aktionen
• Kontrolle der Auswirkungen von Werbeaktionen auf die Nachfrage, unabhängig von der Ausgangssituation