Helio

wetterbedingte Nachfrage vorhersagen

Das Wetter kann tiefgreifende Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. Eine kleine Änderung der Temperatur und des Niederschlags kann die Nachfrage nach einem Produkt ansteigen lassen oder verringern, die Anzeigenschaltung irrelevant machen und dafür sorgen, dass ein Produkt zu häufig oder zu wenig am Lager vorrätig oder erst gar nicht mehr erhältlich ist. Unternehmen haben erkannt, dass Wetter ein beeinflussender Faktor ist, jedoch verlassen sie sich allzu oft auf vergangene Wetter-Trends, anstatt in die Zukunft zu blicken.

 

Helio, die Bedarfsprognoselösung von Analytic Partners, kann in Zusammenarbeit mit IBM die Auswirkungen des Wetters auf die Geschäftsleistung quantifizieren und Einblicke in die gesamte Organisation liefern. Diese Prognosen helfen bei der Beantwortung wichtiger Geschäftsfragen, indem sie nach vorne statt nach hinten schauen. Helios Modelle erfassen nichtlineare Beziehungen, ausgefeilte Interaktionen und einzigartige Dynamiken auf granularer Ebene, um erstklassige Vorhersagen zu erstellen.

 

 

Nutzen Sie die Kraft des Wetters im gesamten Unternehmen

HELIO Media & Marketing: Start dates for media. When to heavy-up DMAs. When to dial up or down media weights. Inform dynamic creative. Direct to Consumer: Precise targeting/messaging at DMA level. Sales: Season readiness. Inventory load-in and management. Field Sales: Regional Sales. Supply Chain: Inventory pre-builds. Demand fulfilment. Finance: Budget/forecast adjustments. Phasing by month and quarter.

 

Die genauesten Vorhersagen

 

Unsere Partner nutzen Methoden, bei denen hochentwickelte Modelle und führende Wissenschaftler eingesetzt werden, um die genauesten saisonalen Prognosen zu erstellen. Robuste Daten mit langfristigen Wetteraussichten und erstklassigen 10-Tage-Vorhersagen bieten Helio leistungsstarke Inputs.

 

Starke Vorhersagen und Visualisierungen

 

Äußerst genaue Vorhersagen werden laufend von Helio abgerufen, wobei modernste Machine Learning Modelle eingesetzt werden, um die Nachfrage vorherzusagen – von einem hohen Niveau bis hin zu kleinsten Details. Die Modelle erfassen selbst ausgeklügelte Beziehungen zwischen Daten und sind hochpräzise: mit stärkster Vorhersagekraft und einem monatlichen Fehler von weniger als 3%.

 

 

Innovatives Machine Learning

 

Helio wird kontinuierlich mit genauen Vorhersagen gespeist. Machine Learning Modelle prognostizieren die Produktnachfrage – bezogen auf bestimmte Regionen und berücksichtigt auch lokale Gegebenheiten. Die automatische Berichterstellung ermöglicht es, Informationen schnell umzusetzen und bietet maßgeschneiderte Berichte für verschiedenste Teams: So können Mediaplaner einen Bericht der wichtigsten DMAs (Designates Marketing Areas) für die kommende Woche erhalten, um nachzuvollziehen, in welchen Regionen Marketing besonders wichtig werden und ihre Mediakäufe danach abstimmen, während das Verkaufsteam einen Bericht erhält, der ihnen das Vermarktungspotential aufzeigt.

 

Über Teams und Branchen hinweg

 

Nahezu jede Art von Geschäft ist von Witterungseinflüssen betroffen, und Helio kann in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Einzelhandel, dem verarbeitenden Gewerbe, Finanzdienstleistungen, dem Gastgewerbe, Restaurants, OTC-Geschäften, verpackten Waren und vielem mehr helfen. So treibt Helio die intelligente Entscheidungsfindung für Teams in einer Vielzahl von Branchen voran.

„Das Wetter wirkt sich bei Scotts wirklich stark auf das Geschäft aus. Daher brauchten wir ein Tool, mit dem wir sowohl die Chancen als auch die Risiken ermitteln können, die dadurch entstehen und das im gesamten Unternehmen genutzt werden kann. Helio hilft uns vorherzusagen, was passieren wird, anstatt passiv zu warten. Dadurch können alle unsere Teams fokussierter und effizienter arbeiten.“ 

Sarah Bader, Director Insights & Analytics at Scotts Miracle-Gro

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