Nauwkeurige prognoses zijn tegenwoordig van essentieel belang voor bedrijven. Op AI gebaseerde prognosemoftware levert betrouwbare voorspellingen op van uw verkoop en verbruik op basis van historische gegevens, zodat u altijd volledig aan de vraag van uw klanten kunt voldoen. Tegelijkertijd worden gebonden kapitaal, afschrijvingen, verspillende opslag en bederf van goederen vermeden.

Nu al worden in veel sectoren van het bedrijf verschillende prognoses gebruikt, zoals inventarisbeheer, personeelsplanning of planning van de behoeften aan personele middelen. De afgelopen jaren zijn gegevensgestuurde methoden voor het voorspellen van de behoeften vastgesteld. In dit verband zijn statistische, univariate technieken zoals exponentiële afvlakking of ARIMA-modellen al geruime tijd beter dan alle andere voorspellingsnauwkeurigheidsmethoden. De ontwikkeling van software, hardware en algoritmen is echter zo ver gevorderd dat voorspellingen op basis van AI aanzienlijk verder gaan dan de oplossingen van statistische benchmarks.

Nauwkeurige prognoses zijn van enorm belang voor handelaren om tijdig te kunnen vaststellen welke goederen moeten worden gekocht, wanneer en in welke hoeveelheden. Dit is de enige manier om de beschikbaarheid van goederen te optimaliseren en tegelijkertijd de kosten van oormerking tot een minimum te beperken. Bovendien heeft een betrouwbare prognose het voordeel dat slechts zoveel personeelsleden in kampen en filialen werkzaam zijn als nu nodig is.

Dergelijke prognoses zijn gemakkelijk onder stabiele omstandigheden te maken. De detailhandel is echter een dynamische omgeving die wordt beïnvloed door vele voortdurend veranderende factoren. Deze omvatten, maar zijn niet beperkt tot, de volgende variabelen:

— Terugkerende verkooppatronen (bv. weekdagen, feestdagen, seizoensgebondenheid)
— Interne zakelijke beslissingen (bv. prijswijzigingen, aanbiedingen, — beeldschermen, campagnes)
Externe factoren (bv. weer, lokale gebeurtenissen)
— onbekende factoren (bv. opening van een vestiging van een directe concurrent in de buurt)
Het is voor een mens onmogelijk om met een dergelijke schat aan factoren en gegevens voldoende rekening te houden om een nauwkeurige prognose te kunnen maken. AI-algoritmen (met name algoritmen voor machinaal leren) zijn perfect voor verschillende voorspellende toepassingen: Zij leren automatisch patronen en contexten in historische gegevens, die vervolgens kunnen worden toegepast op nieuwe gegevens om voorspellingen te doen. Uitgaande van de relevante gegevens is het mogelijk om zoveel waarden te voorspellen als bijvoorbeeld de verkoop in de levensmiddelenhandel. Zo is het bijvoorbeeld mogelijk om concreet te voorspellen hoeveel choko osterhasen binnen een bepaalde periode in een bepaalde tak zullen worden verkocht. AI houdt onder meer rekening met de volgende factoren: Aantal dagen voor Pasen, aantal in voorgaande jaren verkochte paashazen, weekdag, algemeen aankoopgedrag van klanten. Deze prognose kan dan worden gebruikt om precies het juiste aantal choko osterhasen op het juiste moment te bestellen.

Gebruik onze technologieradar om de belangrijkste technologieën die van belang zijn voor kleine en middelgrote ondernemingen te blijven bekijken!