التنبؤ بالطلب

تؤثر ديناميكيات الاقتصاد الكلي والأحداث النادرة غير المتوقعة بشكل كبير على ديناميكيات السوق في عالم اليوم. على سبيل المثال، في عام 2020، لم يكن من الممكن القيام بتوقعات مبيعات جيدة في أي قطاع تقريبا دون النظر في تأثير جائحة كوفيد-19.

التنبؤ بالطلب الديناميكي والمعياري

تؤثر ديناميكيات الاقتصاد الكلي والأحداث النادرة غير المتوقعة بشكل كبير على ديناميكيات السوق في عالم اليوم. على سبيل المثال، في عام 2020، لم يكن من الممكن القيام بتوقعات مبيعات جيدة في أي قطاع تقريبا دون النظر في تأثير جائحة كوفيد-19.

يهدف نهج التنبؤ بالطلب من KoçDigital إلى الإجابة على سؤالين حيويين اكتسبا أهمية كبيرة في عالم اليوم:
- لماذا نحتاج إلى توقعات مستقبلية جيدة للمبيعات والطلب؟
- كيف يمكننا تطوير نماذج تضمن دقة تنبؤ عالية، ليس فقط للحاضر، ولكن أيضا للمستقبل؟

أهمية التنبؤ بالطلب في تحسين سلسلة التوريد

كان التنبؤ بالطلب محورا أساسيا لتحسين سلسلة التوريد (SCM) حيث يمكن استخدام مخرجاته لإضافة قيمة إلى العمليات الفرعية المختلفة لسلسلة التوريد، مثل تحسين الشبكة وإدارة المخزون والتجديد الآلي للمخزون.

لماذا حل التنبؤ بالطلب؟

- الحد من استنفاد المخزون عن طريق تقليل سوء التخصيص على مستوى المتجر والتقليل من التنبؤ اللذان يؤديان إلى فقدان المبيعات
- تحسين تكاليف النقل عن طريق تقليل التحميل والنقل والتخزين غير الضروري للبضائع بسبب المبالغة في التنبؤ
- - تخفيض الخصومات الإلزامية عن طريق تقليل مخزون نهاية الموسم، والذي يجب خصمه للتعويض عن التكاليف الغارقة
- - تخفيض تكاليف المخزون الذي يؤدي إلى فقدان رأس المال العامل

نهج التنبؤ بالطلب من KoçDigital

يعتمد نهجنا للتنبؤ بالطلب على فهم وقياس الديناميكيات التي لها تأثير على المبيعات لإنشاء نماذج مخصصة للتعلم الآلي تتنبأ بالطلب المستقبلي بدقة.
نظرا لأن الطلب في كل سوق يتأثر بالعديد من العوامل، مثل الحملات والقوى التنافسية والعوامل الاجتماعية والاقتصادية وغيرها من الأحداث غير العادية، يجب أن تكون نماذج التنبؤ مرنة ومعيارية لتلبية ليس فقط المتطلبات الحالية ولكن أيضا المستقبلية.
في KoçDigital، نستخدم خطوط بيانات التعلم الآلي لإنشاء نماذج عالية الدقة للتنبؤ بالطلب. ونقدم نماذج مخصصة تغطي ديناميكيات قطاعك من خلال جمع بيانات المبيعات السابقة، بالإضافة إلى البيانات الداخلية والخارجية الأخرى المعنية.
بالإضافة إلى ذلك، تتيح بنية الحلول المعيارية والقابلة للتوسيع الخاصة بنا إجراء تغييرات مستقبلية محتملة على المنتج وقناة البيع والتاجر وما إلى ذلك.

سمات

01إدارة العمليات

في KoçDigital، نستخدم خطوط بيانات التعلم الآلي لإنشاء نماذج عالية الدقة للتنبؤ بالطلب. ونقدم نماذج مخصصة تغطي ديناميكيات قطاعك من خلال جمع بيانات المبيعات السابقة، بالإضافة إلى البيانات الداخلية والخارجية الأخرى المعنية.

بالإضافة إلى ذلك، تتيح بنية الحلول المعيارية والقابلة للتوسيع الخاصة بنا إجراء تغييرات مستقبلية محتملة على المنتج وقناة البيع والتاجر وما إلى ذلك.

كيف يمكننا مساعدتك؟

تعرف على حلول KoçDigital التي تخلق قيمة للشركات!

ستمنح موافقتك على جميع الطلبات والشكاوى والاقتراحات التي ترسلها إلى شركتنا وإتمامها، ويمكنك الوصول إلى الرسالة عبر نص توضيح عميل المحتوى لإرساله إليك إلكترونيًا تجاريًا لمعالجة بياناتك الشخصية. نطلب منك التأكد من أن المحتوى المحدد الذي سيتم تقديمه إلينا أو الذي سيتم إدراجه في وقت التقديم ليس مخصصًا: العرق، أو الأصل العرقي، أو الرأي السياسي، والمعتقد الفلسفي، واللباس، والجمعيات، والعضوية في المؤسسات أو النقابات العمالية، والصحة، وبيانات الفحص الجنسي، والإدانة الجنائية، والبيانات المتعلقة بالتدابير الأمنية، والبيانات البيومترية والوراثية.

×
×