AI Demand
Forecast

Når man har gått fra fragmentert til konsolidert data, ser man raskt hvor skoen trykker. Problemet ligger for de fleste av våre kunder knyttet til personal- eller varekostnad, i stor eller liten grad.

For å kunne redusere personal- og varekostnad mot omsetning, må man sette optimal bemanningsplan og gjøre nøyaktige innkjøp hver eneste måned, noe som er svært vanskelig hvis man ikke har et godt bilde på hvordan etterspørselen kommer til å bli fremover.

Når man bemanner og gjør innkjøp uten å ha en troverdig og nøyaktig god demand forecast i bunn, er det stor sannsynlighet for at både personal- og varekostnad sett mot omsetning blir veldig høy.

En data drevet demand forecast basert på maskinlæring, vil i gjennomsnitt være 30% mer nøyaktig enn en typisk prediksjon basert på historisk data og domenekunnskap.

Edda bruker et utvalg statistiske modeller, som inkluderer kundens historiske data, eksterne faktorer som vær, interne og eksterne arrangementer og hellig- / spesielle dager for å skreddersy en demand forecast nøyaktig for dine lokasjoner.

Som kunde får du levert 2 stk forecasts, en "lang" forecast som benyttes når man setter opp en bemanningsplan 15-90 dager frem i tid, samt en kort rullerende forecast (1-5 dager) som til en hver tid varsler deg om endringer i forecast, og derfor hvilke endringer du bør ta hensyn til for å oppnå optimal bemanning og varelager status.

Summen av dette gir Eddas kunder enda bedre forutsetninger for å ta de aller beste valgene for sin bedrift og sine ansatte.