PROBLEM
- Optymalizacja nakładów na promocje towarów.
- Niska marża i wysokie koszty rabatów indywidualnych udzielanych w ramach promocji.
ROZWIĄZANIE
- Wykorzystanie danych sprzedażowych i informacji o klientach w celu:
• Określenia mikrosegmentów klientów cechujących się podobnym poziomem akceptacji ceny,
• Prognozowania oczekiwanego poziomu pogłębienia ceny. - Automatyczne wyznaczanie predykcji ceny maksymalnej dla każdego klienta i dla każdego indeksu (SKU) z osobna, z zachowaniem charakterystyki sprzedażowej danego indeksu, w tym sezonowości cen przy pomocy algorytmów sztucznej inteligencji.
- Automatyczne korygowanie rekomendacji analitycznych z uwzględnieniem marginesu bezpieczeństwa cen i indywidualnych warunków cenowych.
Efekt/korzyści:
- Zwiększenie marżowości sprzedaży.
- Automatyzacja procesu zarządzania ceną oferty.
Sieci neuronowe to jeden z algorytmów, który może być wykorzystany do predyckji akceptacji ceny
Szczegóły projektu
|
Czas realizacji |
Oprogramowanie |
Zaangażowany zespół |
|---|---|---|
|
8 tygodni |
PS CLEMENTINE PRO |
Predictive Solutions - 2 osoby. Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio i 1 osoba odbierająca wyniki. |
