Die Modellnachfrage präzise vorhersagen

Welche Produkte muss man auf Lager haben, um die Nachfrage der Kunden optimal bedienen zu können? Eine Antwort gibt diese Lösung auf Basis des Data Product Builder ONE DATA.

13%Umsatzsteigerung bei Zusatzausstattungen*

Ob Sportwagen, Familien-Van oder E-Auto – den Kunden steht eine enorme Modell- und Ausstattungsvielfalt zur Verfügung. Sie können das Produkt weitreichend individualisieren. Wie sich Kunden entscheiden, hängt von zahlreichen Faktoren ab, zum Beispiel von der Kultur eines Landes oder von individuellen Vorlieben. Letztlich stellt sich für Händler immer eine zentrale Frage: Welche Produkte in welchen Konfigurationen muss man auf Lager haben, um die Nachfrage möglichst unmittelbar bedienen zu können?

Händler müssen also idealerweise bereits heute wissen, was der Käufer morgen wünscht. Auf dieser Basis können Sie Marktpotentiale ausschöpfen und somit mehr Umsätze generieren sowie die Lagerhaltung minimieren.

*Berechnung des Kunden

Den gesamten Bestellprozess für Händler perfektionieren

Das dazugehörige Datenprodukt haben wir „Sales Configuration Recommendation Engine“ genannt. Sie zeigt Kundenwünsche quasi im Voraus an – und das beispielsweise auf Basis von Internet-Konfigurationsdaten der Kunden sowie historischen Verkaufsdaten von Händlern, die per AI analysiert werden. In der Folge kann der Händler eine vorkonfigurierte Bestellung der Lagerprodukte „auf Knopfdruck“ initiieren.

Technologische Basis der Lösung ist dabei unser Data Product Builder ONE DATA. Das System punktet unter anderem mit vorgefertigten Modulen und einer schnellen Umsetzung der benötigen Algorithmen. Außerdem lässt sich die fertige Applikation einfach in die vorhandene Systemlandschaft der Anwender integrieren. Am Ende steht die Digitalisierung des gesamten Ordering- und Verkaufsprozesses.

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Die Lösung zeigt Kundenwünsche quasi im Voraus an – und das beispielsweise auf Basis von Internet-Konfigurationsdaten der Kunden sowie historischen Verkaufsdaten von Händlern.

Zentrale Vertriebssteuerung ermöglichen

Eine Stärke des Data Product Builders ONE DATA ist die schnelle Etablierung von Frontend-Lösungen für End-User. In der Folge profitieren Mitarbeiter von verschiedenen Unternehmen von dieser Lösung – also zum Beispiel auch Experten der vorgelagerten Fertigungsunternehmen, die auf Basis der AI-Empfehlungen ebenso ein optimales Lagerportfolio zusammenstellen können.

Insgesamt macht die „Sales Configuration Recommendation Engine“ eine zentrale Vertriebssteuerung möglich, was insbesondere bei neuen Produktoptionen und Modellwechseln wichtig ist. Zusätzlich beinhaltet das System sogenannte Black-Lists für fehlende oder nicht verfügbare Optionen. So werden Konfigurationen vermieden, die derzeit nicht geliefert werden können.

Mithilfe von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz wissen Sie heute, was sich Ihre Kunden in Zukunft wünschen. Damit erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit, sparen manuellen Konfigurationsaufwand ein und schöpfen Ihr Marktpotenzial noch besser aus.

1. Steigender Umsatz

Die Vorhersage der Kundenwünsche führt letztlich zu reduzierten Lagerzeiten. Außerdem steigt durch die optimale Vorkonfiguration der Umsatz in verschiedenen Märkten an.

2. Höhere Kundenzufriedenheit

Optimierte Lieferketten und eine bessere Verfügbarkeit führen zu einer höheren Kundenzufriedenheit – denn das individuelle Wunschprodukt steht häufig direkt zur Verfügung.

3. Nahtlose Implementierung

Das gesamte System lässt sich einfach und nahtlos in das IT-System des Kunden implementieren. Die Sales-Prozesse bei den Händlern ändern sich dabei nicht.

4. Erfolgreicher Roll-Out

Das System ist aufgrund des Erfolgs bereits bei mehreren Herstellern international und flächendeckend im Einsatz.

Salesconfigurator

Berechnung eines Forecasts im Data Product Builder ONE DATA.

Robert Stumpf

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Robert Stumpf | Vice President Business Development

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Die Erfolgsstory „Modellnachfrage präzise vorhersagen“ zum kostenlosen Download

Der Wunsch von Kunden nach individuellen Produkten führt zu einer hohen Ausstattungsvielfalt. Wie können Händler die Kundenwünsche optimal antizipieren, damit kein Umsatz verloren geht?

Antworten gibt die „Sales Configuration Recommendation Engine“:

  • Durch Advanced Analytics wissen Händler heute schon, was der Kunde morgen wünscht.
  • Verkaufspotentiale werden voll ausgeschöpft, Kundenwünsche erfüllt und Lieferketten optimiert.
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