Amazon Forecast-Kunden

Anaplan Inc. ist ein cloud-natives SaaS-Unternehmen, das globale Unternehmen bei der Orchestrierung der Geschäftsleistung unterstützt. Führende Unternehmen aus allen Branchen verlassen sich auf unsere Plattform, um die Systeme und Erkenntnisse der Teams aus allen Bereichen ihres Unternehmens miteinander zu verbinden, um sich kontinuierlich an Veränderungen anzupassen, ihre Arbeitsweise zu verändern und die Wertschöpfung neu zu erfinden. Mit Sitz in San Francisco hat Anaplan über 20 Niederlassungen weltweit, 175 Partner und ca. 1 500 globale Kunden. 

„Unsere hochwirksame Partnerschaft mit Amazon Forecast ermöglicht es Kunden, prädiktive Intelligenz über Anwendungsfälle wie Bedarfsmanagement, Finanzprognosen und Personalplanung hinweg zu verwalten. Die verbesserte Prognosegenauigkeit unserer PlanIQ-Lösung, die Amazon Forecast einbettet, führt zu fundierteren Entscheidungen und die nahtlose Integration in die Anaplan-Plattform erleichtert die Nutzung verschiedener Informations- und Datenebenen. Kunden wie South Central Ambulance Services waren in nur 2,5 Wochen einsatzbereit und nutzten PlanIQ, um genauere wöchentliche und sechswöchige fortlaufende Prognosen zu liefern. Indem es ihnen hilft, Risiken zu mindern – insbesondere bei Spitzen in der Patientennachfrage – trägt PlanIQ dazu bei, sicherzustellen, dass sie über die richtigen Ressourcen verfügen, um die besten Patientenreaktionen und Ergebnisse zu erzielen.“

Rohit Shrivastava, Chief Product Officer – Anaplan

The Very Group ist Großbritanniens größter integrierter digitaler Einzelhändler und Finanzdienstleister – mit einem Jahresumsatz von über 2,2 Milliarden £ und mehr als 1,8 Millionen Website-Besuchen täglich. Mit seinen eigenen Marken, darunter Very.co.uk, Littlewoods.com und LittlewoodsIreland.ie, verkauft das Unternehmen mehr als 1 800 bekannte Marken, hat 4,4 Millionen Kunden und liefert jedes Jahr 49 Millionen Produkte aus.

„Wir haben mit AWS zusammengearbeitet, um AWS-Prognose- und KI/ML-Lösungen zu nutzen, um neue Möglichkeiten zur Prognose der Einzelhandelsnachfrage zu beschleunigen und zu entwickeln. Durch den Einsatz eines internationalen Teams und umfassender Zusammenarbeit war The Very Group unglaublich erfolgreich darin, eine Verbesserung des SKU-Managements um 9,9 % im Wert von mehr als 110 Millionen £ zu erzielen. Diese Ergebnisse sind auf mehr als 800 Stunden, die in das Programm investiert wurden, zurückzuführen, wobei über 70 Experimente abgeschlossen wurden, die über 8 Millionen Vorhersagen generiert haben. Wir dehnen das Modell jetzt auf weitere Kategorien aus. Es erfolgt ein Iterieren mit weiteren Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen und wir pflegen neuere Daten in Amazon Forecast ein, um die Genauigkeit des Modells fortlaufend zu verbessern.“

Steve Pimblett, Chief Data Office – The Very Group

More Retail ist Vorreiter im Bereich Omni-Channel-Einzelhandel für Lebensmittel in Indien und hat sich zum Ziel gesetzt, für indische Konsumenten zur Marke der Wahl im Bereich Lebensmittel zu werden. More Retail zählt 22 Hypermärkte und 624 Supermärkte in Indien, die durch ein Netz von 13 Vertriebszentren, 7 Sammelzentren für Obst und Gemüse sowie 6 Verarbeitungszentren für Massenartikel unterstützt werden.

„More Quality First ist in der Kategorie der Frischwaren bei Lebensmitteln in Indien führend. Um wirtschaftlich tätig zu sein, muss More Quality First die Verfügbarkeit von frischem Obst und Gemüse verwalten und dabei den Ausschuss minimieren. Um diese Prioritäten miteinander zu vereinbaren, arbeitet More Quality First mit AWS und Ganit zu sammeln, einer IT- Beratungsfirma, um ein System für Prognosen der Nachfrage und automatische Bestellungen rund um Amazon Forecast aufzubauen und bereitzustellen. Es mussten sehr detaillierte tägliche Prognosen für Artikel in einzelnen Geschäften geschaffen werden. Deswegen wurde der Entwicklung auf Grundlage von ABC-XYZ Priorität eingeräumt.

Die Kombination von Artikel und Geschäft wird mittels einer 3x3-Matrix auf Grundlage vorliegender Muster dargestellt: Eine ABC-Achse der Wichtigkeit im Verkauf (A: hoch, B: mittel, C: gering) und eine XYZ-Achse der Prognostizierbarkeit (X: einfach zu prognostizieren, Z: schwierig zu prognostizieren). Wie zu erwarten, ist die Prognostizierbarkeit von Artikeln in den Kategorien ABC-XY deutlich besser als in der Kategorie Z. Amazon DeepAR+ jedoch zeigte für Kombinationen der Kategorie Z deutlich bessere Ergebnisse als herkömmliche Methoden wie exponentielle Glättung und es wurde eine inkrementelle Verbesserung der Prognosegenauigkeit von 10 % erzielt. Dies wurde möglich, da Amazon Forecast die Muster weiterer Artikelnummern (XY) erlernen und auf Artikel mit starker Schwankung der Kategorie Z anwenden konnte.

Mit Amazon Forecast konnten wir die Genauigkeit unserer Prognosen von 27 % auf 76 % steigern und den Ausschuss in der Kategorie von frischem Obst und Gemüse um 20 % senken. Amazon Forecast liefert eine Verteilung der Prognosen, mit der wir unsere Kosten für zu geringe und zu hohe Prognosen optimieren konnten. Dies führte zu Kosten durch Fehlbestände von 3 % und verbesserte Bruttomargen. Damit können die Filialleiter mit Blick auf die täglichen Prognosen genauer bestellen. Wir dehnen das Modell jetzt auf weitere Kategorien aus. Es erfolgt eine Iterierung mit weiteren einschlägigen Datensätzen und wir pflegen neuere Daten in Amazon Forecast ein, um die Genauigkeit des Modells fortlaufend zu verbessern.“

Supratim Banerjee, CTO - More Retail

Meesho ist Indiens größter Marktplatz für langzeit-/markenlose Produkte und unsere Vision ist es, es 100 Millionen kleinen Unternehmen in Indien zu ermöglichen, online erfolgreich zu sein. Der Meesho-Marktplatz bietet Kleinst-, Klein- und Mittelunternehmen sowie Einzelunternehmern Zugang zu Millionen von Kunden, einer Auswahl von über 100 Kategorien, indienweiter Logistik, Zahlungsdiensten und Kundensupport, um ihre Geschäfte im Meesho-Ökosystem effizient zu führen.

„Bei Meesho haben wir viele Produkte mit einer kurzen Lebensdauer, und es ist uns wichtig, auf Schlüsselkennzahlen im Zusammenhang mit der Produktleistung zu reagieren und unseren Bestand optimal zu verwalten. Durch den Einsatz von Amazon Forecast waren wir in der Lage, die Nachfrageprognose für Produkte auf wöchentlicher/täglicher Basis mit einer um 20 % höheren Prognosegenauigkeit im Vergleich zu unserer bestehenden Lösung vorherzusagen. Amazon Forecast bietet benutzerfreundliche APIs, die uns halfen, ein automatisiertes System in der Hälfte der Zeit zu erstellen, die wir für ein internes Modell benötigt hätten. Wir haben bisher vielversprechende Ergebnisse mit Amazon Forecast für unseren aktuellen Bestand erzielt und wir haben vor, es weiterhin zu benutzen, um die Vorhersagegenauigkeit für unser ständig wachsendes Produktsortiment zu verbessern.“

Ravindra Yadav, Director, Data Science – Meesho

Shimamura Music wurde 1962 als kleine Musikschule in Japan gegründet und begann 1969 mit dem Verkauf von Musikinstrumenten an Schüler. Mit der Mission, „noch einen Menschen mehr zu schaffen, der sich an Musik erfreuen kann“, hat das Unternehmen derzeit Einzelhandelsgeschäfte und Musikschulen in 39 Präfekturen im ganzen Land. Das Unternehmen ist als Japans größtes Einzelhandelsgeschäft für Musikinstrumente und als eine der führenden Musikschulen Japans bekannt und bietet Musikern Unterstützung an, darunter die Reparatur von Instrumenten, die Planung und Durchführung von Veranstaltungen und Konzerten sowie den Betrieb von Musikstudios.

„Obwohl wir mit AWS nicht völlig vertraut waren, konnten wir Amazon Forecast nutzen, um automatisierte Bestellungen zu implementieren. Das Team migrierte erfolgreich von unserem lokalen Nachfrageprognose-Tool und unseren Datenbanken. So können sie weiter an unserem langjährigen Projekt zur Verbesserung des Geschäfts arbeiten. Ich bin beeindruckt, wie sich das System während der Nutzung von AWS entwickelt hat.“

Rumi Aoyagi, Logistics Division – Shimamura Music Co.

Die Hon Hai Technology Group (Foxconn) ist der weltweit größte Elektronikhersteller und Anbieter von Technologielösungen. Während der COVID-19-Pandemie war Foxconn mit einer beispiellosen Volatilität der Kundennachfrage, der Lieferungen und der Kapazitäten konfrontiert. Das Unternehmen arbeitete mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen, um ein Modell zur Nachfrageprognose für seine Fabrik in Mexiko zu entwickeln, das mit einem einfachen API-Aufruf und Eingabedaten genaue Nettobestellprognosen generiert.

„Ich war sehr beeindruckt von dem Weltklasse-Team für Machine Learning bei AWS. Mein Team arbeitete eng mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen, um innerhalb weniger Wochen mithilfe von Amazon Forecast ein Nachfrageprognosemodell zu entwickeln. Unsere Lösung hat unsere Prognosegenauigkeit um 8 % erhöht. Aufgrund der Verwendung dieser Lösung rechnen mit jährlichen Einsparungen in Höhe von 553.000 USD für unser Werk in Mexiko. Ein zusätzlicher Bonus ist, dass diese Lösung einfach in unseren Cloud-Workflow zu integrieren sein wird, sobald wir unsere Dateninfrastruktur zu AWS migrieren. Die Zusammenarbeit mit AWS hat dazu beigetragen, verschwendete Arbeitskosten zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.“

Azim Siddique, Technical Advisor und CoE Architect - Foxconn

Clearly gehört zu den weltweit größten Online-Einzelhändlern für Sehhilfen und wird vom Glauben angetrieben, dass es jeder verdient, zu sehen. Das Unternehmen verschafft Kunden rund um die Welt Brillen, Kontaktlinsen und Sonnenbrillen mithilfe seiner einfach bedienbaren Online-Plattform, verhilft bedürftigen Personen zu kostenlosen Sehhilfen und Augenpflegedienstleistungen durch seine Mission, Sehschwäche zu beseitigen.

„Mit führenden E-Commerce-Tools wie Virtual Try On und einem unvergleichlichen Kundenservice bemühen sie sich, allen auf kostengünstige und mühelose Weise zu einer guten Sicht zu verhelfen - was nur durch das ständige Bestreben nach Innovation, Verbesserungen und Prozessoptimierungen möglich ist. Eine effiziente und genaue Voraussage des zukünftigen Kundenverhaltens gehört zu den aktuell größten Herausforderungen für das Machine Learning im Einzelhandel. Innerhalb weniger Woche konnten wir mit Amazon Forecast genaue und verlässliche Verkaufsprognosen erstellen, mit über 97 % Prognosegenauigkeit für die Verkaufszahlen der kommenden Woche und 90 % für den kommenden Monat.“

Dr. Ziv Pollak, Machine Learning Team Leader - Clearly

Swiggy ist Indiens größter hyperlokaler On-Demand-Marktplatz mit der Vision, urbanen Verbrauchern unvergleichlichen Komfort in verschiedenen Kategorien (Lebensmittel, Lebensmittelgeschäfte) zu bieten. Swiggy hat seinen Hauptsitz in Bangalore und ist in mehr als 500 Städten vertreten, arbeitet mit über 130.000 Restaurants/Läden zusammen und betreibt eine On-Demand-Flotte mit 200.000 Lieferpartnern.

„Für uns ist es von entscheidender Bedeutung, schnell auf Änderungen wichtiger Geschäftsmetriken zu reagieren, die räumlich (z. B. Zone innerhalb einer Stadt) und zeitlich (z. B. Tageszeit) segmentiert sind. Wenn wir beispielsweise Veränderungen bei wichtigen Geschäftsmetriken wie den Kosten pro Lieferung vorhersagen können, dann können wir die damit verbundenen Kosten und Anreize besser steuern. Mit AWS Forecast können wir auf einfache Weise verwandte Daten nutzen, die sich auf unsere Geschäftsmetriken auswirken, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Unsere erste Einschätzung von Amazon Forecast zur Vorhersage unserer Geschäftsmetriken im Bereich der hyperlokalen Logistik sieht vielversprechend aus und wir planen, es zu einzusetzen, um die Genauigkeit unserer Prognosen für Geschäftskennzahlen zu verbessern.“

Vijay Seshadri, Erfahrener Ingenieur, Swiggy

RetentionX ist die Plug-and-Play-Analyselösung für jeden E-Commerce-Shop, der die besten Geschäftsentscheidungen auf Basis von KI-gesteuerter Datenanalyse treffen möchte. RetentionX übersetzt Ihre Daten in klare Aktionen und ersetzt die Leistung eines ganzen Data-Science-Teams durch ein einziges, einfach zu bedienendes Tool.

"Unsere Direkt-zum-Verbraucher-Kunden sind auf der Suche nach schnellen Einblicken, um ihre Geschäftsabläufe zu verwalten und automatisierte Aktionen durchzuführen. Wir integrieren uns in jedes E-Commerce-System, wie z. B. Shopify, und bieten mehr als 100 datenwissenschaftlich gestützte Analysen, wie z. B. Nachfrageprognosen, Kundenlebensdauerwert, Abwanderungsprognosen, Kohortenanalysen und Umsatzprognosen. Mit einem Klick können Kunden, die RetentionX nutzen, benutzerdefinierte, auf Machine Learning basierende Prognosen spontan erstellen, die von Amazon Forecast unterstützt werden. Darüber hinaus können Kunden einfach Einblicke in die mit Amazon SageMaker erstellte Abwanderungsprognose und den Kundenlebensdauerwert erhalten und Marketingaktivitäten auf Basis dieser Erkenntnisse automatisieren. Unser System ist in der Lage, aus den Daten ähnlicher Unternehmen zu lernen und so den Entscheidungsträgern einzigartige Einblicke zu geben. Wir haben uns für Amazon Forecast entschieden, weil es so einfach zu integrieren ist und die gesamte Architektur bei AWS liegt. Amazon Forecast ermöglichte uns die Skalierung von 5 auf mehr als 200 individuelle Vorhersagemodelle in weniger als einer Woche. Als Software-as-a-Service-Lösung mit Hunderten von Vorhersagemodellen ist die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit ein Muss. AWS ist für uns der perfekte Partner, um dies zu gewährleisten."

Alexander Jost, CEO - RetentionX

AffordableTours.com ist einer der größten Reiseverkäufer von begleiteten Touren, Kreuzfahrten, Flusskreuzfahrten und aktiven Ferien in den USA. Wir schicken Reisende auf der ganzen Welt in ihren Traumurlaub, indem wir niedrige Preise anbieten und Kundenservice von höchster Qualität mit unserem preisgekrönten Serviceteam bieten.

„Bei AffordableTours.com haben unsere Kunden einen überzeugenden Anreiz, zum Telefon zu greifen und uns anzurufen. Wir arbeiten fleißig daran, ihnen günstige Preise für Reisepakete anzubieten, damit sie neue Wunder sehen und erleben können. Damit unser Geschäft gedeihen und noch niedrigere Preise anbieten kann, müssen wir überall mögliche Effizienzvorteile erzielen. Aufgrund unserer globalen Präsenz stießen wir regelmäßig auf Probleme mit unausgewogenen Ressourcen, um das Kundenanrufvolumen zu bewältigen. An manchen Tagen hatten wir zu viele Agenten und an anderen Tagen zu wenige, was zu inkonsistenten Kundenerlebnissen führte, die Preise für verpasste Anrufe und die Betriebskosten erhöhte. Durch die Verwendung von Amazon Forecast können wir jetzt das Anrufvolumen der Kundennachfrage antizipieren, um sicherzustellen, dass wir täglich die richtige Anzahl von Agenten haben, wodurch sich die Rate verpasster Anrufe um ca. 20 % verbessert.“

Marc Rosenthal, Senior Project Manager, Affordabletours.com

Axiom Telecom ist mit einem Marktanteil von ca. 55 % und dem Bestreben, über 60% zu wachsen, Marktführer im Bereich der Telekommunikation im Bereich des Vertriebs von Mobiltelefonen und Technologie in der Region des Nahen Ostens. Heute vertreibt sie Telekommunikationsprodukte an über 10.000 unabhängige und organisierte Einzelhandelskunden. Die Aktivitäten des Unternehmens umfassen Großhandel, Einzelhandel, Mehrwertdienste und Kundendienst für drahtlose mobile Geräte wie Nokia, Honor, Sony Ericsson, Motorola und Samsung. Die Gruppe verfügt über 30 Lagerhäuser und eine Flotte von mehr als 300 Vertriebsfahrzeugen.

"Amazon Forecast hat es uns ermöglicht, die Verkäufe genau vorherzusagen und eine bessere Bestandsplanung zu liefern. Es ist ein echter Gewinn nicht nur für uns und unser Unternehmen, sondern auch für unsere Kunden. Vor der Verwendung von Amazon Forecast haben wir uns bei der Umsatzprognose und der Bestandsverwaltung stark auf eine Kombination aus statistischen Modellen und manuellen Prozessen verlassen. Dies erforderte einen erheblichen Ressourceneinsatz an Zeit und Personal, um diese manuellen Vorhersagen aufrechtzuerhalten, ließ aber auch Raum für Fehler. Mit Amazon Forecast haben wir eine Steigerung von über 20 % bei der nachgewiesenen Verfügbarkeit und 15 % bei der Optimierung der Lagerbestände gesehen. Darüber hinaus haben wir unsere Teams, die bisher manuelle Vorhersagen durchführten, so umgestellt, dass sie sich jetzt auf wertschöpfendere Bemühungen konzentrieren, Erkenntnisse aus den neuen Prognosen zu gewinnen, um unsere Geschäftsergebnisse zu verbessern".

Wassim Al Khayat - Group Director of Technology and Innovation

Heroleads ist Südostasiens führendes Performance-Marketing-Unternehmen, das Kunden eine integrierte End-to-End-Lösung bietet, die auf ihre Marketinganforderungen zugeschnitten ist und die MROI maximiert.

„Unser Medienplanerteam verbringt über 60 % seiner Zeit mit der Erstellung und Pflege manueller Prognosemodelle und unterstützt das Sales & Operation Team dabei, die Leistungstrends verschiedener digitaler Marketingkanäle und -branchen zu verstehen und zu planen, wie wir KPIs erreichen. Durch die Integration von Amazon Forecast können wir das Team auf mehr Wertschöpfung konzentrieren, die Reichweite unserer Modelle für andere Teams erweitern und die Genauigkeit unserer Prognosemodelle auf 99 % verbessern. Die Verwendung von Prognosen erhöht unsere Fähigkeit, unsere Kunden besser zu bedienen, und erhöht das Vertrauen in unser Team durch schnellere Einblicke, verbesserte Vorhersagbarkeit, Leistungswarnsysteme, dynamische Budgetplanung und genauere Investitionsmodelle, um sicherzustellen, dass alle KPIs unserer Marketingkampagnen effizient und zur richtigen Zeit erfüllt werden.“

Amit Das, Lead Data Engineer - Heroleads

OMOTOR unterstützt die Unternehmensoptimierung durch KI. Der Anbieter liefert erstklassige Machine Learning-Algorithmen, Computervision-Techniken sowie kognitive Bots, die über WhatsApp und andere Plattformen kommunizieren können.

"Bei OMOTOR nutzen wir KI, um im Auftrag unserer Kunden innovative Lösungen zu entwickeln. Der Zugriff auf die modernsten Deep Learning-Technologien von AWS ist für den Erfolg unserer Kunden daher ausschlaggebend. Mit Amazon Forecast können wir mithilfe von Zeitreihendaten unterschiedliche Prognosen erstellen und präzisieren, ohne dafür jedes Mal manuell ein Modell erstellen und trainieren zu müssen. Wir prognostizieren reale Umsatzzahlen für die kommenden 12 Monate, um den Bestand entsprechend planen, die zukünftige Rentabilität abschätzen sowie Gewinne und Verluste von Marktanteilen verfolgen zu können und andere wichtige Informationen zu gewinnen. Dies ermöglicht es uns, stärker kontextbezogene Daten zu nutzen, unsere Informationen regelmäßiger zu optimieren, die Genauigkeit von Prognosen um über 50 % zu steigern und extrem schnell zu agieren. Wir unterstützen beispielsweise Kunden in der Automobilbranche bei den Umsatzprognosen für 185 Fahrzeugmodelle in Brasilien."

Marcio Rodrigues, CEO – OMOTOR

ketteQ ist eine einzigartige digitale Plattform für Lösungen zur Planung und Automatisierung von Lieferketten, die in Salesforce und AWS Clouds integriert sind und dort eingesetzt werden, sowie für Skalierung und Sicherheit. ketteQ wurde von Supply-Chain-Experten mit jahrzehntelanger Erfahrung entwickelt und bietet fortschrittliches Datenmanagement und Analysen in Kombination mit kollaborativen und automatisierten Workflows, die auf Sicherheit, Skalierbarkeit und Konfigurierbarkeit ausgelegt sind. ketteQ hat seinen Sitz in Atlanta, Georgia, und verfügt über ein Team, Partner und Kunden auf der ganzen Welt.

„Die Bedarfsplanungs- und Prognoselösung von ketteQ wird verwendet, um Prognosen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erstellen, darunter Prognosen für den Einzelhandel und Omnichannel-Geschäfte, Prognosen für Serviceteile, saisonale Produktprognosen, Planung von Werbeaktionen und mehr. Die Partnerschaft von ketteQ mit AWS ermöglicht es uns, unseren Kunden eine umfassende Prognoselösung anzubieten, die die innovative Wissenschaft von Amazon Forecast mit der kollaborativen und konsensorientierten Prognosefähigkeit von ketteQ kombiniert. Die Kombination von Erkenntnissen aus historischen Daten mit zukunftsweisenden Informationen aus Vertrieb, Marketing und Finanzen führt zu einer äußerst präzisen Prognose.“

Forenamics hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Ineffizienzen in der Lieferkette bei schnelllebigen Fertigungsunternehmen für Konsumgüter anzugehen. Durch die hochwertigen Planungslösungen können Kunden ihre eigene Produktion genauer planen, um sowohl eine Überproduktion als auch eine Mindererzeugung zu vermeiden. Forenamics hat seinen Firmensitz in Köln, Deutschland und bedient Kunden von globalen Branchenführern bis zum Mittelstand.

„Wir bei Forenamics engagieren uns zur Bereitstellung von der höchstmöglichen Planungsgenauigkeit für unsere Kunden. Wir helfen unseren Kunden dabei, die wichtigsten Treiber der Nachfrage zu verstehen, wie beispielsweise Werbeaktionen, Marketing, Preisgestaltung und mehr. Unser einzigartiges, äußerst präzises Prognose-Modell reduziert die Überproduktion um bis zu 35 %, und die Mindererzeugung um 25 %. Daraus ergeben sich deutlich höhere Lieferfähigkeit und Abfallreduzierung. Amazon Forecast ist ein ausgezeichneter Geschäftspartner gewesen und hat zu unserer Plattform gepasst, damit wir Genauigkeit, Gleichzeitigkeit und Agilität erreichen.“

Jonathan Kurth, Gründer und CEO – Forenamics

Remarkably ist eine Marketing-Intelligenz-Lösung für auf Mehrfamilienhäuser ausgerichtete US-Immobilienteams. Die Plattform ermöglicht es Kunden, den Überblick über Marketing- und Leasing-Leistungsangelegenheiten, Risiken und Gelegenheiten zu bewahren, damit sie effizienter und bei geringeren Kosten einen größeren Umsatz mit einer besseren Rendite erzielen können.

„Führende US-Marketingteams für Mehrfamilienhäuser nutzen Remarkably zur Überwachung und Analyse ihrer Immobilien-Marketing- und Leasing-Kanäle sowie der Leistung ihrer Werbekanäle und der Rendite. Unsere Kunden schätzen historische Daten, aus denen sich ableiten lässt, was geschehen ist, und KPI-Prognosen zur Einschätzung, was passieren kann, damit sie Handeln können, um Risiken zu vermeiden und aus Gelegenheiten Kapital zu schlagen. Diese zwei wichtigen Datensätze helfen unseren Kunden dabei, wertvolle Marketing-Ressourcen zu optimieren und Verringerungen der Belegung und des Umsatzes zu vermeiden. Wir nutzten Amazon Forecast für die KPI-Prognosen unserer Produkte, mit großem Erfolg. Die Integration war relativ einfach, schnell und kostengünstig, wodurch wir unseren Kunden hochwertige, stabile Prognosen fristgerecht und innerhalb des Budgets liefern konnten.

Anna-Lea Dieringer, Mitbegründerin – Remarkably

Datup ist eine Bedarfsplanung- und Lagerverwaltung-SaaS-Plattform für Fertigungs- und Einzelhandelsunternehmen zur rechtzeitigen Transformation von Daten und Ersparnissen in Kapital. Mit Datup-Lösungen können seine Kunden mehrere Quellen integrieren wie ERPs, Tabellenkalkulationen und einfache Dateien in der Cloud. Mit Datups KI-orientierter Technologie in der Prognose und Bestandsoptimierung können unsere Kunden ihren Umsatz erhöhen. Dadurch werden die Serviceniveaus verbessert und Kapital freigesetzt und Überbestand vermieden.

„Wir bei Datup verpflichten uns zur Partnerschaft mit unseren Kunden bei der Übernahme von aufkommenden Technologien für ihre Lieferketten. Dies könnte sich in betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit umsetzen. Die Prognose ist ein Grundstein unseres Leistungsversprechens. dadurch wird nicht nur die Genauigkeit der Bedarfsplanung verbessert, die auf datenorientierte Instrumente basiert, sondern es wird auch die betriebliche Belastung in Bezug auf Bereitschaft der Informationen gemäß der vom Unternehmen geforderten Reaktionszeit reduziert. Amazon Forecast hat perfekt zu unserer Plattform gepasst, damit wir Genauigkeit, Gleichzeitigkeit und Agilität erreichen. Unsere Kunden (Selbstbedienung oder High-Touch) erwarten, dass die Lage von Hunderttausenden von Bestandseinheiten innerhalnb von ein paar Stunden verarbeitet werden, um rechtzeitige und bestinformierte Entscheidungen auf Grundlage der Betriebspläne zu treffen. Die dynamische und genaue Eingabe in unsere Bestandsoptimierungsfunktion die wir von unseren Prognosen erhalten haben, hat unseren Kunden dabei geholfen, ihre Serviceniveaus und Füllungsraten um über 92 % zu verbessern und gleichzeitig bis zu 20 % Kapital freizusetzen, die von Überbeständen und veralteten Teilen stammen.“

Ramiro Chaparro, CTO – Datup