Kaufzeitraum vorhersagen

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Die Vorhersage von Kaufzeiträumen erlaubt effektive Steuerung von Marketing, Vertrieb und Produktionsplanung.

Beschreibung

Zu wissen, wann Kunden als nächstes kaufen, erlaubt eine genaue Steuerung von Marketing, Vertrieb, Produktion und Einkauf. Aber oft ist diese Vorhersage noch sehr qualitativ und aufwendig.
Wir nutzen künstliche Intelligenz, um automatisch den nächsten Kaufzeitraum pro Kunde vorherzusagen.

Diese Daten brauchen wir

  • Inhalt: Stammdaten, Transaktionsdaten
  • Quellen: CRM, ERP, Excel,..
  • Format: Eine Zeile = Ein Einkauf eines Kunden, inklusive aller Stammdaten

Inhaltsverzeichnis

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1 Inhaltsverzeichnis
2 Einführung
3 Was ist Kobold AI?
4 Vorgehen
5 Input-Daten
6 Ergebnis
7 Einsatz der Ergebnisse
8 Zusammenfassung

 

Einführung

Die Vorhersage von Kaufzeiträumen ist eine wichtige Aufgabe für Unternehmen in vielen Branchen. Sie ermöglicht es, die Lagerbestände zu optimieren, die Marketingmaßnahmen zu planen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

In der Vergangenheit wurde diese Aufgabe in der Regel manuell durchgeführt, was sehr zeitaufwändig und fehleranfällig sein konnte.

In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz (KI) in diesem Bereich große Fortschritte gemacht. KI-basierte Werkzeuge können Kaufzeiträume automatisch vorhersagen, was den Prozess erheblich beschleunigt und vereinfacht.

Vorgehen

Das Vorgehen beim KI-basierten Kaufzeiträume-Prognose ist im Allgemeinen wie folgt:

  1. Das Unternehmen sammelt Daten über seine Kunden und Produkte.
  2. Das KI-Modell wird mit diesen Daten trainiert.
  3. Das Modell wird verwendet, um die nächsten Kaufzeiträume von Kunden vorherzusagen.

Input-Daten

Die Input-Daten basieren auf einer Mischung aus verschiedenen Kategorien, sind aber immer kumulativ auf einen Kunden bezogen. Beispiele für die Quelle von Daten sind:

  • Stammdaten (Größe des Unternehmens, Branche,..)
  • Vertragsdaten (Dauer Geschäftsbeziehung, Rabatte,..)
  • Transaktionsdaten (Art, Menge und Kategorien von Einkäufen,..)

Pro Einkauf wird eine Zeile mit diesen Daten angereichert produziert und bildet somit die Basis für die Vorhersage.

Ergebnis

Das Ergebnis ist eine Vorhersage des nächsten Einkaufszeitraums für jeden Kunden. Dabei werden historische Einkaufsdaten genutzt um die Regelmäßigkeit und Saisonalität zu extrahieren und in eine Vorhersage zu transformieren.

Einsatz der Ergebnisse

Die Ergebnisse der KI-basierten Kaufzeiträume-Prognose können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden. Dazu gehören:

  • Einzelhandel: Unternehmen im Einzelhandel können KI verwenden, um die Nachfrage nach Produkten zu prognostizieren. Dies ermöglicht es ihnen, die Lagerbestände zu optimieren und die Verfügbarkeit von Produkten zu gewährleisten.
  • E-Commerce: Unternehmen im E-Commerce können KI verwenden, um die Kaufabsichten von Kunden zu prognostizieren. Dies ermöglicht es ihnen, gezielte Marketingmaßnahmen zu ergreifen und die Conversion Rate zu erhöhen.
  • Industrie: Unternehmen in der Industrie können KI verwenden, um die Instandhaltung von Maschinen zu prognostizieren. Dies ermöglicht es ihnen, Ausfälle zu vermeiden und die Produktivität zu erhöhen.

Zusammenfassung

KI-basierte Werkzeuge sind eine effiziente und effektive Möglichkeit, Kaufzeiträume vorherzusagen. Sie können den Prozess erheblich beschleunigen und vereinfachen und ermöglichen die Erstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse.

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