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Einzelhandel
Nachfrageprognose für E-Commerce-Plattform
Wachsende E-Commerce-Plattform10 Wochen
Die Herausforderung
Bestandschaos, das die Rentabilität beeinträchtigt
- Häufige Stockouts bei populären Artikeln verloren Umsatz
- Überbestände banden Kapital
- Saisonale Muster manuell schwer vorhersehbar
- Neue Produktlaunches ohne historische Daten
Unsere Lösung
Deep-Learning-Modell, das interne und externe Signale kombiniert
- Transformer-basiertes Modell verarbeitet 2 Jahre Verkaufsdaten
- Externe Signale: Wetter, Events, Wettbewerbspreise
- Cold-Start-Vorhersagen für neue Produkte via Embeddings
- Tägliches automatisiertes Re-Training mit Drift-Erkennung
Die Auswirkungen
Signifikante Verbesserung des Endergebnisses
-31%
Lagerhaltungskosten
-45%
Stockouts
89%
Prognosegenauigkeit
+12%
Umsatzwirkung
Verwendete Technologien
PythonPyTorchApache AirflowAWS BedrockRedshift