Terug naar Case Studies
Detailhandel
Vraagvoorspelling voor E-commerce Platform
Groeiend E-commerce Platform10 weken
De Uitdaging
Voorraadchaos die de winstgevendheid beïnvloedt
- Frequente stockouts op populaire artikelen kostten omzet
- Overschotten zetten kapitaal vast
- Seizoenspatronen handmatig moeilijk te voorspellen
- Nieuwe productlanceringen zonder historische data
Onze Oplossing
Diepgaand leermodel dat interne en externe signalen combineert
- Transformer-gebaseerd model verwerkt 2 jaar verkoopdata
- Externe signalen: weer, evenementen, prijzen van concurrenten
- Cold-start-voorspellingen voor nieuwe producten via embeddings
- Dagelijkse automatische re-training met drift-detectie
De Impact
Significante verbetering van de winstgevendheid
-31%
Voorraadkosten
-45%
Stockouts
89%
Voorspelnauwkeurigheid
+12%
Omzeteffect
Gebruikte Technologieën
PythonPyTorchApache AirflowAWS BedrockRedshift