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Nachfragemuster und Empfehlungen
Das System bietet gezielte Empfehlungen auf der Grundlage identifizierter Nachfragemuster, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Bei Produkten mit unregelmäßiger Nachfrage, die durch unregelmäßige Spitzen des Auftragsvolumens gekennzeichnet sind, schlägt das System vor, potenzielle externe Einflüsse wie Werbeaktionen oder Preisänderungen zu berücksichtigen. In solchen Fällen können Sie die Prognosegenauigkeit erheblich verbessern, indem Sie mit Ihrem Datenadministrator zusammenarbeiten, um relevante Daten zur Nachfrage in die Tabelle Supplementary Time Series im Data Lake hochzuladen. Dieser zusätzliche Kontext hilft den Prognosemodellen, Nachfrageschwankungen besser zu verstehen und vorherzusagen.
Für Produkte mit unzureichender Historie (weniger als 2 Jahre) oder gar keiner Historie empfiehlt das System, alternative Produktzuordnungen zu nutzen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Nachfragemuster ähnlicher, etablierter Produkte zu nutzen, um die Prognosesicherheit zu verbessern. Arbeiten Sie mit Ihrem Datenadministrator zusammen, um diese Produktbeziehungen in die Tabelle mit alternativen Produkten im Data Lake hochzuladen. Dies ist besonders wichtig, da für eine genaue Erkennung von Saisonalität und langfristigen Trends historische Daten aus mindestens zwei vollen Jahren erforderlich sind. Durch die Zuordnung zu alternativen Produkten mit ausreichender Historie können Sie eine zuverlässigere Prognosebasis für neuere Produkte oder Produkte mit begrenzter Historie erstellen.
