プロモーション予測

 プロモーションや広告は、いくつかの企業の総収入の10%以上を要し非常に費用がかかっています。依然として、プロモーションや広告の実際の影響や 「持ち上げ効果」決定するのは、サプライチェーン上の難題である。複雑な相互作用を持つ非常に多くの変数は、高度のノイズを持つ量のデータに埋もれているかなりの専門知識を持ってさえも、変数間の相関を理解することは到底できません。

 この問題を解決するために、機械学習と呼ばれる強力な技術にたよったこの技術は、プロモーション事象の共有特性を認識し、通常の販売への影響を識別することを可能とします。どの変数が需要に最も影響を与えるかの知識を引き出し、
一連の簡単な分かりやすいルールを生成することで、ユーザーが簡単に理解できるようになります。早急にマルチ次元のモデル化を行うことによって、それぞれのルールの関連性と重要性その範囲と遮断が識別されます。定性的および定量的変数の両方を取り扱います。

 この画期的な技術によって、需要の可視性予測の質と予測の詳細レベル大幅な改善がなされます。顧客サービス陳腐化コストにもメリットがあります。

 
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