Demand Modeler Setzen Sie die Nachfrage in einen neuen Kontext
Verfolgen Sie für Bedarfsprognosen einen wissenschaftlich fundierten Outside-In-Ansatz
Erfahren Sie, wie innovative KI-Algorithmen zusammen mit intelligent genutzten internen und externen Daten die Nachfrage unternehmensweit in einen neuen Kontext bringen können.
Entmystifizieren Sie die Nachfragemodellierung
Wenden Sie eine umfangreiche Bibliothek mit Algorithmen für maschinelles Lernen auf Ihre bisherigen Nachfragemodelle an, um Signale objektiv auszuwerten. Lernen Sie selbst aus komplexen Nachfragemustern (z. B. saisonale Nachfrage) und finden Sie gängige Segmentierungsgruppen, um das beste Modell für datengestützte Einblicke zu bestimmen.
Behalten Sie den Überblick über Ursache und Wirkung
Greifen Sie auf eine Fülle externer Daten aus unserer Trend Cloud und/oder von anderen verfügbaren Datenanbietern zu (wie Wetter, makroökonomische Indikatoren und Ereignisse). So können Sie kausale Zusammenhänge besser verstehen und neue Nachfrageszenarien und Sensitivitäten testen.
Stellen Sie Ihr 'Was wäre, wenn'-Szenario auf die Probe
Testen Sie digital 'was wäre, wenn'-Nachfrageszenarien und Sensitivitäten über Zeithorizonte hinweg. Mit Wahrscheinlichkeitsprognosen für verschiedenste Nachfrageszenarien erhalten Ihre Planer tiefere Einblicke und können bei veränderten Bedingungen schneller intelligentere Entscheidungen treffen.
Wählen Sie Ihre Zukunft
Ein äußerst flexibler Zeithorizont ermöglicht es den Modellierern, die Nachfrage für einen Zeitraum vorauszusagen, der von vier Wochen bis zu drei Jahren in die Zukunft reicht.
Berücksichtigen Sie den Einfluss der Nachfrage auf das gesamte Unternehmen
Mit der Verknüpfung und Integration von Coupa Supply Chain Modeler und Coupa Supply Chain App Studio können Sie dauerhaft präzise Bedarfsprognosen zu allen relevanten Supply-Chain-Entscheidungen beisteuern.
