Bevor Sie mit der Prognosemodellierung starten, analysiert paretos automatisch Ihre historischen Daten und ermittelt, welche Faktoren Ihre strategischen Ziele und KPIs beeinflussen. Durch die Verknüpfung aller verfügbaren Daten erhalten Sie einen vollständigen Überblick über deren Qualität und verstehen dadurch besser, wie Sie diese für zukünftige Entscheidungen nutzen können.

Mithilfe automatisierter KI-Pipelines wählen und trainieren wir das beste Prognose-Modell für Ihre Bedürfnisse und Ihre verfügbaren Daten. Dank unserer Methode zur dynamischen Bedarfs- und Bestandsvorhersage werden optimierte Prognosen unter Berücksichtigung aller möglichen Szenarien abgeleitet, sodass Sie umfassend informiert sind und die bestmögliche Wahl treffen können. Auf Basis dieser Vorhersagen können Sie Lösungen für jeden weiteren Anwendungsfall finden, der für Ihren Betrieb entscheidend ist, z. B. für dynamische Preisstrategien oder die Verbesserung der Fulfillment-Effizienz.

Das Beste haben wir uns für den Schluss aufgehoben: Sobald Sie Ihre Daten erfolgreich in die paretos-Plattform integriert haben und erste Ergebnisse sehen, schaltet unser selbstlernender Algorithmus auf Autopilot. Er ist so konzipiert, dass er kontinuierlich Feedback zu früheren Optimierungsmodellen sammelt und lernt, sich an veränderte Situationen anzupassen. Dadurch lassen sich neue Daten schneller verarbeiten, so dass schrittweise bessere und genauere Vorhersageergebnisse erzielt werden können.