توقف عن التخمين. ابدأ التنبؤ. يحلل الذكاء الاصطناعي لدينا بياناتك التاريخية للتنبؤ بالمبيعات، والطلب، وسلوك العملاء، ونتائج الأعمال بدقة 95%. اتخذ قرارات واثقة مدعومة بعلم البيانات.
تولد شركتك كميات هائلة من البيانات كل يوم - معاملات المبيعات، وتفاعلات العملاء، وحركات المخزون، واتجاهات السوق. لكن هذه البيانات لا قيمة لها إذا لم تتمكن من التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. تحول حلول التحليلات التنبؤية لدينا البيانات التاريخية إلى رؤى مستقبلية قابلة للتنفيذ.
نتكامل مباشرة مع أنظمة ERP وCRM ونقاط البيع وقواعد البيانات لبناء نماذج تنبؤ مخصصة مدربة خصيصاً على أنماط عملك. التنبؤ بارتفاع الطلب قبل حدوثه. تحديد العملاء المتراجعين قبل 90 يوماً. التنبؤ بالإيرادات بدقة 95%. تحسين المخزون قبل حدوث نفاد المخزون.
تفوق التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستمرار التقديرات البشرية والأساليب الإحصائية التقليدية.
احصل على تنبؤات محدثة عند وصول بيانات جديدة. تفاعل مع الظروف المتغيرة فوراً.
تحديد العملاء المحتمل أن يغادروا قبل 90 يوماً. الاحتفاظ بالإيرادات بشكل استباقي.
التنبؤ بطلب المنتج حسب SKU والموقع والفترة الزمنية. تحسين المخزون وتقليل الهدر.
تنبؤات دقيقة بالإيرادات الشهرية والربع سنوية للتخطيط المالي الواثق.
تحديد المخاطر والفرص المحتملة قبل أن تؤثر على عملك.
تفشل نماذج التنبؤ العامة لأن كل عمل فريد. نبني نماذج تنبؤية مخصصة مدربة على بياناتك التاريخية، وظروف السوق لديك، ودورات عملك. يتعلم الذكاء الاصطناعي أنماطك المحددة لتقديم تنبؤات يمكنك الوثوق بها.
الاتصال بأنظمة ERP وCRM ونقاط البيع وقواعد البيانات. دمج بيانات المبيعات والعملاء والعمليات التاريخية.
تحديد المتغيرات ذات الصلة - الموسمية والاتجاهات والعروض الترويجية وظروف السوق وعوامل العمل المخصصة.
بناء نماذج مجمعة (XGBoost، LSTM، Prophet) محسّنة لمهام التنبؤ المحددة لديك.
اختبار دقة النموذج على البيانات التاريخية. التحقق من التنبؤات مقابل النتائج الفعلية قبل النشر.
نشر النماذج على الإنتاج. مراقبة الأداء باستمرار وإعادة التدريب مع تطور الأنماط.
ناضلت سلسلة تجزئة مع أكثر من 50 متجراً مع إدارة المخزون. نفاد متكرر للعناصر الساخنة، ومخزون زائد للعناصر البطيئة. 4 ملايين دولار مقيدة في المخزون الميت.
النتائج: بنينا نماذج تنبؤ بالطلب مخصصة لكل SKU وموقع. توقعنا الطلب قبل 12 أسبوعاً بدقة 93%. انخفضت حالات نفاد المخزون بنسبة 87%. انخفض المخزون الزائد 62%. التوفير السنوي: 3.2 مليون دولار. تحسن دوران المخزون 45%.
مزود اتصالات يفقد 12% من العملاء سنوياً. فشلت جهود الاحتفاظ التفاعلية لأنها حددت المتراجعين بعد فوات الأوان.
النتائج: نشرنا نموذج التنبؤ بالتراجع الذي يحدد العملاء المعرضين للخطر قبل 90 يوماً بدقة 89%. أطلقنا حملات احتفاظ استباقية للعملاء ذوي القيمة العالية. انخفض معدل التراجع من 12% إلى 3.6% (تخفيض 70%). احتفظنا بـ 18 مليون دولار في الإيرادات السنوية.
التنبؤ بالطلب، وتحسين المخزون، وتحسين الأسعار، والتنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل.
تقييم مخاطر الائتمان، وكشف الاحتيال، والتنبؤ بتراجع العملاء، وتحسين المحفظة.
تخطيط الطلب، وجدولة الإنتاج، والصيانة التنبؤية، والتنبؤ بالجودة.
التنبؤ بقبول المرضى، وتخطيط الموارد، والتنبؤ بإعادة الدخول، ونمذجة تطور المرض.
التنبؤ بالتراجع، وتخطيط سعة الشبكة، والتنبؤ بالإيرادات، والتنبؤ بسلوك العملاء.