Autombil Hersteller prognostieziert Absatz von über 500.000 Artikeln

Autombil Hersteller prognostieziert Absatz von über 500.000 Artikeln

Ein großer deutscher Automobilhersteller verzeichnet eine volatile Nachfrage im After Sales Geschäft und ist mit dem derzeitigen Prognose-Ansatz nicht mehr zufrieden. Mit pacemaker.ai wurde eine transparente Lösung gefunden.

Herausforderung

Ein führender deutscher Automobilhersteller sah sich mit schwankender Nachfrage in seinem After-Sales-Geschäft konfrontiert und war zunehmend unzufrieden mit dem bisherigen Ansatz zur Vorhersage dieser Entwicklungen. In der Suche nach einer verbesserten Lösung entschied sich das Unternehmen für die Implementierung von pacemaker.ai, einem Anbieter für transparente Prognosetechnologien.

Die bis dahin genutzte Forecasting-Methode wurde intern entwickelt und basierte hauptsächlich auf Trendanalysen. Diese Methode hatte jedoch in letzter Zeit an Genauigkeit verloren. Ein zusätzliches Problem bestand darin, dass das erforderliche Fachwissen zur Durchführung und Anpassung der Prognosen größtenteils bei nur einer Person im Unternehmen konzentriert war, was das Risiko von Wissensverlust und Abhängigkeit erhöhte.

Der Übergang zu pacemaker.ai bot eine Lösung, die nicht nur die Prognosequalität verbesserte, sondern auch das Wissen über Vorhersagemethoden innerhalb des Unternehmens breiter verteilte und damit weniger anfällig für personelle Engpässe machte. Durch diese strategische Veränderung konnte der Automobilhersteller eine robustere und transparentere Planungsbasis schaffen, was letztlich zu einer effizienteren Steuerung des After-Sales-Bereichs führte.

Lösung mit pacemaker.ai

Ein führender deutscher Automobilhersteller sah sich mit schwankender Nachfrage in seinem After-Sales-Geschäft konfrontiert und war zunehmend unzufrieden mit dem bisherigen Ansatz zur Vorhersage dieser Entwicklungen. In der Suche nach einer verbesserten Lösung entschied sich das Unternehmen für die Implementierung von pacemaker.ai, einem Anbieter für transparente Prognosetechnologien.

Die bis dahin genutzte Forecasting-Methode wurde intern entwickelt und basierte hauptsächlich auf Trendanalysen. Diese Methode hatte jedoch in letzter Zeit an Genauigkeit verloren. Ein zusätzliches Problem bestand darin, dass das erforderliche Fachwissen zur Durchführung und Anpassung der Prognosen größtenteils bei nur einer Person im Unternehmen konzentriert war, was das Risiko von Wissensverlust und Abhängigkeit erhöhte.

Der Übergang zu pacemaker.ai bot eine Lösung, die nicht nur die Prognosequalität verbesserte, sondern auch das Wissen über Vorhersagemethoden innerhalb des Unternehmens breiter verteilte und damit weniger anfällig für personelle Engpässe machte. Durch diese strategische Veränderung konnte der Automobilhersteller eine robustere und transparentere Planungsbasis schaffen, was letztlich zu einer effizienteren Steuerung des After-Sales-Bereichs führte.

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