Casestudie

Hoe een bedrijf in de grondstoffensector zijn voorspellingsproces en nauwkeurigheid met meer dan 50% verbeterde

Hier is hoe ze het hebben gedaan.

Casestudie downloaden

Wat waren hun uitdagingen op het gebied van prognoses?

Wat wilden ze verbeteren?

#1 Onduidelijk over de relevantie van hun indicatoren

Voorheen was hun voorspellingsproces over het algemeen statisch van aard - dit betekende dat het lastig was om met zekerheid te weten dat de geselecteerde leidende indicatoren de juiste indicatoren waren.

Omdat er geen dynamische wisselwerking was tussen de selectie van de juiste indicatoren en interne gegevens, was het lastig om te weten of de geselecteerde leidende indicatoren inderdaad de juiste indicatoren waren om rekening mee te houden.

#2 Inefficiënt en handmatig voorspellingsproces

Tijd is een waardevolle troef om te bepalen hoeveel middelen u moet toewijzen om beslissingen te nemen die de naald bewegen. Voorheen bestond hun prognoseproces uit handmatig, bijna administratief werk dat gepaard ging met het importeren van verschillende bestanden en het voortdurend bijwerken ervan.

„Als er een verandering is, kunnen we duidelijk zien welke indicatoren hoger gewaardeerd worden, met een uitgesproken hogere bijdrage of een grotere invloed, en wanneer ze van positie veranderen.”

Dit was niet beperkt tot de voorspelling van de vraagplanning.

„Er waren een aantal gevallen waarin ze (de Market Intelligence) bezig waren met het bepalen van hun prognose voor de marktomvang, en ze kwamen een of twee indicatoren tegen die relevant waren voor hun voorspellingen. Ze waren toen vastbesloten om meer inzicht te krijgen in het prijsverloop en welke marktomvang ze konden voorspellen.

Eenvoudige uitrol en implementatie op verschillende afdelingen

Tijd is een waardevolle troef om te bepalen hoeveel middelen u moet toewijzen om beslissingen te nemen die de naald bewegen. Voorheen bestond hun prognoseproces uit handmatig, bijna administratief werk dat gepaard ging met het importeren van verschillende bestanden en het voortdurend bijwerken ervan.

Resultaten: een sprong naar verbeterde prognosemethodologie

Met behulp van Indicio's methodologie om toonaangevende indicatoren te selecteren, zijn ze nu met succes overgestapt van het gebruik van dezelfde 5 indicatoren naar het testen van een reeks indicatoren en krijgen ze onmiddellijk feedback over welke indicatoren ze voor elke voorspelling moeten gebruiken of overwegen.

Ze hebben nu ook de capaciteit om in te zoomen op een voorspelling van maand tot maand. De belangrijkste vraagplanner en prognoseanalist van deze organisatie legt uit: „Als er een verandering is (een stijging of een daling), kunnen we duidelijk zien welke indicatoren hoger gewaardeerd worden, ofwel met een uitgesproken hogere bijdrage of een grotere invloed, en wanneer ze van positie veranderen.

Download de volledige casestudy

Virtuele demo

Bekijk onze doorklikdemo

Ervaar het gemak en de nauwkeurigheid van Indicio's geautomatiseerde prognoseplatform uit de eerste hand. Klik om vandaag nog een virtuele demo te starten en ontdek hoe onze geavanceerde tools uw besluitvormingsproces kunnen stroomlijnen.