Studium przypadku

Jak producent lotniczy zwiększył dokładność prognoz rynkowych o 40%

Ich wyzwania

Dostosowanie się do trendów rynkowych

Głównym celem producenta lotniczego było zapewnienie, że mogą szybko dostosować się i zoptymalizować zdolności produkcyjne, aby sprostać zmianom trendów rynkowych. Aby to zrobić, wymagali dokładnych prognoz wielkości sprzedaży.

Solidne metody prognozowania

Ich obecna metoda prognozowania, w przeciwieństwie do innych w branży, jest zbudowana głównie w Excelu. Brak metod statystycznych przy identyfikacji wskaźników wiodących skutkował wyborem nieistotnych wskaźników, co przełożyło się na słabą dokładność prognozy.

Kluczowe wyniki

Wykrywanie zmian rynkowych

Dzięki Indicio byli w stanie wykryć zmiany trendów na rynku kilka miesięcy wcześniej niż wcześniej. Dało to producentowi wystarczająco dużo czasu na dostosowanie produkcji przed zmianą trendu, co skutkowało znacznymi oszczędnościami, gdy rynek spadł i możliwość zaspokojenia popytu, gdy rynek wzrósł.

Widok wyrównany

Pomyślnie ustanowiono ustrukturyzowany proces prognozowania, który dostosował wszystkich, od zarządzania po produkcję.

Poprawiona dokładność prognozy

Wdrażając najlepsze praktyki na wszystkich etapach procesu prognozowania, producent osiągnął dwucyfrową poprawę dokładności prognozy MAPE.

Zależność od programu Excel w zakresie prognozowania doprowadziła do niskiej dokładności, nieefektywnego wykorzystania zasobów i braku zaufania do wyników prognoz.

Pobierz studium przypadku

Zasoby

How can predicting market shifts drive dynamic adaptation in your business?

Czytaj więcej



Still using Excel to forecast? Here are its limitations and how you can overcome them.

Czytaj więcej



Are you on top of capturing changes in trends and patterns over time when forecasting?

Czytaj więcej

