Прогноз попиту
Важко їхати вперед, дивлячись лише у дзеркало заднього виду. Дізнайтесь, який буде найбільш ймовірний попит на ваші товари через тиждень або через рік
Трудомісткість процесу прогнозування - Обмеженість прогнозу через брак ресурсів для розрахунку 2-3-х альтернативних варіантів (сценаріїв). Отримуйте 5-7 варіантів прогнозу з різним ступенем деталізації
Тривалість отримання варіанта прогнозу - Вам не треба чекати кілька днів, поки аналітики перерахують прогноз. Отримуйте варіант прогнозу з новими вхідними даними через кілька хвилин або максимум кілька годин
Недостатня точність прогнозу- Вам не треба покладатись на інтуїцію співробітників. Отримуйте максимально точний та об'єктивний прогноз з урахуванням десятків факторів впливу
Трудомісткість процесу прогнозування - Обмеженість прогнозу через брак ресурсів для розрахунку 2-3-х альтернативних варіантів (сценаріїв). Отримуйте 5-7 варіантів прогнозу з різним ступенем деталізації
Тривалість отримання варіанта прогнозу - Вам не треба чекати кілька днів, поки аналітики перерахують прогноз. Отримуйте варіант прогнозу з новими вхідними даними через кілька хвилин або максимум кілька годин
Недостатня точність прогнозу- Вам не треба покладатись на інтуїцію співробітників. Отримуйте максимально точний та об'єктивний прогноз з урахуванням десятків факторів впливу
нової моделі прогнозування
- Традиційні методи прогнозування припускають, що минуле буде повторюватись в майбутньому, але це не так, наприклад, події, пов'язані з COVID-19, суттєво змінили модель споживання
- Традиційні методи передбачають роботу тільки з історичними даними попиту та не враховують інші фактори, які прямо чи опосередковано впливають на успішність та результативність бізнесу
- У таких умовах точність традиційних моделей прогнозу попиту знижується
Зниження дефіциту на 15-18%
Зменшення товарних запасів на 13-16%
Підвищення рівня обслуговування на 10%
Скорочення часу на 70%
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
