Dette nettstedet bruker informasjonskapsler for analyser, tilpasset innhold og annonser. Ved å fortsette å bruke nettstedet godtar du å dette. Lær mer
Faktiske prognosetopper i forespørsel for produkter og tjenester kan gi en bedrift en konkurransefordel. Denne løsningen fokuserer på prognose av etterspørsel innen energisektoren.
©2017 Microsoft Corporation. Med enerett. Denne informasjonen gis «som den er» og kan endres uten varsel. Microsoft gir ingen garantier, uttrykkelig eller underforstått, i forbindelse med informasjonen som oppgis her. Tredjepartsdata ble benyttet for å generere løsningen. Du er ansvarlig for å respektere andres rettigheter, inkludert anskaffelse og overhold av relevante lisenser for å opprette lignende datasett.
Prissetting anses som en sentral suksessfaktor i mange bransjer og det kan være en av de mest utfordrende oppgavene. Bedrifter sliter ofte med mange forskjellige aspekter i prisprosessen, disse inkluderer nøyaktig prognose av den finansielle påvirkningen av potensielle taktikker, tilstrekkelig vurdering av begrensningene til kjernevirksomheten og riktig vurdering av de utførte prisavgjørelsene. Utvidelse av produkttilbudet og videre databehandlingskrav for å kunne foreta prisavgjørelser i sanntid, gjør denne overveldede oppgaven enda vanskeligere.
Løsningen for prognose av etterspørsel for frakt og distribusjon bruker historiske etterspørselsdata for å gi en prognose over forespørsel i fremtidige perioder på tvers av forskjellige kunder, produkter og destinasjoner. Et frakt- eller leveranseselskap ønsker for eksempel en prognose over mengdene av de forskjellige produktene kundene vil ha levert til forskjellige lokasjoner i fremtiden. Et selskap kan bruke disse prognosene som informasjon i et allokeringsverktøy som optimerer operasjoner, slik som ruteplanlegging for leveransekjøretøy eller langsiktig kapasitetsplanlegging.
I dagens veldig konkurrerende og tilkoblede miljø, kan moderne bedrifter ikke lenger overleve med generisk, statisk nettinnhold. Markedsføringsstrategier som benytter tradisjonelle verktøy er i tillegg ofte dyre, vanskelige å implementere og de produserer ikke den ønskede returen på investeringen. Disse systemene er ofte ikke i stand til å benytte seg fullt ut av de innsamlede dataene for å skape en mer tilpasset brukeropplevelse.