Verbessern Sie Servicelevels und senken Sie Lagerkosten mit präzisen Bedarfsplänen. Alteryx kombiniert interne Daten und Marktsignale, um Prognosegenauigkeit, Transparenz und Szenarioplanung zu verbessern. So können sich Teams schneller abstimmen und problemlos an veränderte Nachfrage anpassen.
KI-gestützte Prognosen können Fehler um 20–50 % reduzieren (McKinsey, 2024). Viele Unternehmen stecken jedoch noch in Tabellenkalkulationen oder starren Planungssystemen fest, die schwer zu konfigurieren sind und sich nur langsam anpassen lassen. Fachanwender:innen haben oft Schwierigkeiten, Annahmen ohne IT- oder Data Science-Unterstützung anzupassen, was dazu führt, dass Prognosen starr und schwer zu erklären sind. Fragmentierte Daten verschleiern die Ursachen für Nachfrageschwankungen, während eine begrenzte Szenarioanalyse S&OP verlangsamt. Das Ergebnis sind höhere Lagerbestände, entgangene Umsätze und längere längere Abstimmungszyklen, in denen Zahlen abgeglichen werden müssen, anstatt einen Konsens zu erzielen.
Planer:innen sehen sich mit fragilen Tabellenkalkulationen oder starren Systemen konfrontiert, sodass sie auf Fachleute angewiesen sind, anstatt Prognosen selbst anzupassen.
Teams haben Schwierigkeiten, ERP, CRM, POS und externe Eingaben zu vereinheitlichen, was das Vertrauen in Prognosetreiber verringert.
Planer:innen verbringen übermäßig viel Zeit mit wiederkehrender Datenaufbereitung und Berichterstellung, wodurch Prognosezyklen und Entscheidungen verzögert werden.
Ohne kontextbezogene, kontrollierte Eingaben erhalten Planer:innen undurchsichtige Prognosen, die sich ständig ändern und keine fundierten Entscheidungen ermöglichen.
Getrennte Teams diskutieren über Zahlen, anstatt einen Konsens zu erzielen, was S&OP-Zyklen und Entscheidungen verzögert.
Alteryx One führt ERP-, CRM-, POS- und externe Daten zu einer einheitlichen, zuverlässigen Nachfrageansicht zusammen. Prognosemodelle können ohne technische Hürden erstellt und verglichen werden, während Szenariotests Chancen und Risiken aufzeigen und schnellere Abstimmungen ermöglichen. Workflow-Automatisierung sorgt dafür, dass Prognosen aktualisiert und Genehmigungen prüfbar bleiben. Zu den Ergebnissen gehören eine schnellere Abstimmung, mehr Transparenz und belastbare Pläne, die sich an Werbeaktionen, Volatilität und Marktstörungen anpassen, ohne auf schwer zu ändernde Software angewiesen zu sein.
Integrierter Datenzugriff
Vereinheitlichung von ERP, CRM, POS und externen Treibern
Automatisierte Workflows
Prognosen aktualisieren, Modelle neu trainieren, Szenarien testen
Advanced Analytics und KI
Nachfragesignale zusammenführen, Prognosen vergleichen, Treiber erklären
Governance
Datenherkunft, Genehmigungen und Nachvollziehbarkeit in jede Prognose integrieren
Weniger Fehlbestände und geringere Kosten durch Überbestände
Kürzere Planungszyklen mit schnelleren Konsensentscheidungen
Weniger gebundenes Betriebskapital durch reduzierte Lagerpuffer
Skalierbarer Prognoseprozess, der sich an Werbeaktionen und Volatilität anpasst
250.000 USD
eingespart durch die interne Erstellung von Berichten
„Früher hätte ich ein Jahr gebraucht, um diesen einen Bericht über 5-Jahres-Prognosen zu erstellen, und jetzt können wir 3.300 aktive Materialnummern in weniger als drei Minuten durchlaufen. Die Zeitersparnis, die wir mit nur diesem einen Bericht erzielt haben, ist gigantisch.“
Byron Waugh, Demand Planning and Forecasting Manager
Sasktel
100+
Workflows bereitgestellt
„Vor Alteryx wurden Entscheidungen nach Bauchgefühl getroffen. Jetzt nähern wir uns einer wissenschaftlicheren Vorgehensweise.“
Meghan Gohil, Automation and Data Visual Manager
Fender
500.000 USD
durch Optimierung des Lagerbestands eingespart
„Unser Modell in Alteryx erstellt laufend Prognosen basierend auf Tausenden von Variablen – von Produktdaten bis hin zur Rohstoffversorgung. Die Daten, die wir erhalten, sind genau und aussagekräftig, wenn sie mit dem Wissen unserer Beschaffungs- und Fertigungsteams kombiniert werden.“
Jeff Gordon, Director of Procurement, Warehousing, and Analytics
Armor Express
Führen Sie historische, zukunftsgerichtete und nachgeschaltete Daten mit Prognosemodellen zusammen, um genaue Prognosen zu erstellen. Dadurch werden Fehler reduziert und die Planungssicherheit über Produkte und Regionen hinweg verbessert.
Erhöhen Sie die Prognosehäufigkeit und vergleichen Sie mehrere Versionen, um einen Konsens zu erzielen. Veröffentlichen Sie dann die genehmigten Ergebnisse direkt in BI-Plattformen, LLM-Anwendungen oder ERP-Systemen zur Ausführung.
Erfassen Sie externe Signale wie Kundenstimmung, Marktdaten oder soziale Aktivitäten, um Veränderungen frühzeitig zu erkennen – und gehen Sie über regelbasierte Methoden hinaus, um sich schnell an Verbrauchermärkte anzupassen.
Testen und validieren Sie Werbeaktionen, Preise oder Produkteinführungen mit A/B-Methoden und Stimmungsanalysen, um Nachfragestrategien zu entwickeln, die die Profitabilität steigern und gleichzeitig Überbestände und Fehlbestände reduzieren.
Stellen Sie sicher, dass Prognosen auf kontextbezogenen, überprüfbaren, KI-fähigen Daten mit integrierter Logik und Herkunft basieren, um Abweichungen und Halluzinationen zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Ergebnisse erklärbar und vertrauenswürdig bleiben.
