Overslaan en naar hoofdinhoud gaan

Longread

Efficiënte marketing met machine learning

Image

Over- en underselling is een veel voorkomend probleem bij veel bedrijven. Beide scenario’s kunnen een negatieve impact hebben, dus die wil je het liefst vermijden. Gelukkig biedt machine learning innovatieve manieren om vraag en aanbod nauwkeurig te voorspellen. Of je dus in de recruitmentsector zit en altijd de juiste kandidaten wilt leveren, of in de reisindustrie en ervoor wilt zorgen dat je accomodaties verhuurd worden; met het demand forecasting system kun je op alle mogelijke situaties inspelen.

Demand forecasting

Het voorspellen van de vraag door middel van een demand forecasting system is om verschillende redenen van grote waarde voor elk bedrijf. Maar het is vooral belangrijk voor bedrijven die zich in een van de volgende situaties bevinden:

  • Flexibel aanbod – flexibele vraag: het toekomstige aanbod van het product of de dienst is flexibel en het bedrijf heeft hier enige invloed op.
  • Vast aanbod – vaste vraag: het toekomstige aanbod van het product of de dienst ligt vast voor toekomstige periodes en het bedrijf heeft hier weinig invloed op.

Met een demand forecasting system wordt de verwachte vraag voorspeld (vacatures of reserveringen van accommodatie) voor de komende 52 weken. Daarin is het toekomstige aanbod verwerkt om te bepalen of je acties moet ondernemen. Met andere woorden: het demand forecasting system voorspelt de vraag naar een bepaald product per week, tot 52 weken in de toekomst. Dit wordt vergeleken met de levering van het product voor elke afzonderlijke toekomstige week. Wanneer er een gat is tussen vraag en aanbod, wordt het product gemarkeerd en kunnen acties worden ondernomen om over- of underselling proactief te voorkomen.

Een machine learning forecasting system stelt bedrijven in staat om goed inzicht te krijgen in de toekomstige vraag, die wordt vergeleken met het toekomstige aanbod (voorraad). Hoe dat werkt en welk positief effect dat kan hebben op bedrijven, kun je verder lezen in de longread.