デマンドモデラー顧客需要をインテリジェントに予測

より優れた予測で企業全体のサプライチェーン意思決定を改善

予測できないサプライチェーンの混乱や複雑さが増し続けるなか、より精緻な需要予測の実現はサプライチェーンの意思決定において重要な要素となります。

  • 需要変動要因の把握

    AIを活用した需要モデリングにより、偏りを減らし、複雑なトレンドを認識します。

  • 予測精度の向上

    科学的根拠に基づく高い精度の予測を実現し、将来の効率性、コスト削減、成長を実現します。

  • 需要と供給のインテリジェントなバランス調整

    高度な需要予測をサプライチェーンの意思決定につなげます。

需要予測における科学的根拠に基づくアウトサイドインアプローチの採用

高度なAIアルゴリズムおよび内外データの組み合わせにより、企業全体の需要に新しいコンテキストを導入する方法をご覧ください。

デマンドモデリングを理解する

機械学習アルゴリズムのライブラリを過去の需要モデルに適用して、偏りのない方法でシグナルを発見します。複雑な需要パターン(季節性など)から自己学習して、共通のセグメンテーショングループを見つけ、データドリブンインサイトに最適なデータモデルを処方します。

因果関係の把握

気象、マクロ経済指標、イベントなど、CoupaのTrend Cloudやその他の利用可能なデータプロバイダーからの豊富な外部データにアクセスし、因果関係の理解を深め、新しい需要シナリオと需要感度をテストできます。

仮定のシナリオのテスト

時間軸に沿って仮定の需要シナリオと需要感度をデジタルでテストします。確率的予測により、複数の需要シナリオを評価し、変化する状況の中でより迅速かつスマートな意思決定を行うためのインサイトを計画者に提供できます。

未来の選択

4週間先から3年先まで、柔軟性の高い時間軸で需要シナリオを考慮した予測が可能です。

企業全体への需要の影響の検討

Coupa Supply Chain ModelerとCoupa Supply Chain App Studioの両方と接続および統合し、関連するすべてのサプライチェーンの意思決定のための情報として正確な需要予測を継続的に提供します。