Sales Forecasting mit Deep Learning.

Im Retail Umfeld ist Sales Forecasting einer der bekanntesten Data Science Use Cases für den Einsatz von Statistik und Machine Learning. Unser Kunde, ein internationaler Retail Konzern, steht vor der Herausforderung, den Einkauf von Produkten einer bestimmten Warengruppe besser planen zu müssen und generell die Anwendbarkeit von Forecasting Modellen zu testen. In der Vergangenheit kam es immer wieder zu Out-of-Stock Situationen, die sich negativ auf den Sales und die Kundenzufriedenheit auswirkten.

Zur Prognose der benötigten Mengen wurden Kassendaten auf Bon-Ebene auf Tages- und Wochenbasis aggregiert. Anschließend wurden, neben Produkt-, Stock- und Promotiondaten, verschiedene externe Einflussfaktoren wie Ferien und Feiertage, saisonale Effekte und aggregierte Salesinformationen modelliert und zur Prognose in komplexe Deep Learning Modelle überführt. Diese wurden aufwändig unter der Maximierung der Prognosegüte optimiert und anschließend in die IT-Infrastruktur des Kunden implementiert. Hier können die Modelle nun täglich automatisch Prognosen für die betrachteten Produkte generieren und werden automatisiert historisiert, um eine Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse im Zeitverlauf sicherstellen zu können.