【o9導入事例】大手グローバル食品メーカー o9ソリューションズ・ジャパン

機械学習機能により、需給ドライバーが販売チームに与える影響を可視化！

大手グローバル食品メーカーへo9を導入した事例をご紹介いたします。

同メーカーでは、リードタイムが長い指標に基づく低い予測精度、
異なるデータセットや仮定に基づいた需要予測、財務予測、商業予測を
作成していたことなど様々な課題がございました。

導入後は、機械学習機能により、予測精度を大幅に改善し、バイアスの
減少に成功。また、平均5～8パーセントポイントの予測精度向上の実現など
多様な効果をもたらしました。

【導入背景】
■リードタイムが長い指標に基づく低い予測精度だった
■需要計画担当者の業務時間の大半がエクセルを利用したプランニングに
　費やされており、重要な業務に集中する時間がなかった
■異なるデータセットや仮定に基づいた需要予測、財務予測、商業予測を
　作成していた
■SAP APOとBlue Yonderからの移行を検討していた

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

関連リンク - https://o9solutions.com/ja/resources/demand-foreca…

基本情報【o9導入事例】大手グローバル食品メーカー

【主な導入内容・範囲】
■市場ナレッジモデル(競合他社、消費者、小売業者、流通業者)と需要ナレッジモデルの構築
■これらモデルへ完売予測日のベースとなる先行指標(販売促進、マーケティング施策、天候、
　競合の価格設定やプロモーション、その他外部データ)の組み込み
■o9のオープンアーキテクチャを、RとPythonのアルゴリズムを使用し好適な予測を得るために活用

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