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Studie

Künstliche Intelligenz rettet den Einzelhandel

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Täglich die besten Entscheidungen

Wir liefern Handelsunternehmen die besten Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern, ihre Margen zu erhöhen und schnell auf die Herausforderungen des dynamischen Marktes reagieren zu können.

Der führende Anbieter von KI-Lösungen für den Handel

Blue Yonder ermöglicht Handelsunternehmen, ihre Out-of-Stock-Raten um bis zu 80 % zu reduzieren und ihren Umsatz und Gewinn um mehr als 5 % zu steigern. Unsere Lösungen zur Preisgestaltung und zur Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen, die von unseren hoch qualifizierten Data Scientists speziell für den Handel entwickelt wurden. 2008 vom ehemaligen CERN-Forscher Prof. Dr. Michael Feindt in Karlsruhe gegründet, ist Blue Yonder heute in Europa und den USA tätig.

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80 %
weniger Out-of-Stock-Situationen

Replenishment Optimization

Blue Yonder Replenishment Optimization ist eine Machine-Learning-Lösung zur automatisierten Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis zu 80 % reduziert, ohne Abschriften oder den Lagerbestand zu erhöhen.

Mehr zu Replenishment Optimization

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>5 %
mehr Umsatz und Gewinn

Price Optimization

Blue Yonder Price Optimization ist eine Machine-Learning-Lösung, die Einzelhändlern optimale Preisentscheidungen für jedes Produkt liefert und dadurch den Umsatz und den Gewinn um mehr als 5 % erhöht.

Mehr zu Price Optimization

Machine-Learning-Lösungen für den Einzelhandel

Machine-Learning-Lösungen sind eine neue Klasse von Enterprise Solutions, die entwickelt wurden, um kritische Geschäftsprozesse durch bessere, automatisierte Entscheidungen zu optimieren. Auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen und präzisen Zukunftsprognosen werden die besten Entscheidungen immer an den strategischen Geschäftszielen ausgerichtet. 

Entscheidungen, die früher langsam, fehleranfällig und mit hohem Risiko verbunden waren, können jetzt basierend auf einem gesicherten wissenschaftlichen Ansatz getroffen werden. Indem sie die Lücke zwischen Strategie und Umsetzung schließen, wirken sich Machine-Learning-Lösungen positiv auf den Umsatz und den Gewinn von Einzelhändlern aus.

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Lebensmittel

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Mode

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Unsere Kunden

Für uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die richtige Menge an Frischfleisch für den Kunden verfügbar zu haben. Dabei spielt die automatisierte Disposition auf Basis genauer Absatzprognosen die zentrale Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse deutlich optimieren.

Replenishment Optimization bei Kaufland

Durch die Machine-Learning-Algorithmen wird die Qualität der Prognosen ständig optimiert. So bekommen wir präzise Ergebnisse, die uns helfen, unser Sortiment zukunftsorientiert zu planen und zu steuern.

Replenishment und Price Optimization bei OTTO

Blue Yonder liefert uns exakte Bedarfsvorhersagen, sodass wir unsere Restbestände drastisch reduzieren konnten.

Replenishment Optimization bei Natsu

Die Prognosesoftware von Blue Yonder war als einzige in der Lage, die Umsätze pro Filiale auf Tagesebene sinnvoll zu prognostizieren und externe Daten als zusätzliche Parameter zu berücksichtigen.

Replenishment Optimization bei dm

Das System erfordert nur geringen Kapitaleinsatz und nutzt Cloud-Technologie und historische Verkaufsdaten, um den Warenbedarf vorherzusagen. Dadurch verringern wir unsere Kosten, reduzieren die Warenbestände sowie den Zeitaufwand unserer Mitarbeiter und bieten unseren Kunden ein optimiertes Angebot.

Replenishment Optimization bei Morrisons

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Blue Yonder zählt zu den Preisträgern in der Kategorie Cognitive Computing & Machine-Learning bei den IT-Awards 2017

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Retail-Studie von Blue Yonder: Rabattaktionen sorgen häufig für Unzufriedenheit bei Konsumenten im Modehandel

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