SKU-Rationalisierung, auch bekannt als SKU-Optimierung oder SKU-Reduzierung, ist ein kontinuierlicher Prozess in der CPG-Branche, der dazu dient, Produktportfolios zu bewerten, um die Komplexität zu verringern, rentable Artikel zu priorisieren und Raum für Innovationen zu schaffen. Mit der massiven Verfügbarkeit umfangreicher Marktdatensätze und der Verbreitung leistungsstarker Daten- und Analysetools können wir Machine Learning in großem Maßstab nutzen, um intelligenter, reaktionsschneller und datengestützter an die SKU-Rationalisierung heranzugehen.
In diesem aufgezeichneten Webcast skizzieren die Thorogood-Berater Deb Lee und Ben Dunmire unsere Erfahrungen mit Machine Learning-Initiativen zur SKU-Rationalisierung, um die wichtigsten Geschäftstreiber und technologischen Ansätze zu würdigen, die effektive Implementierungen ermöglichen. Sie diskutieren den Wert zuverlässiger Datenpipelines, die auf einem tiefen Verständnis von Daten und Geschäftsabläufen basieren, die Rolle von Machine Learning und KI sowie gängige Ansätze zur Entwicklung und Pflege von Datenlösungen.
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