Intelligenta prognoser

Det är svårt att förutspå hur mycket man kan komma att sälja av en vara eller produkt, särskilt i den extremt konkurrensutsatta dagligvaruhandeln. Binary Brains vill bidra med en AI-lösning.

Det är många inblandade parter innan en livsmedelsprodukt når sin slutkonsument. Medan dagligvaruhandeln ofta har välutvecklade system för sina varuprognoser saknas det ofta i producent- eller grossistleden, som har svårt att veta när en order dyker upp.

Det svenska startup-bolaget Binary Brains vill kunna erbjuda samma typ av intelligens även till andra aktörer inom kedjan. Deras algoritmer tar hänsyn till historisk data, men även parametrar som löning, helgdagar och väder. Simon Åkerlund är medgrundare.

– Vi vill hjälpa våra kunder att bli så pricksäkra som möjligt, samt att optimera hur en efterfrågansprognos kan se ut. Vi har sett att lösningen har stor effekt för bolag inom snabbrörliga konsumentvaror där efterfrågan kan variera väldigt mycket på grund av yttre faktorer.

Ett konkret case för Binary Brains är tårtproducenten Almondy, som man har kunnat hjälpa bli mer effektiv i sina försäljningsprediktioner.

– Almondy är ett bra exempel för oss. De är duktiga på sin verksamhet, men har inte en stab av data scientists. Nu har de nästan samma förutsättningar som de stora aktörerna.

Hållbarhet och minskat matsvinn är en viktig konsekvens av att göra vassare prognoser.

– Ju mer transparens och ju bättre förutsättningar vi skapar, desto mer kan vi påverka miljömässigt genom att man inte behöver slänga lika mycket. Samtidigt är det viktigt att stärka lönsamheten och den ekonomiska hållbarheten för de här bolagen som befinner sig i en lågmarginalbransch.

Binary Brains utvecklar ständigt sin tredjepartsdata med fler källor, bland annat Google Trends. På så sätt har man även tagit fram ett verktyg för nylanseringar.

– Det visade sig att 80 procent av alla nylanseringar är borta inom två år, vilket är något som alla leverantörer och detaljister brottas med. Istället för historisk försäljningsdata tittar vi då på attribut i produkten – storlek, pris, varumärke, trender och så vidare. Då kan vi erbjuda en analys av framgångspotentialen, och till och med komma med rekommendationer kring vad som skulle kunna ändras för att öka sannolikheten för att lyckas. Det blir ett slags beslutsunderlag för att undvika att producera saker som folk ändå inte kommer att efterfråga. Vi vill vara hjärnan, intelligensen bakom, avslutar Simon Åkerlund.

Text: Christian von Essen // Heja Framtiden

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.