Meteonomiqs powered by wetter.com

Meteonomiqs

Die optimale Warenmenge zu planen, zu bestellen und bereitzustellen ist eine der größten Herausforderungen im Alltag vieler Gastro-Unternehmen. In der Regel werden Faktoren wie Produkt, Preis, Werbung und Saison von den gängigen Forecasting-Modellen berücksichtigt. Dagegen vernachlässigt wird häufig das Wetter, das jedoch einen entscheidenden Einfluss auf unser Konsumverhalten hat. Mit der wetterbasierten Absatzplanung können nicht nur einzelne Bestellprozesse optimiert, sondern auch die komplette Verkaufs- und Personalplanung auf ein höheres Level gebracht werden.

Funktionen:

Angebotsoptimierung:

  • Wir decken relevante Wettereffekte auf, um out of stock-Situationen zu vermeiden und Lebensmittelabfälle zu reduzieren. Mithilfe von Machine Learning und Predictive Analytics korrigieren wir Forecasts um Wettereffekte oder erstellen Prognosen von Grund auf neu. Zusätzlich können über wetterbasierte Promotions, die automatisch platziert werden, Upselling-Möglichkeiten auf regionaler Ebene realisiert werden („Grill-Wetter am Wochenende“)

Wetteroptimierte Umsatz- und Personalplanung:

  • Wir analysieren, wie viele Kunden bei bestimmten Wetterlagen zu erwarten sind und zeigen, was das sowohl für Ihre Personalplanung als auch für den zu erwartenden Umsatz bedeutet.

 

 

Alleinstellungsmerkmal:

Mit Wetterdaten von wetter.com die individuelle Absatzplanung prognostizieren und Fehlkalkulationen vermeiden. Das Tool ist flexibel einsetzbar und kann auch in jedes bestehende Prognosesystem integriert werden.

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Schnittstellen

Rezensionen

Zu unseren Kunden zählen u.a.:

  • Burger King
  • Simply Delivery
  • Diverse Bäckereiketten

 

Mit Wetter die kurzfristige Planung korrigieren, um Arbeitsprozesse zu optimieren. Für einen großen deutschen Lieferdienst haben wir untersucht, in welchen Bereichen Wettereffekte das Business beeinflussen und wie sich die Bestell- wie auch die Personalplanung mit Wetterdaten optimieren lassen.

Ein guter Aufsatzpunkt für eine effiziente Optimierung ist der Bestell-Forecast. Denn wird dabei das Wetter nicht berücksichtigt, kann es zu erheblichen Fehlprognosen kommen. Bezieht man aber das Wetter mit ein, verbessert sich die Prognosegüte – in diesem Fall sogar um 20 Prozent.

Das Ergebnis: Die Prognoseverbesserung führt zu einer nachhaltigeren Planung von Ware und Personal.

Wie funktioniert es: Der Wetterkorrekturfaktor kann an jedes System angeliefert werden – entweder täglich neu oder als machine learning-basierter, automatisierter Algorithmus auf Postleitzahlebene.

Dialogsprache(n):

Deutsch, Englisch

Dokumentation:

Ja

Schulung erforderlich:

Nein

Telefonischer Support:

Ja

Installationssupport:

Ja

Wartung:

Ja

Erstinstallation

Ja

Anzahl der Installationen:

Sitz des Herstellers

Deutschland

Nutzbar über

Desktop - Laptop

Serverstandort

Deutschland

Gründungsdatum

2019
Controlling/Auswertung
Ja

Preis

nach Kunden-Anforderung
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