Traditionelle Nachfrageplanung verlässt sich hauptsächlich auf die Transaktionsdaten und erzeugt dadurch zwischen den Bedürfnissen des Kunden und der Reaktion des Lieferanten eine Latenz. Darum bedeutet das Verständnis der Nachfrage und der Aktualisierung des Nachschubes in einer sich schnell verändernden Umgebung die Einbeziehung von neuen Datenquellen.

Social-Listening wird aktuell von den Marketing-Abteilungen eingesetzt, um zu beurteilen wie ihr Marke wahrgenommen und ihre Marketing-Kampagne aufgenommen wird. Wir haben ein Angebot entwickelt das diese Kraft des Social-Listenings in ihr Supply-Chain-Team einbringt, so dass die Soziale Stimmung mit den Nachfrage-Signalen korreliert. Ein stochastisches (probabilistisches) Nachfrageplanungssystem mit eingebettetem Maschinellen Lernen nutzt diese Daten zur Verbesserung der Nachfrage-Vorhersage.

Diese verbesserten Nachfragemodelle können besonders bei der Einführung neuer Produkte und der Vorhersage von Werbeaktionen hilfreich sein. Wir setzen, zum Beispiel ein System namens “Groover” ein, welches die Sozialen Kanäle beobachtet und die Stimmung der Kunden misst um die Planung der Supply-Chain zu verbessern. Groover verwendet natürliche Sprachverarbeitung, eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, um die soziale Kommunikation zu interpretieren, hauptsächlich um festzustellen ob die Stimmung positiv oder negativ ist. Es kann sich dann die Auswirkung auf das Netzwerk, die Reichweite und den Standort anschauen und dann einen sozialen Index erstellen der die zukünftige Nachfrage einstellen kann, um den aktuellen Trends in den Sozialen Medien Rechnung zu tragen.