Supply Chain: informazioni sulle tratte
Supply Chain: informazioni sulle tratte
Ogni centimetro conta per il risultato
Noi di Datatellers sappiamo quanto sia importante avere delle informazioni particolarmente dettagliate sulle tratte che i vostri vettori effettuano per arrivare così ad una definizione più puntuale del prezzo, riducendo i tempi di consegna e i costi effettivi.
Per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato è necessario sfruttare i dati per risolvere le seguenti sfide:
- Competitività: lo sfruttamento dei dati aumenta la competitività, dando l’opportunità all’azienda di fornire al cliente la propria offerta in tempi notevolmente ridotti rispetto ai competitors.
- Marginalità: il corretto utilizzo dei dati permetterà all’azienda di avere un’elevata precisione ed accuratezza nel calcolo del prezzo per poter così aumentare al massimo la propria marginalità.
- Nuovi metodi di monetizzazione: la dispersione e la mancata integrazione dei dati aziendali comporta la perdita di importanti informazioni e un inefficiente attività di analisi; al contrario l’integrazione di questi e il loro corretto utilizzo porterebbe alla creazione di valore.
Le nostre proposte
Sviluppo di una intelligenza artificiale che suggerisca al disponente il prezzo ideale per ciascuna offerta di trasporto.
→ sviluppo di una piattaforma che permette all’azienda di raccogliere, catalogare e filtrare tutti le informazioni necessarie ad effettuare in pochi secondi l’analisi di tutte le variabili di prezzo e fornire al disponente l’indicazione del prezzo ottimale per quella esatta offerta commerciale.
Il progetto “NexTrack” ha lo scopo di omogeneizzare e stabilizzare il processo di definizione del prezzo d’acquisto del trasporto e allo stesso tempo rappresentare un utile strumento di supporto all’operatività quotidiana del disponente
Grazie alla attività di web analytics l’azienda si doterà di un potente strumento di analisi avanzata di business intelligence.
→ Costituzione di nuovi indicatori di performance e strumenti di analisi avanzata.
Espandere le potenzialità di previsione del prezzo d’acquisto anche a periodi più distanti nel tempo (nell’ordine di settimane o mesi) in modo da favorire, con basso margine di rischio, l’incremento di contratti “a più largo anticipo” rispetto alla contingenza di alcuni giorni, ove richiesti dai clienti
Il processo
- Data catalog system
- Data ingestion
- Artificial Intelligence e Machine Learning
Progettazione e realizzazione di una piattaforma che permetta all’azienda di raccogliere, catalogare e filtrare tutti i dati necessari ad effettuare le analisi e fornire delle raccomandazioni sul prezzo da proporre.