From Spreadsheet Estimates to ML Predictions
Traditionelle Bedarfsprognosen basieren auf den Zahlen der letzten Saison, angepasst durch Bauchgefühl. KI-Bedarfsprognose nutzt strukturierte Sell-Out-Daten, Käuferverhaltens-Muster und Marktsignale, um Nachfrage vor Saisonbeginn vorherzusagen — mit kontinuierlich verbesserter Genauigkeit.
FIRE captures the data that makes forecasting possible: every preorder signal, every sell-out velocity, every buyer interaction — structured for ML models from day one.
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