Componente Dataset | Dettagli | Caratteristiche Principali |
|---|---|---|
Dati di Training | 1.017.209 record di vendite | Vendite, Clienti, Promozioni |
Dati di Test | 41.088 previsioni richieste | Negozio, Data, Info festività |
Informazioni Negozi | 1.115 negozi (856 attivi nel test) | Concorrenza, Tipo negozio, Posizione |
Periodo Temporale | Gen 2013 - Set 2015 (2,7 anni) | Pattern storici e stagionalità |
Obiettivo Business | Prevedere 48 giorni di vendite | Ottimizzazione ricavi |
Previsioni di vendita ROSSMANN
Trasformare l’operazioni di vendita al dettaglio con l’analisi predittiva
Informazioni su Rossmann e il Dataset
- Fondata nel 1972 da Dirk Rossmann
- 2ª catena di drugstore più grande della Germania
- Fatturato annuale di oltre €10 miliardi
- Oltre 4.000 negozi in Europa
Dataset della Competizione Kaggle
La Sfida: Applicare il machine learning alle previsioni retail del mondo reale - trasformando oltre 1M di record storici in previsioni actionable per decisioni ottimali su inventario e personale.
Panoramica Impatto Business
Pattern di Vendite Settimanali
Azioni da Intraprendere: La settimana 5 richiede il 25% in più di inventario e personale rispetto alle settimane medie
Performance Negozi
Supporto Dove Necessario
Azioni da Intraprendere: Implementare programmi di supporto per gli ultimi 10% dei negozi - potenziale impatto annuale di oltre €50M
Gestione Intelligente dell’Inventario
Strategia Inventario: Stock all’80° percentile (€8,2k) per giorni normali, 90° percentile (€10,8k) per periodi di picco.
Accuratezza del Modello
Il metodo del Machine Learning (Random Forest) è pienamente soddisfacente nell’ambito dell’eccellenza della previsione.
