For competitive intelligence and market research; for predictive modelling and evaluating new markets, the Global Trade Tracker suite of tools puts you in charge.
Gute Prognosemodelle benötigen große Datenmengen. Für jedes der über 200 von GTT abgedeckten Länder haben Sie in der Regel Zugang zu 20 Jahren archivierter Handelsdaten. Und in einigen Fällen gehen wir für die wichtigsten Volkswirtschaften der Welt sogar bis ins Jahr 1988 zurück, also bis zum Beginn der “harmonisierten Systemklassifizierung”.
GTT ist der einzige Dienst, der die Korrekturen und Überarbeitungen sofort nach ihrer Veröffentlichung für alle Länder anwendet. So können Sie sicher sein, dass Ihre Prognosen auf den aktuellsten Daten beruhen.
In der Geschäftswelt gilt die Noah-Regel: “Regen voraussagen zählt nicht, eine Arche bauen schon.” Bei der prädiktiven Modellierung oder der prädiktiven Analyse werden statistische Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses für eine Reihe historischer Datenpunkte vorherzusagen. Unternehmen nutzen historische Daten durch die Entdeckung komplexer Korrelationen, die Identifizierung bekannter und unbekannter Muster und die Erstellung von Prognosen. Mit Hilfe der prädiktiven Modellierung können Unternehmen Fragen beantworten wie: “Werden die Kunden mein Produkt wahrscheinlich kaufen?” Oder auch “Welche Marketingstrategien könnten am erfolgreichsten sein?
Mit über 200 erfassten Ländern bietet GTT MEHR LÄNDER als jeder andere vergleichbare Dienst. Archivdaten führen Sie zurück bis ins Jahr 1988, dem Beginn der harmonisierten Systemzeit
NEUE und ÜBERARBEITETE Daten sind innerhalb weniger Stunden nach Erhalt auf GTT verfügbar. Voraggregierungen auf jeder Waren- und Gruppenebene sowie aller gespiegelten Informationen führen zu blitzschnellen Antwortzeiten
MEHR GRANULARITÄT als jeder andere vergleichbare Dienst, mit Daten über Handelsströme auf Tarifebene für mehr als 100 Länder, monatlichen Aktualisierungen für 130 Länder – und zusätzlichen Daten für 50 Länder.
Fallstudie: Prädiktive Modellierung
Ein in Zürich ansässiger Schokoladenhersteller produziert jährlich mehr als zwei Millionen Tonnen Kakao und Schokolade, welche in die ganze Welt exportiert werden. Da sowohl die Kakaobohnen als auch der Zucker importiert werden und die Ernten von lokalen Variablen wie dem Wetter und der politischen Stabilität abhängen, hängt der anhaltende Erfolg des Unternehmens davon ab, dass es in der Lage ist, die Kosten für die Rohstoffe von einem Monat zum nächsten vorherzusagen und somit zu kontrollieren
Über die GTT BATCH-Schnittstelle werden die Exporte und Durchschnittspreise aller wichtigen Zucker- und Kakaoerzeugerländer verfolgt sowie aufstrebende und potenzielle Erzeuger im Auge behalten: Mit einem einzigen Klick werden diese vielfältigen Suchstrategien monatlich im Batch-Modus ausgeführt, und die von GTT ausgegebenen Daten fließen dann automatisch in die hauseigenen Modellierungsalgorithmen ein.
Auf diese Weise sorgen ein Ampelwarnsystem und Visualisierungsplattformen wie Power-BI und Tableau kontinuierlich dafür, dass alle Abteilungen im Unternehmen vorgewarnt und gewappnet sind.
Fallstudie: Prädiktive Modellierung
Die niederländischen Exporteure von Blumen und Pflanzen haben dafür gesorgt, dass 2019 mit einem Exportwert von 6,2 Milliarden Euro als neues Rekordjahr in die Bücher eingehen wird. Dies ist nur möglich, weil die Züchter wissen, wo die Nachfrage besteht, wofür und wann genau sie benötigt wird. In der Vorweihnachtszeit zum Beispiel produziert ein einziger niederländischer Gärtner mehr als 10 Millionen Weihnachtssterne für den Export. Die Pflanzen müssen genau zum richtigen Zeitpunkt in voller Blüte stehen.
Die finanziellen Risiken eines solchen Fehlers würden den Gärtner in den Ruin treiben. Durch die Extrapolation der Importdaten aus den letzten zehn Jahren für mehr als fünfzig verschiedene Zielmärkte kann dieser Gärtner nicht nur mit verblüffender Genauigkeit vorhersagen, wie viele Weihnachtsstern-Stecklinge in welches Land getopft werden müssen, um weihnachtsreif zu sein, sondern auch neue potenzielle Märkte ermitteln.
Die Prognosemodelle die für alle verschiedenen Pflanzen welche angebaut werden erstellt wurden, basieren auf GTT-Daten und decken das gesamte Blumenjahr ab.
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