Rozwiązanie: Moduł analityczny, oparty na algorytmach ekonometrycznych oraz uczenia maszynowego, na podstawie wyników sprzedażowych z ostatnich miesięcy przewiduje sprzedaż w kolejnych okresach. 

Efekt: Średni błąd prognoz mniejszy o 25% w stosunku do przewidywań klienta oraz pełna automatyzacja prognoz. Oograniczenie strat poprzez minimalizację towarów out-of-stock (ang. braków w zatowarowaniu).