FOOD-2 — PFME Planning & Tracking Automation Engine.
Nestlé Vietnam · Đăng 2 ngày trước
Hàng tiêu dùngAI tạo sinh
- Ngân sách
- Chưa xác định
- Thời gian
- Theo đề xuất của nhà cung cấp giải pháp
- Hạn nộp
- 22 thg 11, 2026, 23:59 ICT
Vấn đề cần giải quyết
A copilot that drafts preliminary PFME estimates from project scope, deliverables, channels, campaign objectives and past spend; benchmarks similar projects, recommends budget allocation by activity and highlights key cost drivers – replacing manual benchmarking and repeated agency quotes.
Today:
- Estimates are built through self collection and analysis, monthly or quarterly.
Kết quả kỳ vọng và chỉ số thành công
- Enhanced winning ability of new innovation.
- Less manual benchmarking and fewer repeated agency quotes.
Người dùng và đội ngũ bị tác động
- Food (MAGGI) brand and marketing teams
Dữ liệu hiện có và mức độ sẵn sàng
- CDT (Customer Development Team) data
- Channel data
- Sales data
- PG inline
- Past spend and similar projects (named in the summary)
Note: Synthetic data could be potentially provided during the process, upon approval of the Nestlé team and in compliance with data law.
Tích hợp, triển khai và hạ tầng
To be determined
Note: Nestlé's current environment includes Microsoft Azure and Microsoft Copilot. Solutions that can work with this environment are welcome, and final integration and deployment requirements will be confirmed with the Nestlé team.
Công nghệ AI liên quan
AI tạo sinh
Also: Machine Learning. Based on Nestlé's description of a copilot that drafts estimates from past spend and benchmarks similar projects.
Đăng nhập để đọc tiếp
Bạn có thể đọc phần đầu của use case này. Hãy đăng nhập hoặc tạo tài khoản miễn phí để đọc phần còn lại.