Nachfrageprognose
und -planung
Bessere Verfügbarkeit, weniger Überbestände und genauere Planung der Flächen dank hochwertiger Prognosen
Die KI von Quant prognostiziert die künftige Nachfrage auf der Grundlage historischer Daten und anderer Faktoren wie Werbeaktionen. Hochwertige Verkaufsprognosen helfen, die Flächenplanung, die automatische Bestellung und die Lieferkette zu verbessern.
Hauptvorteile
Bis zu 95 % Prognosegenauigkeit
30 % Reduzierung von Überbeständen
Verbesserung der Verfügbarkeit um mehr als 30%
Rosa Market und Pramen betreiben 170 Lebensmittelfilialen. Wir hatten kein Prognose- und Nachschubtool; Die Bedarfsplanung erfolgte ausschließlich für Saison- und Werbeartikel. Wir waren auf der Suche nach einer Lösung, die den Filialen und dem Lagerverwaltungsteam hilft, unsere beiden Distributionszentren und 170 Filialen ordnungsgemäß zu füllen. Wir hatten kein Gleichgewicht zwischen Lagerbestand und Verfügbarkeit. Wir fanden, dass Quant ein einfach zu implementierendes Tool mit einer breiten Einzelhandelsbetriebsplattform ist. Mit unseren begrenzten Ressourcen konnten wir Quant in drei Monaten implementieren. Unsere Mitarbeiter in den Filialen können sich nun stärker auf den kundenorientierten Service verlagern (zuvor hatten sie viel Zeit mit der Auftragsabwicklung verbracht). Wir senken den Lagerbestand bei besserer Verfügbarkeit.
Pavel Tomanek / Einzelhandelsexperte
Rosa Market
Bessere Umsatzprognosen innerhalb weniger Wochen nach der Implementierung
Tägliche Bedarfsprognose
Dank Quant erhalten Sie eine detaillierte tägliche Prognose der Nachfrage in den einzelnen Filialen. Die künstliche Intelligenz berücksichtigt historische Daten, in denen sie nach Trends, Saisonalität, Auswirkungen von Werbeaktionen und anderen Ereignissen sucht. Darüber hinaus können Sie durch die Möglichkeit manueller Korrekturen auch Einflüsse berücksichtigen, die nicht datengesteuert sind.
Lieferkette
Die Nachfrage in den einzelnen Verkaufsstellen bestimmt die Nachfrage in den Zwischenlagern und die Nachfrage in den Zwischenlagern bestimmt die Nachfrage in den Zentrallagern. Quant kann die Nachfrage in der gesamten Lieferkette vom Zentrallager bis zur Verkaufsstelle vorhersagen und diese Vorhersagen in automatische oder halbautomatische Bestellungen umsetzen.
Viele Faktoren werden berücksichtigt
Quant berücksichtigt bei der Prognose der Nachfrage für einen bestimmten Tag, ein bestimmtes Produkt und eine bestimmte Filiale eine Vielzahl von Faktoren. Hier sind einige Beispiele:
- Wie hoch ist die prognostizierte monatliche Gesamtnachfrage?
- In welchem Teil des Monats befinden wir uns? Ist es vor oder nach der Lohnabrechnung?
- Welcher Wochentag ist heute? Montagsverkäufe neigen dazu, anders zu sein als Sonntagsverkäufe.
- Wird das Produkt im Angebot sein?
- Ist es ein wichtiger Tag, wie z. B. ein nationaler Feiertag?
- Ist das Produkt schon lange im Angebot oder ist es neu?
- Wenn es ein neues Produkt ist, hat es einen bestimmten Vorgänger?
Wir treffen Vorhersagen auf der Grundlage der Vergangenheit
und unseres Wissens über die Zukunft.
Planogramm-Optimierung
Die Prognosen können auch in Quant verwendet werden, um automatisch optimierte filialspezifische Planogramme zu generieren, um die Nachfrage logistisch einfacher zu verwalten.
Außergewöhnliches Preis-Leistungs-Verhältnis
Im Vergleich zu Konkurrenzlösungen bietet Quant ein sehr gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Unser Ziel ist es, hochwertige Prognosen auch für kleine Einzelhändler verfügbar zu machen und gleichzeitig eine Qualität zu erreichen, die für große Einzelhandelsnetze ausreicht.
Die Unterstützung während der Einrichtungsphase ist der Schlüssel
Keine Prognose läuft vom ersten Tag der Einrichtung an perfekt. Wir wissen, dass jeder Einzelhändler einzigartig ist und seine eigenen Besonderheiten hat, die berücksichtigt werden müssen, damit die Prognosen gut funktionieren und genau genug sind. Die Unterstützung durch unsere Spezialisten beim Einrichten, Überprüfen und Verbessern der automatischen Prognosen ist bei Quant eine Selbstverständlichkeit, ohne Aufpreis.
