Previsión y planificación
de la demanda
Mejor disponibilidad, reducción de excesos de existencias y planificación del espacio más precisa gracias a previsiones de alta calidad
La IA de Quant prevé la demanda futura basándose en datos históricos y otros factores como las promociones. Las previsiones de ventas de alta calidad ayudan a mejorar la planificación del espacio, los pedidos automáticos y la cadena de suministro.
Ventajas principales
Hasta un 95% de precisión en las previsiones
30% de reducción del exceso de existencias
Más del 30% de mejora de la disponibilidad
Rosa Market y Pramen gestionan 170 supermercados. No disponíamos de ninguna herramienta de pronóstico y reposición; la planificación de la demanda sólo se realizaba para los productos de temporada y de promoción. Buscábamos una solución que ayudara a las tiendas y al equipo de gestión de existencias a abastecer adecuadamente nuestros dos centros de distribución y 170 tiendas. No teníamos un equilibrio entre el nivel de existencias y la disponibilidad. Encontramos Quant, una herramienta fácil de implementar con una amplia plataforma de operaciones minoristas. Con recursos limitados, pudimos implementar Quant en tres meses. Nuestro personal en las tiendas puede centrarse más en los servicios de atención al cliente (antes de dedicar mucho tiempo a hacer pedidos), reducimos el nivel de existencias y mejoramos la disponibilidad.
Pavel Tománek / Experto en comercio minorista
Rosa Market
Consiga mejores previsiones de ventas a las pocas semanas de la implementación
Previsión de demanda diaria
Gracias a Quant, obtiene una previsión diaria detallada de la demanda en cada tienda. La inteligencia artificial tiene en cuenta datos históricos en los que busca tendencias, estacionalidad, impacto de promociones y otros eventos. Además, la posibilidad de realizar correcciones manuales le permite tener en cuenta influencias que no dependen de los datos de ventas.
Cadena de suministro
La demanda en las tiendas individuales determina la demanda en los almacenes intermedios y la demanda en los almacenes intermedios determina la demanda en los almacenes centrales. Quant puede predecir las demandas en toda la cadena de suministro, desde el almacén central hasta la tienda, y convertir estas predicciones en pedidos automáticos o semiautomáticos.
Muchos factores que se tienen en cuenta
Quant tiene en cuenta una gran cantidad de factores al pronosticar la demanda para un día, un producto y una tienda en particular. A continuación hay algunos ejemplos:
- ¿Cuál es la demanda mensual total prevista?
- ¿En qué parte del mes estamos? ¿Es antes o después de la nómina?
- ¿Que día de la semana es? Las ventas de los lunes suelen ser diferentes a las ventas de los domingos.
- ¿Estará a la venta el producto?
- ¿Es un día significativo como un feriado nacional?
- ¿El producto lleva mucho tiempo a la venta o es nuevo?
- Si se trata de un producto nuevo, ¿tiene un predecesor definido?
Hacemos predicciones basadas en el pasado y en lo que sabemos sobre el futuro.
Optimización de planogramas
Las previsiones también pueden utilizarse en Quant para generar automáticamente planogramas optimizados específicos para cada tienda, con el fin de facilitar la gestión logística de la demanda.
Relación calidad-precio excepcional
En comparación con las soluciones de la competencia, Quant ofrece una excelente alternativa de relación calidad-precio. Nuestro objetivo es hacer que las previsiones de alta calidad estén disponibles incluso para los pequeños minoristas y, al mismo tiempo, lograr una calidad suficiente para las grandes cadenas minoristas.
El soporte durante la fase de configuración es fundamental
Ninguna previsión funciona a la perfección desde el primer día de configuración. Entendemos que cada minorista es único y tiene sus propias especificidades que hay que tener en cuenta para que las previsiones funcionen bien y sean lo suficientemente precisas. La asistencia de nuestros especialistas durante la configuración, comprobación y mejora de las previsiones automáticas es algo evidente en Quant, sin coste adicional.