Prognozowanie i planowanie popytu
Lepsza dostępność, mniejsza ilość zapasów i dokładniejsze planowanie przestrzeni dzięki wysokiej jakości prognozom
Sztuczna inteligencja Quant prognozuje przyszły popyt na podstawie danych historycznych i innych czynników, takich jak promocje. Wysokiej jakości prognozy sprzedaży pomagają usprawnić planowanie przestrzeni, automatyczne zamówienia i łańcuch dostaw.
Główne zalety
Aż 95% dokładność prognozowania
30% redukcja nadwyżek magazynowych
Ponad 30% wzrost dostępności
Rosa market i Pramen prowadzą 170 sklepów spożywczych. Nie mieliśmy narzędzia do prognozowania i uzupełniania zapasów; planowanie popytu odbywało się tylko dla produktów sezonowych i promocyjnych. Szukaliśmy rozwiązania, które pomoże sklepom i zespołowi zarządzającemu zapasami odpowiednio wypełnić nasze dwa centralne zapasy i 170 sklepów. Nie mieliśmy równowagi między poziomem zapasów a dostępnością. Znaleźliśmy Quant proste do wdrożenia narzędzie z szeroką platformą operacji detalicznych. Przy ograniczonych zasobach byliśmy w stanie wdrożyć Quant w ciągu trzech miesięcy. Nasi pracownicy w sklepach mogą bardziej skupić się na obsłudze klienta (przed spędzeniem ogromnej ilości czasu na składaniu zamówień), zmniejszamy poziom zapasów przy lepszej dostępności.
Pavel Tománek / Retail expert
Rosa market
Lepsze prognozy sprzedaży w ciągu kilku tygodni od wdrożenia
Prognoza dziennego zapotrzebowania
Dzięki Quant otrzymujecie codzienne szczegółowe prognozy popytu w poszczególnych sklepach. Sztuczna inteligencja bierze pod uwagę dane historyczne, w których szuka trendów, sezonowości, wpływu promocji i innych działań. Dodatkowo, możliwość wprowadzania manualnych korekt pozwala na uwzględnienie czynników, które nie wynikają z danych.
Łańcuch dostaw
Popyt w poszczególnych punktach sprzedaży determinuje popyt w hurtowniach a popyt w hurtowniach determinuje popyt w magazynach centralnych. Quant potrafi przewidzieć zapotrzebowanie w całym łańcuchu dostaw od magazynu centralnego do punktu sprzedaży i przekształcić te prognozy w automatyczne lub półautomatyczne zamówienia.
Uwzględniamy wiele czynników
Quant uwzględnia wiele parametrów przy prognozowaniu popytu na poszczególne dni, produkty i sklepy. Oto kilka przykładów:
- Jaki jest całkowity miesięczny prognozowany popyt?
- W której części miesiąca się znajdujemy? Czy to okres przed czy po płacach?
- Jaki jest dzień tygodnia? Sprzedaż w poniedziałek jest zwykle inna niż w niedzielę.
- Czy produkt będzie w wyprzedaży?
- Czy jest to szczególny dzień, taki jak święto narodowe?
- Czy produkt jest w sprzedaży od dłuższego czasu, czy jest to nowość?
- Jeśli jest to nowość, to czy ma zdefiniowanego poprzednika?
Prognozujemy na podstawie przeszłości i tego, co wiemy o przyszłości.
Optymalizacja planogramów
Prognozy mogą być również użyte w Quant do automatycznego generowania optymalnych planogramów dla poszczególnych sklepów, aby ułatwić logistyczne zarządzanie popytem.
Wyjątkowa korzyść w stosunku do kosztów
W porównaniu z konkurencyjnymi rozwiązaniami, Quant oferuje świetny stosunek kosztów do efektów. Naszym celem jest udostępnienie wysokiej jakości prognoz nawet małym detalistom, a jednocześnie zapewnienie jakości zadowalającej duże sieci handlowe.
Pomoc w fazie konfiguracji jest kluczowa
Nie istnieje prognoza, która działa idealnie od pierwszego dnia. Doskonale zdajemy sobie sprawę, że każdy detalista jest wyjątkowy i ma swoją specyfikę, którą należy uwzględnić, aby prognozy działały dobrze i były precyzyjne. Wsparcie naszych specjalistów podczas konfigurowania, sprawdzania i doskonalenia automatycznych prognoz jest w Quant czymś oczywistym, bez konieczności ponoszenia dodatkowych opłat.
