·
De Retail ROIvolutie.
·
De Retail ROIvolutie.
IN-SEASON
We gebruiken Machine Learning om maximale efficiëntie te garanderen bij de aanvulling en overdrachten van je winkels in een omnichannel scenario.
De planners weten dat nauwkeurige prognoses essentieel zijn om de winstgevendheid te verhogen. Op deze manier verliezen we geen omzet door voorraadtekort, verhogen we de marges door geen onnodige promoties te doen en verminderen we voorraadoverschotten.
ZO MAKKELIJK IS HET
Onze voorspellende algoritmen stellen dagelijks suggesties voor, die rekening houden met de trends, de seizoensgebondenheid, de pieken in de vraag en de geschatte impact van promoties, om voldoende voorraad in elke winkel te hebben. Hierdoor kan volledig worden ingespeeld op de veranderende vraag op elk productniveau, productkanaal en verkooppunt om ervoor te zorgen dat het juiste productniveau beschikbaar is.
Met onze deskundigen heb je een strategische route om het rendement van je bedrijf vanuit voorraadbeheer te verbeteren.
Onze KPI’s (productmix, omzet, terugverdientijd, GMROII en verloren verkooppotentieel door voorraadgebrek) zijn het meest doeltreffend in het beoordelen van operationele en financiële efficiëntie. Ze stellen je in staat om op te sporen waar de problemen zich voordoen en ze geven aan hoe je ze kunt verhelpen.
In-Season voorspelt de vraag naar elke product-maat-winkel, wekelijks gedurende de levenscyclus van het product, tot een maximum van 52 weken, zodat we de voorraad met veel flexibiliteit kunnen beheren.
Onze automatische berekening van de inkooporder geeft de producten aan die met hun levenscyclus niet het hoofd kunnen bieden tegenover de totale bedrijfsvoorraad (Huidige + In behandeling) om voorraadverlies te voorkomen.
Het identificeert vervangende producten binnen een collectie met coördinatie van het beheer om verkoopverlies in tijden van schaarste te voorkomen.
Het identificeert de producten die kannibalisatie over de verkoop genereren en is in staat om het percentage kannibalisatie toe te wijzen op de berekening van de vraag om het genereren van overschot te voorkomen.
In-Season bewaakt de niveaus van verloren verkoop en houdt hier rekening mee bij het genereren van prognoses. Het identificeert ook de artikelen die door voorraadgebrek worden beïnvloed met het doel dit te corrigeren.
We bewaken tijdens het seizoen het gedrag van de collectiemix en genereren waarschuwingen over artikelen waar problemen optreden. We tonen de optimale assortimentsniveaus per winkel om een te grote horizontaliteit te voorkomen, waardoor de ideale horizontaliteit wordt aangegeven.
Het systeem heeft een waarschuwing die de mogelijkheid van verkoopverlies in de komende weken door voorraadgebrek opspoort, waardoor er pro activiteit in de aankoopbeslissingen komt.
We bewaken het verzadigingsniveau per winkel, volgens de regels voor oppervlakte/volume, met vermelding van de beste optie.
Waarschuwingen sporen afwijkend gedrag op door het vergelijken van Sell thru van elk product met het totale bedrijf en van de groep.
Het waarschuwt voor mogelijke versnellingen of vertragingen van de verkoop met betrekking tot historisch/verwacht gedrag, waardoor op voorhand gehandeld kan worden.
In-Season maakt het mogelijk om allerlei dynamische online rapporten te maken, met alle dimensies en uitdrukkingen die de tool hanteert, om de besluitvorming te stroomlijnen.
Deze omvatten aspecten zoals het definiëren van verschillende voorraadactiva of het beheer van visuele regels om de controle over het merkimago te vereenvoudigen.
Het biedt een geautomatiseerde berekening van de hoeveelheid voorraad wanneer we een nieuw product op een bepaald moment in de collectie moeten invoeren.
Het maakt het mogelijk om deze complexe operatie te automatiseren door de beste opties te identificeren die verdwijning van foute voorraden en de vermindering van omzetverlies garanderen. Verschillende soorten overdrachten: noodzakelijk, zonder onderbreking in omvang of concentratie om RVM te behouden.
Het maakt het mogelijk om producten te identificeren met toekomstige aanbieding, is in staat om het verwachte groeipercentage toe te wijzen om het juiste goederenaanbod te garanderen en rekening te houden met dit effect op de toekomstige vraag om te voorkomen dat overschot wordt gegenereerd.
De tool biedt geautomatiseerde berekening voor aanvulling van magazijn tot winkel. Houd rekening met de verwachte vraagniveaus, gebaseerd op historie en trends, plus de verschillende doorlooptijden van de dienstverlening, gedefinieerde dekkingen, VM-criteria en andere aspecten.
In-Season heeft een algoritme dat ons helpt de schaarste aan middelen te optimaliseren, waarbij automatisch de ontvangstprioriteit wordt toegewezen op basis van de verwachte verkoopsnelheid.
Het stelt je in staat om die artikelen te lokaliseren en te bewaken die een groter aantal eenheden hebben dan de werkelijke vraag in hun levenscyclus, waardoor voorraadoverschotten op middellange en lange termijn worden vermeden.
Je kunt de levenscyclus van elk product aanpassen om beslissingen te nemen die het rendement maximaliseren.
Het is mogelijk om variabele dekkingen vast te stellen op basis van zakelijke behoefte voor verschillende product- en winkelcategorieën. Op deze manier garanderen we de correcte goederenstroom naar de winkels.
Het bepaalt een eerste voorraadvoorstel voor winkelopeningen, dat kan worden gewijzigd op basis van de openingsperiode, de toegewezen spiegelwinkels of de initiële dekkingswaarden.
Het maakt de verwachte seizoensverandering mogelijk in het geval van afwijkende seizoensinvloeden van het product en corrigeert dus veranderingen in de seizoensgebondenheidscurve.
De tool analyseert het voorraadoverschot dat beschikbaar is in alle winkels en realiseert dagelijkse een rapport van de eenheden die worden teruggestuurd naar het magazijn om de ideale voorraad te bereiken met verrekening van de overdrachten en VM regels.
