Problème commercial
Une grande entreprise de vente au détail ne disposait pas de prévisions précises de la demande au niveau des magasins par rapport aux SKU, ce qui a entraîné un réapprovisionnement inefficace des stocks, un redéploiement des stocks excédentaires et une disponibilité incohérente des produits entre les magasins.
Mesures prises
· Mise en œuvre de modèles de prévision par apprentissage automatique (ARIMA, ARIMAX, approches d'ensemble) à la fois au niveau des SKU et de la hiérarchie des produits agrégés.
· Génération automatique des commandes de réapprovisionnement, des rapports en stock et des ruptures de stock.
· Développement de tableaux de bord analytiques pour comparer les ventes et les stocks réels et prévus entre les dimensions.
Résultats obtenus
· Atteint Précision de plus de 90 % au niveau du magasinet Plus de 85 % de précision au niveau du produit.
· Réapprovisionnement automatique des stocks sur Plus de 1 500 magasins.
· Réduction significative des coûts de redéploiement de la marchandise.
· Amélioration du contrôle des stocks et de l'efficacité de la planification à grande échelle.
Question pour le formulaire de contact : Les ruptures de stock et les surstocks persistent-ils boutique par boutique ?
