Das Coronavirus hat die Supply-Chains vieler Händler durcheinandergebracht. Im Interview erklärt RELEX-Mitgründer Michael Falck, wie man mit Technologie ungewöhnliche Nachfrageschwankungen bewältigt.
Händler müssen transparente, proaktive Beziehungen mit ihren Lieferanten pflegen, um die Verfügbarkeit trotz anhaltend hoher Nachfrage während der Coronapandemie aufrechtzuerhalten.
Für LEH-Supply-Chains sind Hamsterkäufe die unmittelbarste Herausforderung durch das Coronavirus: Wie reagieren Händler, um leere Regale zu verhindern und später nicht mit massivem Verderb und Überbeständen zu kämpfen?
Eine Studie zeigt, wie Reduktion von Lebensmittelverschwendung im LEH die Nachhaltigkeit, operative Effizienz und Wirtschaftlichkeit von Einzelhändlern verbessert.
Exakte Prognosen sind für die Effizienz von Betriebsprozessen maßgebend. Doch für zuverlässige Prognosen muss jeder Kanal gesondert prognostiziert werden.
Für Produkte mit kurzem Lebenszyklus sorgt Modellierung mit vorangegangenen Produkteinführungen für exaktere Absatzprognosen als der alleinige Blick auf die Verkaufsdaten.
Das Wetter bedingt oft signifikante Fluktuationen in der Kundennachfrage. Plötzliche Wetterumschwünge sind keine Seltenheit, Vorhersagen nicht leicht zu treffen.
Dieses Whitepaper zeigt, wie der Schritt vom kategoriebasierten zum Kausalmodell die Prognosegenauigkeit erhöht und die Planung von Kampagnen erleichtert.
Scott Curtiss ist Experte für Software für Flächenplanung. Eine Frage, die er immer wieder hört: „Kann man Prognosedaten für die Erstellung der Planogramme verwenden?“ Dies ist seine Antwort.
Das Wetter ist die Ursache signifikanter Schwankungen im Kaufverhalten der Kunden. In diesem Whitepaper lesen Sie, wie Einzelhändler diese optimal handhaben.
Erfahren Sie, wie Kannibalisierung oder Halo-Effekte einer Kampagne erkannt und die identifizierten Kausalitäten für die Nachfrageprognostizierung verwendet werden.
Wesentliche Voraussetzung für die Steigerung der betrieblichen Effizienz ist es, Ressourcen sowie Bestand und Personal passgenau auf den Bedarf abzustimmen.
Bei RELEX sind wir in der angenehmen Position, beim Prognostizieren von Bedarfen im Einzelhandel das Maximum aus Machine-Learning herauszuholen.
Produkte und Saisons klassifizieren, das passende Prognosemodell wählen und Saisons meistern.