En RELEX, hemos acumulado una gran experiencia en retail entre los más de 800 especialistas en planificación de retail. Profundice en nuestro conocimiento a través de recursos que han creado nuestros expertos: blogs, whitepapers, guías, informes y vídeos.
El aprendizaje automático ofrece un mayor nivel de visibilidad, ayuda a que la planificación del retail sea un proceso más colaborativo, y hace que los planificadores puedan tomar mejores decisiones.
Los retailers generan enormes cantidades de datos, lo que significa que la tecnología machine learning justifica sobradamente su valor.
Durante la crisis del coronavirus, muchas empresas han visto un aumento de los pedidos online. Y es una tendencia que ha llegado para quedarse.
Aprendizajes de crisis pasadas para ayudar a los retailers a afrontar el cierre de sus tiendas y los planes de disminución de la demanda, tras la pandemia.
Los clientes italianos de RELEX fueron de los primeros y más afectados al inicio de esta pandemia por coronavirus. Nuestro director en Italia comparte cómo RELEX ha ayudado a sus clientes a gestionar esta crisis.
Las Mejores Prácticas de RELEX para gestionar la demanda de productos esenciales y no esenciales en un único entorno en tiempos de demanda extraordinariamente inusual.
No hay ningún sistema, por muy avanzado que sea, que pueda automatizar los cálculos con precisión cuando no hay precedente histórico sobre el qué hacer un modelo de pronóstico.
Los productos ultra frescos, como frutas y verduras, presentan algunos de los retos más difíciles para el retail, pero también forman uno de los mayores flujos de ingresos y costes de oportunidad.
Hay muchos factores que afectan al retail, como la meteorología y la canibalización, que con la ayuda del machine learning pueden ser tenidos en cuenta.
Este Whitepaper muestra cómo es posible pronosticar con precisión los productos de ciclo de vida corto a través del modelado estadístico inteligente que usa datos de lanzamientos de productos anteriores.
Al integrar las observaciones meteorológicas con datos en la previsión de la demanda, los productos afectados por la meteo se analizan de manera más efectiva.
