La Guía Completa sobre Machine Learning en la Previsión de la Demanda en Retail
Los retailers generan enormes cantidades de datos, lo que significa que la tecnología machine learning justifica sobradamente su valor.
Diagnóstico para la cadena de suministro
Abordar de forma proactiva las roturas de stock y la merma con información sobre los datos
Diagnostique las causas de las roturas y el exceso de stock y las mermas en tiendas y centros de distribución. RELEX ayuda a los retailers a mitigar los problemas de disponibilidad y mermas, reduciendo al mismo tiempo la necesidad de análisis manual de datos y resolución de problemas.
Indicadores clave de rendimiento
10%
Reducción en ventas perdidas
10%
Disminución en cantidades desperdiciadas
2%
Reducción en niveles de inventario
Integración preventiva de la planificación y la ejecución
El diagnóstico de la cadena de suministro de RELEX se integra con los procesos de planificación y proporciona información sobre las causas de las roturas de stock, la merma y el exceso de inventario, lo que permite a los planificadores abordar los problemas de forma proactiva. Los planificadores pueden ajustar el inventario, los pedidos y los calendarios basándose en datos reales, haciendo que los pronósticos sean más precisos.
Características principales
Adopción de medidas proactivas para palia, con RELEX, los problemas de inventario
El diagnóstico de la cadena de suministro de RELEX identifica las principales causas de los problemas de inventario, proporcionando información sobre roturas de stock, merma y exceso de inventario. Cree ajustes proactivos de forma rápida y sencilla para minimizar la pérdida de ventas y mejorar la rentabilidad.
Ventajas
Comprender las causas fundamentales de la falta de stock, la merma y el exceso de inventario
Las vistas del panel ofrecen a los clientes información valiosa de la cadena de suministro, como la disponibilidad, el valor de inventario y la merma.
Empodere a los equipos con acciones específicas
RELEX Diagnostics especifica exactamente por qué los artículos se agotan o se desperdician, para que los equipos no tengan que revisar hojas de cálculo y puedan enfocarse en solucionar problemas para impulsar las ventas, mantener artículos en los estantes y optimizar el inventario.
Reduzca el desperdicio en toda la organización
Identifique qué está causando el deterioro y desabastecimientos que matan los ingresos, mientras ahorra a su equipo el análisis interminable de hojas de cálculo. Vea ganancias financieras inmediatas a través de mejores niveles de inventario y menos desperdicio, todo sin cálculos manuales tediosos.
Mejora de la toma de decisiones con la resolución proactiva de problemas
Al identificar las causas de las roturas de stock, mermas o los altos niveles de inventario, la solución permite tomar medidas proactivas para minimizar la pérdida de ventas y mejorar la gestión del inventario. El análisis exhaustivo respalda las decisiones basadas en datos, lo que permite una mejor alineación con los pronósticos de demanda y la eficiencia general de la cadena de suministro.
Automatizar el análisis de KPI para ahorrar tiempo
Analiza automáticamente los indicadores clave de rendimiento (KPI), permitiendo a los responsables de operaciones de tienda identificar y abordar rápidamente las causas fundamentales de los desabastecimientos, el deterioro y los niveles de inventario inadecuados, generando un ahorro significativo de tiempo y esfuerzo. Proporciona información detallada sobre desabastecimientos, deterioro y exceso de inventario, lo que se traduce en una reducción de pérdidas, mejor rotación de inventario y una mejora del rendimiento y la rentabilidad de la tienda.
Visibilidad para optimizar el inventario en todas las regiones
Obtenga visibilidad continua de los análisis detallados del inventario para mitigar de forma proactiva los problemas relacionados con la disponibilidad, el deterioro y los niveles elevados de inventario, lo que se traduce en una reducción de las ventas perdidas y una gestión optimizada del inventario en todas las regiones.
Publicaciones
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