Главная » Блог » Эффекты внедрения системы автозаказа на основе AI
Эффекты внедрения системы автозаказа на основе AI
28 апреля, 2020
Наиболее востребованные товары генерируют до 80% выручки розничной сети. Поэтому основная задача управления – сделать так, чтобы покупатель мог всегда найти их на полке магазина.
Даже 1 час отсутствия товара на полке приводит к упущенным продажам. Систематический Out-of-Stock искажает статистику продаж и провоцирует накопление ошибок в заказах. Это приводит к постепенному вымыванию востребованных товаров из ассортимента, оттоку клиентов и падению продаж.
Московская сеть магазинов, торгующая замороженными и fresh-продуктами, решила эту проблему, внедрив систему RS.SCM. В ходе проекта ритейлер подключил к системе автоматического заказа все 150 магазинов, распределительный центр и производство.
Цели проекта:
Оптимизировать товарные запасы в условиях нехватки торговой площади;
Снизить дефицит товара на полках;
Уменьшить упущенные продажи;
Перераспределить ассортимент и занимаемое им пространство.
Чем помогла система автозаказа?
Оптимизировала распределение ассортимента
Ранее, при ручном заказе, менеджеры некорректно оценивали спрос на отдельные товары. RS.SCM, опираясь на собственные прогнозы спроса, начала наращивать долю товаров классов A и B в заказе.
Повысилось качество пополнения запасов магазинов в условиях нехватки торговой площади
Товарного запаса в магазине хватало, в среднем, на 2,4 дня. Даже при ежедневном пополнении магазинов, покупатели регулярно сталкивались с отсутствием товара на полке. Изменение структуры ассортимента в заказах снизило количество случаев Out-of-Stock, и позволило увеличить уровень товарных запасов до 3,5 дней.
Корректный прогноз спроса улучшил планирование производства
До внедрения RS.SCM, при составлении планов производства не учитывались случаи отсутствия товара на полках. Система прогнозирования спроса очистила историю продаж от OOS и других аномалий. Искуственный интеллект подобрал наиболее оптимальный метод расчета прогноза регулярных продаж и промо-акций. Его результаты стали использовать при планировании для всех звеньев цепочки поставок – от завода, до РЦ и каждого магазина.
RS.SCM снизила трудозатраты на формирование заказов
До запуска заказы на всю сеть рассчитывались менеджерами вручную. Система прогнозирует и рассчитывает заказ точнее и быстрее, чем человек. После запуска корректировкам подвергается менее четверти заказов.
