Prognozowanie popytu dla dystrybutora FMCG
Model prognostyczny i dashboard planistyczny, które jednocześnie ograniczyły braki towaru i nadmierne zapasy.
Wyzwanie
Dystrybutor zarządzał ok. 4 500 SKU, a prognozy przygotowywano w arkuszach kalkulacyjnych. Częste braki szybko rotujących produktów współistniały z nadmiernymi zapasami produktów wolno rotujących, co zamrażało kapitał obrotowy i powodowało utratę sprzedaży.
Pytanie
Czy możemy prognozować popyt na poziomie SKU na tyle dokładnie, by ograniczyć zarówno braki towaru, jak i nadmierne zapasy?
Nasze podejście
- 01
Audyt danych — trzy lata historii sprzedaży, kalendarze promocji, ceny i czasy dostaw od dostawców.
- 02
Czynniki zewnętrzne — święta, sezonowość, pogoda i działania promocyjne uwzględnione jako dane wejściowe prognozy.
- 03
Modelowanie — modele prognostyczne przetestowane dla poszczególnych grup produktów, z wyborem najskuteczniejszego podejścia dla każdej z nich.
- 04
Potok danych — automatyczne codzienne odświeżanie danych z systemu ERP do silnika prognostycznego.
- 05
Narzędzie planistyczne — dashboard dla kupców prezentujący prognozy, rekomendowane wielkości zamówień i wyjątki.
Co dostarczyliśmy
- Model prognozowania popytu na poziomie SKU z tygodniowymi prognozami na 12 tygodni naprzód
- Zautomatyzowany potok danych z systemu ERP klienta
- Dashboard planistyczny dla działu zakupów
- Przekazanie, dokumentacja i 3 miesiące wsparcia
Rezultaty
34% → 21%
Błąd prognozy (MAPE) obniżony z 34% do 21%
−28%
Braki najlepiej sprzedających się produktów mniejsze o 28%
−15%
Nadmierne zapasy mniejsze o 15%
Kluczowy wniosek
Większość korzyści nie wynikała z samego modelu, lecz z uwzględnienia w prognozie danych o promocjach. Promocje wyjaśniały znaczną część wahań, które kupcy uważali za nieprzewidywalne.
Powiązane case studies
Ograniczenie odpływu klientów w serwisie subskrypcyjnym
Segmentacja klientów i model czynników odpływu, które wskazały zespołowi retencji, z kim rozmawiać — i co zaproponować.
−18%
Odpływ w docelowych segmentach mniejszy o 18% w ciągu 6 miesięcy
Niższe koszty
Wydatki na rabaty retencyjne ograniczone dzięki skierowaniu ofert do wartościowych klientów wrażliwych na cenę
Automatyzacja zarządzania leadami dla dystrybutora B2B
Od leadów gubionych między arkuszami a skrzynkami pocztowymi do jednego systemu, w którym każde zapytanie jest oceniane, kierowane i obsługiwane.
Poniżej 4 godzin
Średni czas reakcji na lead skrócony z 2 dni do poniżej 4 godzin
96%
Odsetek leadów obsłużonych przez sprzedaż wzrósł z ok. 55% do 96%
Stoją Państwo przed podobną decyzją? Podczas poufnej rozmowy przedstawimy nasze doświadczenie w podobnych projektach.
Umów poufną rozmowę