Chaînes d'approvisionnement et canaux de vente complexes



La gestion de votre chaîne d'approvisionnement, de la distribution au magasin, est déjà un défi difficile à relever. Vous devez planifier votre placement de réfrigération, tenir compte du MOQ lorsque vous passez des commandes, suivre les différentes dates de détérioration de tous vos produits, tout en considérant la capacité de votre magasin et la fréquence de réapprovisionnement.

Ces défis sont encore aggravés par les préférences et les exigences en constante évolution de vos clients. Les acheteurs s'attendent à une expérience omnicanal transparente qui va bien au-delà de la simple possibilité de faire des achats en ligne, en magasin ou via un téléphone portable. Alors que la prévision de la demande dans ces différents canaux, pourtant intégrés, devient de plus en plus complexe, votre épicerie pourra-t-elle survivre ?

 
capture d'écran
Graphique AI

Améliorer la rétraction opérationnelle

Exploiter la puissance du ML pour prévoir avec précision la demande et réduire les déchets périssables

RÉDUIRE LES SURSTOCKS ET LES DÉCHETS


Il y a des différences subtiles, mais importantes, dans les pertes de poids dans chacune de vos catégories. Les méthodes et les logiciels de prévision traditionnels n'ont pas la capacité de prendre en compte ces nuances, ce qui entraîne une forte réduction des opérations et des pertes. Les modèles de Machine Learning de Rubikloud sont spécifiquement développés pour vos produits et catégories afin de produire les prévisions les plus précises possibles - vous permettant de réduire les surstocks, les déchets, les coûts d'inventaire et votre empreinte environnementale.

RENDEMENT DES INVESTISSEMENTS


Lbs

DE DÉCHETS ALIMENTAIRES DÉTOURNÉS DES DÉCHARGES

L'amélioration de la précision des prévisions a permis d'éviter l'enfouissement d'environ 18 000 livres de déchets alimentaires

Graphique AI

Prévenir les ventes manquées

Réduisez intelligemment les ruptures de stock et augmentez vos ventes grâce aux prévisions alimentées par l'IA

ASSURER UNE COUVERTURE SUFFISANTE


La complexité du réapprovisionnement des magasins et des entrepôts n'est pas prise en compte dans les méthodes de prévision actuelles, ce qui entraîne une couverture insuffisante et des ruptures de stock. Le moteur AI de Rubikloud prend en compte toutes vos données et les facteurs pertinents, tels que la fréquence de réapprovisionnement, les dates d'expiration et l'arrondissement des caisses, pour produire des prévisions qui reflètent la demande réelle des consommateurs. Grâce à des prévisions plus précises et plus intelligentes, vous pouvez réduire les ruptures de stock, saisir plus de ventes et assurer la satisfaction des clients.

RENDEMENT DES INVESTISSEMENTS


%

RÉDUCTION DES RUPTURES DE STOCK

Le client a constaté une réduction de 31 % des ruptures de stock par rapport aux approches de base et aux systèmes existants

Graphique AI

Optimiser les promotions

Exploiter la puissance de l'IA pour planifier les promotions les plus efficaces

DÉTERMINER LES MEILLEURES PROMOTIONS


Les points de prix et les promotions influencent le comportement des clients, mais les plans sont souvent répétés sans que l'on comprenne leur impact sur l'ensemble de l'entreprise. Le moteur AI de Rubikloud simule des scénarios promotionnels en temps réel, permettant aux acheteurs d'identifier les promotions les plus efficaces en fonction des objectifs et des contraintes de l'entreprise. Cette automatisation intelligente des décisions optimise l'efficacité globale des promotions tout en réduisant le temps de planification nécessaire à l'élaboration de votre calendrier promotionnel.

RENDEMENT DES INVESTISSEMENTS


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AUGMENTATION DES VENTES PAR ANNONCE

Le client a constaté une augmentation des ventes de 10 % par annonce par rapport aux approches de base et aux systèmes existants

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