Case Franprix
Mit der Supply-Chain-Lösung von RELEX erhöht die französische Convenience-Kette Franprix die Produktverfügbarkeit, reduziert Lebensmittelverderb und passt Filialsortimente besser auf die lokale Nachfrage an.
Mit Machine-Learning erfasst RELEX automatisch die Auswirkungen Hunderter Nachfragefaktoren. Gewinnen Sie umfassende Transparenz durch exakte Absatzprognosen, mit denen Sie alle Planungsprozesse über Merchandising, Supply-Chain und Betriebsführung hinweg verbessern.
RELEX’ Machine-Learning-Fähigkeiten prognostizieren die kurz- und langfristige Nachfrage für jedes Produkt in jeder Filiale und jedem Kanal: Profitieren Sie von umfassender Transparenz, die Ihren Disponenten das Steuer in die Hand gibt.
Bis zu 99%
Prognosegenauigkeit
30%
Bestandsreduktion
Bis zu 85%
weniger Out-of-Stocks
Die RELEX-Plattform entfernt isoliertes Planen und bietet Ihnen stattdessen eine integrierte Herangehensweise, die alle auf die Nachfrage einwirkenden Faktoren in Betracht zieht. Dadurch werden besser informierte Entscheidungen möglich, mit denen Sie schnell auf Nachfrageschwankungen reagieren können. Die Plattform kann Lagerungskosten einsparen, Verderb minimieren und die Kundenzufriedenheit steigern.
Schlüsselfunktionen
Vorteile
Erhalten Sie präzise Prognosen von Absatz, Kundenfrequenz und Warenfluss: Auf dieser Grundlage sichern Sie die Verfügbarkeit adäquater Bestände, Ressourcen und Kapazitäten, und erhöhen Umsätze und Kundenzufriedenheit bei niedrigen Kosten.
RELEX-Nachfrageplanung erstellt hochpräzise Nachfrageprognosen auf Basis von historischen Daten, Markttrends und anderen relevanten Faktoren. RELEX bietet Ihnen ein hohes Optimierungsmaß, um die Art von Analysedaten.
Die RELEX-Plattform kann enorme Datenmengen verarbeiten, um mit einer Organisation zu skalieren, und ist flexibel genug, um sich an geänderte geschäftliche Voraussetzungen anzupassen. RELEX arbeitet mit bestehenden Systemen, die nicht aktualisiert oder ersetzt werden müssen. Die No-Code-Konfiguration vereinfacht und verkürzt die Zeit, die für die Bereitstellung der RELEX-Plattform benötigt wird, sodass die Kunden Ausgaben senken und Vorteile schneller nutzen können.
Die RELEX-Software für Nachfrageplanung ist benutzerfreundlich und einfach zu navigieren, mit einer intuitiven Benutzeroberfläche sowie klaren und präzisen Berichten und Analysen. Sie trägt dazu bei, den Bedarf und die Kosten für die Lagerhaltung zu reduzieren und den Verderb zu verringern.
Die RELEX-Lösung für Absatzplanung basiert auf Machine-Learning und berücksichtigt die Auswirkungen Hunderter Nachfragetreiber – von Ihren eigenen Promotions, Preisen und Produktdisplays bis hin zu externen Faktoren wie lokalen Wetterdaten oder Events.
Automatisieren Sie Ihre Absatzprognosen mit Machine-Learning und setzen Sie dabei auf vollständige Transparenz: Der Einblick in die Kalkulation jeder Prognose gibt Ihren Disponenten Vertrauen in das System und befähigt sie, ihre wertvolle Expertise zur kontinuierlichen Verbesserung der Planung einzusetzen.
Holen Sie sich Unterstützung für die kompliziertesten Prognosesituationen, z. B. Produkteinführungen, Preisänderungen, Promotions, Saisons, Kannibalisierungseffekte, verderbliche Produkte und Langsamdreher.
Stellen Sie sicher, dass Bestellungen stets dem richtigen Kanal zugeordnet werden: Ob in der Filiale kommissionierte Online-Bestellungen, Vorbestellungen von Kunden oder Online-Bestellungen, die von einem Fulfillment-Center an ein anderes weitergeleitet wurden.
Vereinen Sie kurzfristiges Demand-Sensing und langfristiges Demand-Forecasting in einem einzigen nahtlosen Prozess, der sämtliche Planungsbedarfe Ihres Unternehmens umfasst und Planungshorizonte von Intraday bis zu 18 Monaten unterstützt.
Überwinden Sie Silos und stellen Sie sicher, dass alle Geschäftsentscheidungen bei der Planung von Merchandising, Supply-Chain und Betriebsabläufen auf einem gemeinsamen Verständnis der künftigen Nachfrage beruhen.
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Das Wetter ist die Ursache signifikanter Schwankungen im Kaufverhalten der Kunden. In diesem Whitepaper lesen Sie, wie Einzelhändler diese optimal handhaben.
Erfahren Sie, wie Kannibalisierung oder Halo-Effekte einer Kampagne erkannt und die identifizierten Kausalitäten für die Nachfrageprognostizierung verwendet werden.
Machine-Learning erlaubt Systemen, automatisch zu lernen und ihre Empfehlungen allein auf Grundlage von Daten zu verbessern – ohne zusätzliches Programmieren. Da Einzelhändler gewaltige Datenmengen generieren, macht sich das Verfahren schnell bezahlt.