Sztuczna inteligencja
w prognozowaniu i optymalizacji zapasów branży hobby
Zarządzanie zapasem w sektorze artykułów hobby ma swoją specyfikę, różniącą się od innych branż. Taka odmienność wymaga elastyczności, uwzględnienia sezonowości i aktualnych trendów oraz dokładnej analizy danych. Wszystko po to, aby zapewnić optymalny poziom zapasów oraz zaspokoić potrzeby klientów.
Proces prognozowania popytu
Wyzwania
Wyzwania związane z poprawą procesów związane są między innymi z poniższymi obszarami:
– Sezonowość i trendy: Branża artykułów hobby charakteryzuje się zmiennością i sezonowymi szczytami popytu. Przykładowo, artykuły przeznaczone do aktywności outdoorowych cieszą się większym zainteresowaniem w okresie wiosennym i letnim. Kluczowe jest tutaj umiejętne i precyzyjne dostosowywanie zapasów do cyklicznych zmian i preferencji konsumentów.
– Szeroki asortyment: W ofercie przedsiębiorstw tej branży znajdują się produkty z różnych kategorii, od sprzętu sportowego po materiały plastyczne. Zarządzanie tak różnorodnym asortymentem wymaga uwzględnienia wielu czynników, takich jak wpływ wydarzeń kalendarzowych, np. terminów zawodów sportowych, co może determinować potrzebę różnych strategii dla poszczególnych kategorii produktów.
- Niektóre artykuły hobby charakteryzują się długotrwałością i nie ulegają zepsuciu, co teoretycznie pozwala na ich dłuższe przechowywanie. Należy jednak mieć na uwadze dynamiczną zmienność trendów konsumenckich, co skutkuje pojawieniem się nowych wersji produktów. Sprzedaż produktów z poprzednich kolekcji może więc wymagać organizacji wyprzedaży.
– Poszukiwanie punktu minimalnych łącznych kosztów: Firmy działające w branży hobby muszą nieustannie dbać o równowagę między kosztami utrzymania zapasów a jakością obsługi klienta (Service Level), przy jednoczesnym uwzględnieniu różnych ograniczeń, jak sezonowość, pojemność magazynowa czy dostępny budżet. Proces optymalizacji zapasów powinien brać pod uwagę wszystkie te elementy, aby znaleźć optymalny punkt, który równoważy koszty i satysfakcję klienta.
Dature wykorzystuje zaawansowane technologie w postaci sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML) w celu precyzyjnego prognozowania popytu oraz optymalizacji stanów magazynowych. W aplikacji używane są specjalistyczne algorytmy, które umożliwiają spersonalizowane prognozy dla poszczególnych SKU. Biorą pod uwagę nie tylko dane wewnętrzne firmy, takie jak sprzedaż, promocje czy wprowadzenie nowych wersji produktów, ale także informacje zewnętrzne, jak wydarzenia branżowe czy specyficzne dni kalendarzowe. Takie holistyczne podejście znacząco podnosi dokładność prognoz, minimalizując ryzyko braków magazynowych (out-of-stock) oraz nadmiernych zapasów (overstock). System oferuje również narzędzia do symulacji oraz optymalizacji stanów zapasów, co pozwala na ciągłe doskonalenie całego procesu prognozowania i optymalizacji. Bezpośrednio przekłada się to na korzyści finansowe, poprzez zwiększenie sprzedaży, marży oraz poprawę płynności, a także wzmacnia wizerunek firmy na rynku. W efekcie firma zyskuje znaczącą przewagę konkurencyjną.
Potencjalne korzyści biznesowe
Zmniejszenie błędów prognozowania o 30% do 50%.
Redukcja utraty sprzedaży nawet o 65%,
Redukcja kosztów związanych z transportem i administracją odpowiednio o 5–10% i 25–40%.
Zredukowanie nadmiernego zapasu o 20-50%.
Opinie klientów
,,
„Aplikacja Dature służy do prognozowania naszych produktów w kanałach B2B i B2C oraz generowania optymalnych rekomendacji zamówień zakupu. Właściwe zrozumienie specyfiki popytu na nasze towary z perspektywy każdego z kanałów, pozwala nam właściwie zaplanować przyszłą sprzedaż, działania promocyjne i inwestycje w portfolio produktowe. Dzięki automatyzacji generowania zamówień zakupu oraz alertów potencjalnego ryzyka wystąpienia sytuacji zagrożenia dostępności towarów jesteśmy w stanie zapewnić skuteczniej dostępność naszym klientom końcowym jak i partnerom biznesowym”.
