Sportisimo
SPORTISIMO VYUŽÍVÁ PREDIKCI POPTÁVKY ZALOŽENOU NA POSTUPECH DATA SCIENCE. SNÍŽILO TAK PRACNOST SKLADOVÝCH OPERACÍ O 10 %. NAŠE SIMULACE NAVÍC UKÁZALY, ŽE PŘI VYUŽITÍ NA PRODEJNÁCH MÁ PREDIKCE POPTÁVKY POTENCIÁL ZVÝŠIT TRŽBY O JEDNOTKY PROCENT.
Zdroj: Sportisimo
Predikce poptávky s využitím postupů data science zjednodušuje Sportisimu provoz skladů i tok zboží.
Výchozí situace
Přední maloobchodní prodejce sportovního vybavení s téměř 200 kamennými prodejnami a e-shopem s obratem 8 mld. CZK potřeboval predikovat poptávku zboží, která silně podléhala různým vlivům, zejména výkyvům počasí, což komplikovalo provoz skladu.
Náš přístup
Revolt BI vytvořil prediktivní model, který s přesností 80–90 % předvídá obrat konkrétního zboží na úrovni SKU ve všech pobočkách a v e-shopu. To umožňuje optimalizaci intralogistických operací, zejména rozmístění zboží na skladě, vychystávání a přípravy zboží na nárazové nárůsty poptávky.
Dosažený úspěch
Za pomoci predikce poptávky se podařilo zoptimalizovat intralogistické procesy do takové míry, že se snížil čas strávený vychystáváním zboží, zlepšilo se plánování provozních zdrojů skladu a celková pracnost skladových operací klesla o 10 %.
Co na to říká klient
„Do budoucna nám predikce poptávky pomůže také lépe predikovat tok zboží na prodejnách, a zajistit tak, abychom měli stále relevantní nabídku a hlavně spokojené zákazníky, kteří u nás vždy najdou to, co potřebují. Věřím, že transformace na data-driven společnost výrazně posiluje naši konkurenceschopnost.“
– Aliaksei Siparau, Logistics and BI Director
