Cокращение возвратов скоропортящейся продукции

Задача

Mинимизировать возвраты и снизить убытки

Возвраты непроданной продукции и, следовательно, убытки - актуальная проблема многих производителей скоропортящегося товара (хлебобулочные, молочные и мясоперерабатывающие производства).

Пример:

Oдин из наших заказчиков - хлебозавод - ежедневно производит около 350 наименований скоропортящейся продукции, которая поставляется в 6000 торговых точек разных сетей. Каждый магазин делает заказ самостоятельно.

Объем возвратов только по десяти точкам реализации составляет более 11 млн. рублей в год (более 14% от объема поставок). Повторное использование практически невозможно.

Решение

Cокращение возвратов средствами прогнозной аналитики на базе модели Microsoft Azure Machine Learning.

Для прогноза анализируются два потока данных:

  1. Исторические отчеты об уже свершившихся продажах/отгрузках за период
  2. Внешние факторы (сезонность, праздники и выходные дни, погодные условия и т.д.).

В результате получаем необходимый объем поставок по каждому продукту для каждой торговой точки.

Решение поставляется в формате сервиса и НЕ требует приобретения дополнительного оборудования и ПО.

Результат

На хлебозаводе из примера выше уменьшение возвратов
для тестовой выборки из десяти точек реализации
составило более 500 тысяч рублей в месяц.

Наличие прогноза также позволит планировать производство, построить систему автозаказа, оптимизировать логистические цепочки и в целом повысить эффективность работы предприятия.

* Минимальный процент возврата необходим, чтобы исключить ситуацию пустых полок в магазинах

Оставьте заявку и получите бюджет и план внедрения наших решений в ваш бизнес

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.