Gestion de stock : la data science au secours du retail
Dans l'industrie de la mode, il est d'une importance vitale de bien gérer les stocks et le réapprovisionnement des magasins, en tenant compte de la demande du marché. Se basant sur son expertise en data science, COSMO CONSULT propose une solution dynamique et flexible de gestion de stock, adaptée précisément à ce défi du retail. Elle fournit des propositions en fonction du rendement, pour les quantités recommandées ou redistribuées, sans avoir à maintenir un niveau de stock cible coûteux.
Bénéfices principaux
- Gestion de stock répondant à la demande du marché
- Optimisation des stocks basée sur le rendement qui prend en compte les délais et les conditions de livraison
- Augmentation des marges en retail et réduction des stocks résiduels
Situation initiale
Dans le secteur de la mode, le réapprovisionnement et la redistribution sont souvent effectués sur la base de quantités cibles de stock, définies manuellement. Les délais et conditions de livraison – telles que les quantités minimales de commande, tout comme les changements à court terme de la demande, sont généralement ignorés.
COSMO CONSULT a ainsi développé une solution dynamique et flexible pour une redistribution automatisée.
Approche retenue
Une méthode d'analyse des séries chronologiques a été utilisée pour définir les effets des saisons, des cycles, des offres spéciales au niveau du groupe de marchandises. L'état des stocks est ensuite analysé par article, par magasin et par taille de magasin. Les effets mesurés peuvent ensuite être utilisés pour prévoir la demande sur le reste de la saison. Les prévisions sont incluses dans le modèle d'optimisation avec des paramètres tels que les délais de livraison, les conditions de livraison, la quantité de stock minimum ; les quantités de réapprovisionnement et de redistribution ainsi calculées maximisent le rendement.
Bénéfice supplémentaire
Notre solution fournit des suggestions optimisées en termes de rendement sur les quantités récommandées ou redistribuées. Le dépôt et le maintien de stocks cibles par SKU (Stock Keeping Unit) ne sont donc plus nécessaires, et la dépense de temps associée est éliminée. Néanmoins, les paramètres ne sont pris en compte par le modèle d'optimisation que s'ils sont spécifiés. Mais les actions et effets saisonniers peuvent être explicitement pris en compte. L'algorithme réagit ainsi de manière proactive. Les délais de livraison et les restrictions de livraison complexes, telles que les quantités minimales de commande, peuvent également être intégrés au modèle. Il en résulte une solution optimisée en termes de rendement qui tient compte de toutes les conditions sous-jacentes pertinentes.
