Inzicht en schaalbaar groeien door een datawarehouse op eigen server
Zuiver
Dados e IA para o comércio grossista
As margens no comércio grossista dependem de ter o stock certo no momento certo.
As encomendas, o stock, as compras e os dados dos clientes vêm do sistema ERP, da loja online e dos sistemas dos fornecedores. Enquanto estas fontes estiverem separadas, as equipas de compras e vendas só percebem depois onde houve ruturas de stock ou compras em excesso. Os dados e a IA reúnem essas fontes e mostram a procura por produto e cliente.
Desafios,
Milhares de artigos, a sazonalidade e as promoções dificultam a decisão sobre a quantidade a manter em stock de cada produto. Uma rutura de stock pode custar um cliente; o excesso de stock custa dinheiro. Ao mesmo tempo, os clientes pedem entregas mais rápidas e maior visibilidade. Para responder, é necessária uma fonte de dados fiável e previsões em vez de estimativas.
Como apoiamos a sua organização,
Construímos a fundação de dados que permite às equipas de vendas, compras e logística trabalhar com os mesmos números e, sobre ela, modelos que preveem a procura por produto e localização. Para a Zuiver, criámos um data warehouse num servidor próprio e, para a Vivara, uma plataforma de dados que funciona como fonte única de verdade. Estes são alguns exemplos do que é possível fazer. A solução mais adequada depende sempre do desafio e da organização.
DSL em números,
40
Data experts
10+
Anos de experiência
200+
Projetos realizados
8,7
Satisfação dos clientes
Contacte os nossos especialistas,
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Younes Seghrouchni
Managing Consultant GenAI & Data StrategyE-mail info@datasciencelab.nl
Carmen Wolvius
Managing Consultant Data Science & AIE-mail info@datasciencelab.nl
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
Onde o fazemos,
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As organizações que o fazem,
Perguntas frequentes,
A IA pode combinar o histórico de encomendas com a sazonalidade, as promoções e os níveis atuais de stock para tornar a procura por produto visível mais cedo. Assim, consegue perceber melhor o que deve encomendar, que clientes está a perder e onde se perdem margens.
Por um grupo de produtos ou um armazém onde há atualmente muitas ruturas de stock ou abates de existências. Com o histórico de encomendas desse grupo, é possível testar rapidamente se uma previsão é melhor do que a estimativa atual, antes de avançar para todo o catálogo.
O histórico de encomendas por produto e cliente, os níveis de stock, as encomendas de compra e os prazos de entrega dos fornecedores, complementados por promoções, sazonalidade e, por vezes, dados meteorológicos. Normalmente, estes dados já estão no sistema ERP e na loja online; o trabalho está em reuni-los e limpá-los.
Quando as equipas de compras e vendas decidem o que encomendar com base na experiência e existe histórico suficiente para identificar padrões. Um modelo apresenta uma proposta por produto à equipa de compras; a decisão continua nas suas mãos, e o modelo aprende com os desvios.
Apresentando as propostas no sistema que a equipa de compras já utiliza para fazer encomendas e definindo quem gere o modelo quando a gama de produtos ou os fornecedores mudam. Assim, continua a ser uma ferramenta útil que evolui com a empresa.