Contesto

Una grande catena retail internazionale specializzata in articoli di elettronica stava affrontando difficoltà nel prevedere la domanda stagionale, con scorte eccessive per alcuni prodotti e carenze per altri. Questo stava causando perdite finanziarie a causa dell’invenduto e la perdita di opportunità di vendita durante i picchi di domanda. L’azienda aveva bisogno di una soluzione per migliorare la gestione delle scorte e ottimizzare le strategie di vendita.

Obiettivi dell’intervento

• Migliorare la precisione nelle previsioni delle vendite stagionali e ridurre le eccedenze di stock.
• Aumentare l’efficienza della supply chain riducendo le carenze di prodotto.
• Incrementare le vendite del 10% attraverso una gestione ottimizzata delle giacenze.

Analisi preliminare

Per comprendere a fondo le sfide dell’azienda, abbiamo condotto un’analisi dei dati storici e delle dinamiche della supply chain:

• Analisi dei trend di vendita passati: Identificazione delle tendenze stagionali e dei periodi di picco per migliorare la precisione delle previsioni.
• Valutazione della gestione delle scorte: Abbiamo individuato inefficienze nella distribuzione dei prodotti e nelle strategie di riordino.
• Analisi della domanda per categorie di prodotto: Studio delle categorie di prodotto con maggiori oscillazioni di domanda, al fine di sviluppare modelli predittivi personalizzati.

Soluzioni proposte

• Implementazione di modelli di Machine Learning per Forecast Analysis: Abbiamo sviluppato modelli di previsione basati sui dati storici per migliorare l’accuratezza nella previsione delle vendite e nella gestione delle scorte.
• Dashboard di vendita su misura: Una suite di strumenti di BI è stata sviluppata per monitorare i trend di vendita in tempo reale e supportare il team nella gestione ottimale delle giacenze.
• Ottimizzazione della supply chain: Abbiamo migliorato i processi di riordino, garantendo che i prodotti fossero disponibili nei momenti critici, riducendo così le carenze di scorte.

Risultati ottenuti

In meno di 12 mesi, l’azienda ha:

• Aumentato le vendite del 12%, superando gli obiettivi fissati, grazie a una migliore pianificazione della domanda.
• Ridotto le eccedenze di stock del 18%, migliorando la gestione dell’inventario e riducendo i costi legati all’invenduto.
• Migliorato l’efficienza della supply chain, con un calo del 20% delle carenze di prodotto nei periodi di picco di vendita.