No processo de introdução de novos produtos na gama, os gestores de categoria têm de considerar quanto de um novo produto deve ser encomendado para que tudo seja vendido antes do reabastecimento. A maioria dos varejistas está tentando calcular a demanda no Excel. Os clientes da RETANO empregam os benefícios de previsão da inteligência artificial Retano SCM.
Solução típica
A abordagem mais comum é atribuir manualmente referências a novos produtos. As referências são usadas como exemplos do modelo de vendas para o novo produto até que dados suficientes sejam coletados. A rotação anual às vezes excede 30% do intervalo. Isso torna a identificação manual e o ajuste de referências muito trabalhosos.
O varejista pode ensinar o sistema de previsão a escolher referências para novos produtos com base nos atributos do produto. Por exemplo, uma boa referência inicial para a categoria “leite” pode ser encontrada pesquisando produtos com o mesmo preço, volume e atributos inerentes. Atributos como teor de gordura, lactose e glúten. Esta abordagem tem as suas desvantagens:
- O conjunto de atributos importantes do produto pode mudar ao longo do tempo. Por exemplo, em um primeiro momento, o sabor do produto pode ser o fator decisivo. Então, a reputação do fabricante e a composição do produto podem se tornar mais importantes. Essas mudanças devem ser adicionadas regularmente ao sistema logístico manualmente. Com o volume de vários milhares de produtos este processo é difícil e caro.
- Para uma previsão de alta qualidade em um produto de referência, são necessários 13 meses de histórico de vendas. Nem todo produto de referência teria.
O sistema de pedidos automatizados Retano SCM pode criar previsões de alta qualidade para novos produtos sem depender de características adicionais de produtos de referência.
O sistema de pedidos automatizados Retano SCM pode criar previsões de alta qualidade para novos produtos sem depender de características adicionais de produtos de referência.
Para produtos da classe “A” no ABC. Novos líderes de categoria de produtos não aparecem na linha com frequência. Para eles, é conveniente usar previsões baseadas no produto de referência. Para um trabalho conveniente com produtos de referência, a Retano SCM tem um mestre gráfico onde os gerentes de categoria podem encontrar uma referência adequada para preço e velocidade de vendas. Em comparação com as características do produto, esses dados não precisam de atualização manual.
O envolvimento humano só é necessário para a etapa de escolha visual da referência no mestre. O sistema pode processar outras etapas por conta própria.
Para as categorias de produtos “B” e “C”. O estoque de apresentação é calculado automaticamente com base no valor atribuído da exibição do produto no planograma. Em seguida, o sistema prevê a demanda com base no histórico de vendas existente. As influências sazonais e de tendência são retiradas dos dados do grupo de produtos.
A Retano SCM emprega vários métodos de previsão. A Inteligência Artificial do sistema escolhe independentemente o método mais adequado para o grupo de produtos e circunstâncias específicas. O usuário não precisa pensar no agrupamento correto de produtos e lojas para identificar mudanças sazonais e tendências. O algoritmo calcula todas as opções e escolhe a melhor. Para produtos perecíveis, essa abordagem permite obter uma previsão de alta qualidade após 1-2 semanas de vendas sem envolvimento humano.
