Retail: KI gestütztes NOS Stock-Replenishment im Modehaus Jost

NOS-Stock-Replenishment
Die Nachsteuerung von Never-out-of-Stock (NOS)-Artikeln erfolgt bisher meist mittels statischer Mindestbestände, deren Unterschreitung sofort eine Nachbestellung auslöst. Diese Mindestbestände werden zudem oftmals nicht regelmäßig gepflegt. Unsere Lösung für Sie: der NOS-Optimizer. Wir errechnen anhand der zu erwartenden höchsten Verkaufsprognose tägliche Mindestbestands-Empfehlungen. Mittels Machine-Learning und zielgerichteten Business Rules ergeben sich Absatzprognosen, die unter Berücksichtigung der Lieferzeiten optimale NOS-Artikel-Bestände je POS sicherstellen.

Dynamic Pricing
Mit unserer Dynamic Pricing Solution können stets die optimalen Preise für einen Artikel anhand der neuesten Verkaufsdaten errechnet werden. Dies geschieht unter der Zuhilfenahme einer „MonteCarlo-Simulation“, die den Absatz eines Artikels bei unterschiedlichen Preisen simuliert. Dank dieser Preis-Absatz-Funktion kann der optimale Preis mit dem höchsten Ertrag abgeleitet werden. Durch den Einsatz elektronischer Etiketten wird die Effizienz des KI-Werkzeugs nochmals gesteigert, sodass etwaige Preisempfehlungen direkt an den Artikel übertragen werden können. Die Vorhersage-Güte lässt sich durch historische Daten trainieren und validieren. Hierbei werden alle Vorschläge auf Einzel-Farb-Artikel-Größen-POS-Ebene (SKU) erstellt.

Umlagerungen
Mithilfe unserer KI-gestützten Umlagerungslösung lassen sich ideale Umlagerungsmengen zwischen Filialen identifizieren, um sogenannte „Lost Sales“ zu vermeiden. Diese können durch einen Überschuss an Saison-Artikeln in anderen Filialen auftreten, in denen die Artikel aus verschiedenen Gründen nur schwer verkäuflich sind. Die Umlagerungsmengen sind von der KI-gestützten Absatzprognose des Artikels in der jeweiligen Filiale abhängig und unterstützen die Anwender:innen – wie bei den bereits genannten KI-Werkzeugen auch – mit passgenauen Vorschlägen und Empfehlungen.