Overview
Retailer realiseert grote kostenbesparingen met ML-gebaseerde vraagvoorspelling.
Locatie: India
Introductie: Een grote retailer met een enorme productinventaris verspreid over uitgebreide distributienetwerken wilde de supplychain optimaliseren en kosten verlagen.
Challenge
Het nauwkeurig voorspellen van de vraag naar meer dan 15.000 SKU’s verspreid over meer dan 200 verschillende locaties leidde tot aanzienlijke voorraadtekorten en hoge voorraadkosten.
Solution
Wij ontwikkelden een geavanceerd machine learning-gebaseerd vraagvoorspellingssysteem. Dit systeem integreert meerdere kritieke databronnen, waaronder historische gegevens, weerspatronen, lokale en nationale evenementen en promotiegegevens.
Impact: Het systeem verbeterde de nauwkeurigheid van voorspellingen met 35%, wat leidde tot een directe vermindering van voorraadtekorten met 40% en een jaarlijkse verlaging van voorraadkosten met 8 miljoen dollar.