Une science avancée pour mieux rentabiliser vos stocks

Même pour l'article le plus vendu, les ventes sont difficiles à prévoir. Si on y ajoute les articles qui s'écoulent lentement, les articles ponctuels, les nouveaux produits et les promotions, prévoir la demande future peut devenir extrêmement difficile. Et si on y ajoute encore le gigantesque réseau des emplacements de SKU, le problème prend une ampleur encore plus considérable. Prévoir la demande future est pourtant la première étape de toute stratégie de stock, et ce, quel que soit le secteur d'activité et le type d'articles.

La solution Manhattan offre la visibilité requise sur la demande dans le réseau et combine des techniques de prévision novatrices avec le nettoyage des demandes, l'analyse des modèles saisonniers et des fonctions d'auto-optimisation pour anticiper avec précision la demande, même dans les scénarios les plus complexes. En exploitant le Machine Learning, qui évolue constamment et adapte peu à peu la science de prévision de la demande, nos clients profitent de prévisions bien plus précises, sans intervention laborieuse de l'utilisateur.

Manhattan simplifie les concepts scientifiques complexes qui sous-tendent Demand Forecasting en permettant à l'analyste de se consacrer uniquement à la gestion des exceptions majeures que le système ne peut pas traiter lui-même. Il est alors possible de gérer une multitude de combinaisons emplacements/produits sous différents horizons temporels et regroupements, pour non seulement planifier les approvisionnements, mais aussi l'assortiment, le budget et les marchandises.

• Améliorer la précision des prévisions
• Modéliser la demande pour les produits ponctuels et les articles qui s'écoulent lentement
• Prévoir la demande à la fois pour le plan 'à long terme' de l'entreprise et les besoins quotidiens d'approvisionnement ou de réapprovisionnement
• Évoluer pour répondre aux besoins des très grands réseaux de distribution

• Générez et actualisez les prévisions pour divers niveaux de nœuds de produit et d'emplacement.
• Faites des prévisions par canal de vente pour disposer d'une vue granulaire des stratégies d'exécution omnicanales.
• Exploitez le nettoyage des demandes et le profilage saisonnier pour bien tenir compte des modèles qui se répètent dans les prévisions.
• Détectez et corrigez vous-même les profils saisonniers néfastes.
• Détectez et réagissez aux tendances et modèles de demande via la méthode auto-adaptative de prévision unifiée Unified Forecasting Method™.
• Éliminez les exceptions de prévision non essentielles.
• Détectez et corrigez automatiquement les changements dans les modèles de demande via la gestion avancée des exceptions.
• Comparez la précision des changements manuels des prévisions par rapport aux prévisions générées par le système.
• Auditez la gestion des exceptions de prévision.
• Protégez l'intégrité de l'historique de la demande en cas d'événements exceptionnels affectant négativement la demande.
• Calculez les perspectives des événements promotionnels par rapport aux événements antérieurs et similaires.
• Suivez l'impact des promotions sur la demande indépendamment par rapport à la demande de base.