CHI È 
UN BUON RETAILER?

RETAIL

Quello che aumenta le vendite. Che rende felice l’acquirente.
Che ha il giusto stock in magazzino e una vasta gamma di prodotti a scaffale. Quello che adotta un prezzo competitivo ma che si differenzia dai concorrenti.

FACILE?
NON PROPRIO

Il retail è un mercato altamente competitivo caratterizzato da bassi margini e forte variabilità. Le aspettative dei clienti cambiano costantemente. Le variabili tecnologiche, sociali ed economiche determinano questi cambiamenti.

Oggi il retail richiede processi veloci, come l’Intelligenza Artificiale applicata sia al riordino del magazzino che del punto vendita e una supply chain “agile”. È necessario ottenere previsioni migliori, minimizzare i rischi, ottimizzare i processi e dotarsi di un supporto decisionale obliquo.

LE NOSTRE SOLUZIONI PER LA TUA INDUSTRY

DEMAND INTELLIGENCE

Attraverso l’analisi quantitativa della domanda e dei modelli di Data Mining, Ublique permette di effettuare una valutazione significativa del comportamento della domanda passata, prevedendone azioni future.

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REVENUE MANAGEMENT

Il revenue management è un’attività fondamentale in qualsiasi azienda market-oriented, a prescindere dal settore di riferimento. L’obiettivo della nostra soluzione è fornire ai revenue manager analisi avanzate, utilizzando una combinazione unica di ottimizzazione matematica, di modelli predittivi e di simulazione.

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Transport Planning

Questa soluzione di Ublique costituisce un sistema di gestione dei trasporti completo e articolato che comprende una tecnologia di ottimizzazione che consente agli utenti di migliorare i livelli di servizio e ridurre i costi di trasporto mediante tecniche analitiche avanzate.

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Warehouse Optimization

Questa soluzione di Ublique consente una gestione efficace della logistica e della supply chain mediante tecnologie di simulazione dinamica e ottimizzazione matematica.
Magazzini e centri di distribuzione traggono vantaggio dal nostro set di strumenti.

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SHORT CASES

01

OPERATION E TRASPORTI

CONTESTO

Un partner logistico di un rivenditore di generi alimentari si è lamentato di un aumento significativo dei costi di trasporto a causa della policy stabilita dal rivenditore. Il rivenditore doveva aumentare il livello di servizio senza influire sui loro costi.

SFIDE

Esplorare le possibili leve per migliorare la governance del processo, evitando costi aggiuntivi, con l’obiettivo di aumentare il livello di servizio.

SOLUZIONE

La soluzione è stata applicata in due fasi:

  • analisi off-line e simulazione di una distribuzione ottimale. Questa simulazione includeva l’ottimizzazione della pianificazione della flotta e l’ottimizzazione dei calendari di consegna;
  • implementazione del TMS per la gestione quotidiana. Ottimizzazione dei calendari di consegna su base stagionale.

BENEFITS

  • Riduzione dei costi: 10-15%
  • Riduzione della variabilità in termini di volume consegnato al giorno: 30-40%
    Di conseguenza, la soluzione proposta ha migliorato l’utilizzo della flotta, in particolare per i veicoli più piccoli (spesso un collo di bottiglia durante la consegna nei centri cittadini).

02

PREVISIONE DELLA DOMANDA E GESTIONE DELLE PROMOZIONI

CONTESTO

Rivenditore italiano con centinaia di POS e 3 centri di distribuzione.

SFIDE

Supportare il processo di acquisto promozionale, a livello di centro di distribuzione.

Migliorare l’accuratezza delle previsioni e il numero di categorie di prodotti gestiti, rispetto allo strumento i quel momento in uso.

SOLUZIONE

È stato installato il modulo di acquisto promozionale di Ublique.

Il modulo utilizza modelli di Machine Learning per raggruppare i prodotti in base a diverse funzionalità (ad esempio, categoria, tipo di promozione, attributi del prodotto, …) e produrre una previsione della quantità, che viene quindi immessa in un ottimizzatore che consente di suggerire la quantità da acquistare, con l’obiettivo di bilanciare le probabilità di scorte in eccesso e di stoccaggio.

BENEFITS

  • Previsioni e acquisti proposti per tutte le categorie
  • Approccio alla gestione del rischio
  • Errore di previsione ridotto da oltre il 40% a meno del 25-30%
  • L’orario di lavoro degli acquirenti si è quasi dimezzato