AI-Based Demand Planning Boosts Forecast Accuracy and Sales for One Stop

技术

分析与建模 - 机器学习
传感器 - 液位传感器

适用行业

设备与机械
零售

适用功能

物流运输
销售与市场营销

用例

需求计划与预测
库存管理

服务

数据科学服务

挑战

One Stop 是一家领先的英国连锁便利店，也是 Tesco 的子公司，在管理其产品种类的复杂性方面面临着挑战。他们提供的产品范围广泛，从腐败时间短的超新鲜产品到保质期更长的常温库存。许多产品的需求对天气等外部因素很敏感，某些产品的销量很容易被类似商品的促销活动所蚕食。在这些复杂的预测场景中，多个驱动因素可能重叠并相互作用以影响需求，因此需要复杂的解决方案。一站式服务旨在提高天气和同类产品需求驱动的产品的日间预测准确性，并提高新鲜产品的可用性，同时避免腐败现象相应增加。

关于客户

One Stop 是英国领先的连锁便利店，在英国拥有 900 多家公司和特许经营社区商店。该零售商为当地社区提供一系列日常家庭必需品、新鲜农产品、快捷方便的午餐美食和晚餐优惠。许多一站式商店还提供额外服务，包括免费提款机、邮局、PayPoint、彩票等。 One Stop 是 Tesco 的子公司，自 2010 年以来一直是 RELEX 的客户，使用其空间和分类解决方案。 2019 年，该零售商扩大了 RELEX 的使用范围，将预测和补货解决方案纳入商店和配送中心。

解决方案

One Stop 求助于 RELEX 完全基于机器学习的需求预测解决方案来应对预测挑战。人工智能驱动的供应链实施使一站式公司能够处理大量信息，并从历史销售数据中提取与天气相关的需求因素。通过将这些见解与当地天气预报自动应用到需求预测中，他们能够提高对天气敏感的产品的可用性。 RELEX 的机器学习还帮助 One Stop 管理其产品蚕食，有助于更准确地预测当类似产品价格变化时需求受到显着影响的产品。尽管其规划工具的精密度和复杂性不断提高，但它仍然易于使用并减少了手动工作。

运营影响

Within just four months of implementing AI-driven demand forecasting in their stores, One Stop saw major improvements. The retailer drove a significant increase in forecast accuracy on both the product-week level and the product-store-week level. This increased forecast accuracy improved replenishment outcomes as well. By automatically drawing more accurate store-level demand forecasts into replenishment planning, RELEX improved One Stop’s in-store availability across their entire assortment while contributing to a significant sales increase. The company saw even larger improvements to availability in weather-sensitive products such as ice cubes, which had once been among their most challenging categories to forecast. Despite complex forecasting scenarios, the results showed improvements in day-level forecast accuracy for products with weather-driven demands, cannibalization, and fresh products' availability without spoilage corresponding.

数量效益

3.2 pp increase in forecast accuracy on product-week level
1.8 pp increase in forecast accuracy on product-store-week level
8.5% increase in ultra-fresh product availability without significant increase in spoilage