Correction des historiques de vente
Le module de correction des historiques propose des fonctionnalités avancées pour améliorer la précision des données historiques de vente. XFR s’appuie sur la correction de l’historique des ventes pointue afin d’obtenir une prévision de ventes précise.
Le module permet d’évaluer les impacts liés aux ruptures de stock, promotions, ventes exceptionnelles et évènements particuliers afin de prévoir la demande normale.
En éliminant les biais causés par les promotions, les ruptures de stock et les ventes exceptionnelles, obtenez des données corrigées et plus fiables pour une meilleure prise de décision en matière de planification de la supply chain, de gestion des stocks et de prévision de la demande.
Mémorisation et corrections des impacts promotionnels
Ce module permet de prendre en compte les effets des promotions sur les ventes. Il enregistre les informations liées aux différentes promotions et applique des ajustements aux données historiques de vente pour refléter l’impact réel des promotions sur les ventes.
Cela permet d’obtenir automatiquement des données de ventes corrigées, facteur clé d’amélioration de la précision.
Corrections liées aux ruptures
Le module de correction des historiques de vente identifie ces périodes de rupture et effectue des ajustements pour refléter la demande standard.
Eliminez les biais causés par les ruptures de stock et fournissez des données plus précises pour les analyses futures.
Corrections des ventes exceptionnelles
Le module identifie les ventes exceptionnelles et les corrige pour éviter qu’elles ne faussent les données historiques.
Obtenez des données plus stables et représentatives pour mieux analyser de la demande et la planification de votre supply chain.
*6 mois après le déploiement sur 45 magasins.
Correction des historiques
FAQ 1 : Pourquoi est-il important de corriger les historiques de vente dans la gestion de la supply chain ?
La correction des historiques de vente est essentielle pour assurer une planification précise de la supply chain. Des données historiques non corrigées peuvent être faussées par des événements tels que les promotions, les ruptures de stock ou les ventes exceptionnelles.
Ces biais peuvent entraîner des erreurs dans les prévisions de demande, affectant ainsi la gestion des stocks, les commandes d’approvisionnement et la satisfaction client. En corrigeant ces données, on obtient une vision plus réaliste de la demande normale, permettant une meilleure prise de décision.
FAQ 2 : Comment la correction des historiques de vente peut-elle améliorer la précision des prévisions de demande ?
En éliminant les biais causés par des événements exceptionnels, les historiques de vente corrigés reflètent une demande standard plus précise. Ceci est crucial pour améliorer la fiabilité des prévisions. Par exemple, si une promotion a entraîné une augmentation temporaire des ventes, en l’ajustant, on évite de surévaluer la demande future. Ainsi, la correction des historiques permet d’obtenir des prévisions plus alignées sur la réalité du marché, réduisant les risques d’excédents ou de pénuries de stocks.
FAQ 3 : Faut-il corriger ensemble les historiques de ventes de rupture de stock ?
Il est essentiel de corriger les historiques de vente en cas de rupture de stock. Une rupture peut fausser la perception de la demande réelle, car les ventes diminuent non pas à cause d’une baisse de demande, mais d’une indisponibilité du produit.
Toutefois, toutes les catégories ne nécessitent pas une correction systématique, et les seuils de rupture peuvent varier. Le module de correction des historiques d’XFR identifie ces périodes et ajuste les données pour refléter la demande standard, offrant ainsi des analyses futures plus précises.
FAQ 4 : Comment la solution Supply Chain d’Optimix XFR corrige-t-elle les ventes exceptionnelles ?
La solution Supply Chain d’Optimix XFR est dotée d’un module spécifique pour identifier et corriger les ventes exceptionnelles. Ces ventes, qui dévient de la normale, peuvent fausser l’interprétation des données historiques. En les identifiant et en les ajustant, XFR assure que les données historiques reflètent la demande réelle, sans être influencées par des événements exceptionnels. Ainsi, les entreprises obtiennent des données plus stables et représentatives pour une analyse et une planification efficaces de leur supply chain.
FAQ 5 : Comment le module distingue-t-il une rupture de stock d'une baisse de la demande ?
Identifier correctement une rupture de stock est crucial pour éviter des erreurs de prévision. Le module utilise des algorithmes avancés pour analyser les tendances des données historiques de vente. En cas de variation significative sans raison apparente (comme une promotion ou un événement particulier), le système reconnaît cette période comme une potentielle rupture de stock. De plus, en intégrant d’autres données, comme les informations de l’inventaire ou les rapports de fournisseurs, le module peut confirmer ou infirmer ces suspicions pour effectuer des ajustements précis.
FAQ 6 : Comment la solution XFR s'intègre-t-elle avec d'autres systèmes de gestion de la supply chain ou des ERP existants ?
La solution XFR est conçue pour être compatible avec de nombreux systèmes de gestion de la supply chain et des ERP. Son architecture modulaire permet une intégration fluide avec d’autres plateformes, garantissant ainsi une transition en douceur et une utilisation optimale des données. Cette flexibilité assure aux retailers une mise en œuvre rapide et une collaboration efficiente entre les différents outils utilisés dans leur écosystème.
FAQ 7: Comment est assurée la confidentialité et la sécurité des données historiques lors de l'utilisation de la solution XFR ?
La sécurité et la confidentialité des données sont primordiales pour XFR. La solution emploie des protocoles de sécurité avancés pour garantir que les informations restent sécurisées. Des mesures telles que le chiffrement des données, des contrôles d’accès stricts et des audits réguliers sont mises en place pour prévenir toute violation de données. Les retailers peuvent donc avoir confiance dans la protection de leurs informations précieuses tout en bénéficiant des avantages de la solution.
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