Höhere Gewinne und optimale Warenverfügbarkeit für jede Filiale im Lebensmittelhandel

Replenishment Optimization01

ReplenishmentOptimization Höhere Gewinne und optimale Warenverfügbarkeit für jede Filiale im Lebensmittelhandel

02 Replenishment Optimization

Die Herausforderungen

Ob ein Lebensmittelhandel gewinnbringend ist, hängt

maßgeblich von Skaleneffekten ab. Einerseits ist das

oberste Ziel für Lebensmittel- und Frischwarenhändler

die Steigerung des Umsatzes und des Ertrags, anderer-

seits sind auch ein profitables Wachstum und die

Ver besserungder Wettbewerbsfähigkeit von höchster

Relevanz.

In einem Markt mit geringen Margen, zunehmender Komplexität, harter Konkurrenz und steigenden Kundenerwartungen ist es überlebenswichtig, sich schnell an veränderte Marktanforderungen anzupassen. Das ist nur mit präzisen Prognosen des künftigen Bedarfs bis auf Artikel-, Tages- und Filialebene möglich. Durch die Optimierung von Dispositionsentscheidungen wird die richtige Balance zwischen Warenverfügbarkeit und Abschriften hergestellt.

03Replenishment Optimization

Wachsende Lücke zwischen Strategie und UmsetzungDispositionsentscheidungen entsprechen nicht der Geschäftsstrategie

SkalierungsproblemeZunehmende Anzahl von Formaten, Sortimenten und Kanälen

Diese Balance zu halten, wird jedoch durch folgende Faktoren erschwert:

Anzeichen für schlechte Warenwirtschaft im Lebensmittelhandel:

Geringe GewinnspannenDie Überschätzung des Bedarfs führt vor allem bei Waren mit kurzem Haltbarkeitsdatum zu höheren Abschriften

UmsatzverlustDie Unterschätzung des Bedarfs führt zu Umsatzver-lusten aufgrund gestiegener Out-of-Stock- Situationen

Schwankende NachfrageDie Komplexität der Supply Chain und der Mangel an präzisen Bedarfsprognosen ver-hindern die schnelle Reaktion auf die schwankende Nachfrage

Customer ExperienceMarkenwerte sollen bis auf Artikelebene und auch in Filialen mit lokalen Sortimen-ten umgesetzt werden

Geringe BetriebseffizienzFür häufiges manuelles Ein-greifen wird mehr geschultes Personal benötigt

KapitalbindungDie Überschätzung der Nach frage verursacht Lagerkosten durch zu hohe Sicherheitsbestände


Unsere Lösung zur Optimierung der Disposition

Blue Yonder Replenishment Optimization ist

eine Predictive Application zur automatisierten

Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis

zu 80 % reduziert, ohne Abschriften oder den

Lagerbestand zu erhöhen.

Die Lösung ermöglicht auf Basis präziser und granularer Bestell-prognosen eine wesentliche Optimierung der Warenverfügbarkeit und der Restbestände, während die Zahl der manuellen Eingriffe auf ein Minimum reduziert wird.

Replenishment Optimization basiert auf Machine-Learning- Algorithmen, ist hochgradig skalierbar und überträgt die Geschäfts-strategie eines Einzelhändlers automatisiert auf Tausende tägliche Dispositionsentscheidungen für alle Produkte und Filialen.

Vorteile

Präzise Prognosen

Strategische Ausrichtung an KPIs

Automatisierte Entscheidungen

Kontinuierliche und automatisierte Anpassungen

10-malhöhere Produkt-ver fügbarkeit

weniger Out-of-Stock-Situationen

80 %weniger manuelle Eingriffe

50-mal

Wie funktioniertReplenishment Optimization?

07

Interne Faktoren

Externe Faktoren

Preis

Lager -verfüg-barkeit

Wetter

Feiertage

Umsatz

Saison

Bis zu 300 komplexe und voneinander

abhängige Faktoren beeinflussen die

Kundennachfrage

Replenishment Optimization

Lieferung von Entscheidungen• Tägliche Lieferung von optimierten Dispositionsentscheidungen für

Tausende Produkte und Hunderte Filialen

• Kontinuierliche Selbstjustierung anhand regelmäßiger Daten-Updates

Systemintegration• Sofort einsatzbereite SaaS-Lösung

• Zentrales Sicherheits- und Wartungsmanagement

• Automatischer Rollout von Verbesserungen und neuen Funktionalitäten

• Einfache Integration in bestehende ERP-/SCM-Systeme

Erstellung der Bedarfsprognosen• Bedarfsprognosen für jede Filiale, jedes Produkt und jeden Tag

• Detaillierte Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichte

Ausrichtung an der Geschäftsstrategie• Berechnung der optimalen Bestellmengen für jede Filiale, jedes Produkt

und jeden Tag

• Beachtung der Margen- und Umsatzerwartungen

• Optimierung zur Einhaltung strategischer KPI-Ziele (z. B. Reduzierung von Leerkäufen oder Abschriften)

• Berücksichtigung bereits fest eingeplanter Lieferungen sowie der Konfektionierung und von Mindestbestellmengen


Was macht den Blue Yonder Ansatz einzigartig?

Manueller Ansatz

Nachteile• Manuelles Eingreifen

• Überkorrekturen

Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von

Blue Yonder Replenishment Optimization

gegenüber anderen Lösungen besteht in der

Detailtiefe der Bestellvorschläge.

PreisentscheidungMessung derAuswirkungen

WöchentlicherZyklus

Finanzplanung

4 3

Bedarfs prognoseNeuerVersuch 5 2

1

09

Herkömmliche Ansätze sagen den wöchentlichen Bedarf voraus. Unsere Lösung liefert dagegen tägliche Bestellvorschläge auf Artikel- und Filialebene, was insbesondere für Frischesortimente und Lebensmittel mit kurzer Haltbarkeit von großer Bedeutung ist. Bestellprognosen werden täglich und bis zu 14 Tage im Voraus erstellt. Das erleichtert den Händlern die Planung. Sie gewinnen Zeit, um die richtige Warenmenge verfügbar zu haben und die Erwartungen der Kunden zu erfüllen.

Replenishment Optimization

Auswahl der strategischen KPIs

AutomatisierteEntscheidungen

Ergebnis-kontrolle

TäglicherZyklus

Selbstanpassungdes Systems

Bedarfs-prognosen

1

25

4 3

Automatisierter Ansatzvon Blue Yonder

Vorteile• Automatisierung

• Selbstanpassung des Systems


Success Story

Kaufland: Warendisposition im Frischesortiment

HerausforderungDie schwankende Nachfrage bei Frischwaren mit kurzer Haltbarkeit führte zur Vorhaltung hoher Sicherheits bestände und dadurch zu erheblichen Ab schriften.

Ergebnisse• Minimierter Arbeitsaufwand in den Filialen durch

Zentrali sierung und Automatisierung der Disposition

• Hohe Produktverfügbarkeit für den Kunden bei gleichzeitiger Reduzierung der Abschriften

LösungReplenishment Optimization ermöglicht zentral gesteuerte und hoch automatisierte Bestellprozesse für alle Filialen. Zudem kann die Pro-duk tion in die Prozesskette integriert und noch enger mit der Absatz-planung verzahnt werden. Die täglichen, automatisierten Ent schei-dungen entsprechen der Unternehmensstrategie.

„Für uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die

richtige Menge an Waren für den Kunden verfügbar

zu haben. Dabei spielt die auto matisierte Disposition

auf Basis genauer Absatz prognosen die zentrale

Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse

deutlich optimieren.”

Ralph DauschGeschäftsleitungsmitglied, Kaufland Fleischwaren International


Wir liefern Mehrwert


Hohe Branchenkompetenz• Umfassende Branchenkenntnis• Verständnis und Management von Nachfragefaktoren

Ausrichtung an den strategischen KPIs• Ausgleich gegensätzlicher KPIs, z. B. Umsatz/Margen oder Verfügbarkeit/

Lagerbestand

• Übersetzung von KPI-Zielen in tägliche, automatisierte Bestellent scheidungen, z. B. Reduzierung von Out-of-Stock-Raten oder von Abschriften

Prozessvorteile• Nutzung sowohl interner Daten (historische und aktuelle) als auch

externer Daten

• Best-in-Class-Bedarfsprognosen auf Artikel- und Tagesebene bis zu 14 Tage im Voraus

• Machine-Learning-Algorithmen, die automatisch neue Muster erkennen und in den Bestellempfehlungen berücksichtigen

Nahtlose Integration• Integration in bestehende ERP- oder SCM-Systeme über eine

standardisierte API

• Integration, Speicherung und Verarbeitung in einem Service

Schneller ROI• Höhere Produktivität und weniger Kosten durch automatisierte

Betriebsprozesse• Realisierung der Vorteile innerhalb von 3 bis 6 Monaten• Geringer Aufwand nach erstmaliger Einrichtung der Lösung mit

skalierbarem und effizientem Rollout



Blue Yonder ist der führende Anbieter von

cloudbasierten Predictive Applications für den

Handel. Wir liefern Handelsunternehmen täglich

Entscheidungen, um ihren Umsatz zu steigern,

ihre Margen zu erhöhen und schnell auf die

Herausforderungen des dynamischen Marktes

reagieren zu können.

Unsere Lösungen zur Preisgestaltung und Warendisposition basieren auf innovativen Machine-Learning-Algorithmen, die von unseren hoch qualifizierten Data Scientists speziell für den Handel entwickelt wurden.

2008 vom ehemaligen CERN-Forscher Prof. Dr. Michael Feindt in Karlsruhe gegründet, ist Blue Yonder heute in Europa und den USA tätig, unterstützt von der Private-Equity-Gesellschaft Warburg Pincus und der Otto Group als Investoren.

Seit 2014 vermitteln wir Handelsunternehmen in unserer Data Science Academy relevantes Data-Science-Wissen.

Blue Yonder wurde bereits vielfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Experton Big Data Leader Award 2016, dem Technology Innovator Award 2015, dem BT Retail Week Technology Award, dem Deutschen Innovationspreis sowie dem FOCUS Digital Star Award.

Über Blue Yonder


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