CAS D'USAGE IA
Analyse des Causes de la Démarque Inconnue
Aidez les équipes opérationnelles à identifier précisément les causes et localisations des pertes de stocks.
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Des modèles de machine learning croisent les écarts d'inventaire, les données de livraison et les tendances de vente pour identifier automatiquement les causes probables de démarque, vol, fraude fournisseur, erreurs de caisse ou défaillances de processus. Les enseignes récupèrent généralement 15 à 30 % des pertes liées à la démarque en traitant les causes à la source plutôt que de manière réactive. Des analyses qui prenaient auparavant plusieurs semaines peuvent être priorisées en quelques heures, permettant aux équipes prévention des pertes de cibler les magasins à plus fort potentiel de retour.
Données nécessaires
Historiques des comptages d'inventaire, dossiers de réception des marchandises, données de transactions PDV au niveau SKU, et idéalement données de planification du personnel sur au moins 12 mois.
Systèmes requis
- erp
- ecommerce platform
Pourquoi ça marche
- Données d'inventaire et de livraison propres et cohérentes dans tous les magasins avant le début de l'entraînement du modèle.
- Implication précoce des responsables de la prévention des pertes pour valider les catégories de résultats et établir la confiance.
- Workflow d'escalade clair lié aux alertes du modèle pour que les résultats se traduisent par des visites en magasin.
- Réentraînement régulier du modèle à mesure que les tendances de shrinkage évoluent saisonnièrement ou selon le format de magasin.
Comment ça rate
- Les données d'inventaire sont trop inexactes ou enregistrées de manière inconsistante pour entraîner un modèle fiable.
- Les équipes de prévention des pertes font peu confiance aux résultats du modèle et reviennent à des investigations intuitives.
- Les catégories de shrinkage sont trop granulaires ou les processus en magasin trop hétérogènes d'un lieu à l'autre pour qu'un seul modèle généralise.
- Le modèle identifie les magasins à haut risque mais aucun workflow n'existe pour agir sur cette priorisation.
Quand NE PAS faire ça
Ne déployez pas ceci si vos magasins s'appuient toujours sur des comptages cycliques manuels saisis dans des feuilles de calcul, la qualité des données rendra les résultats du modèle peu fiables et éroder la confiance des parties prenantes dès le départ.
Fournisseurs à considérer
Sources
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