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Dans le secteur de la vente au détail, la gestion des huiles (olives, graines ou mélanges) implique d'équilibrer la disponibilité, la rotation et la rentabilité dans un contexte de forte variation des prix et de la consommation. Les détaillants doivent maintenir des rayons bien approvisionnés sans surdimensionner les stocks, gérer les promotions saisonnières et optimiser la rentabilité par référence et par point de vente.
La consommation explose à certaines périodes (campagnes, été, vacances), générant des pics difficiles à atteindre.
Les prévisions ne reflètent pas le comportement actuel des clients ni les tendances de consommation saine.
Les pannes linéaires affectent directement l'expérience client et la perception de la marque.
La planification prédictive intègre des variables externes telles que le calendrier, la météo et l'activité promotionnelle, ajustant la demande en temps réel.
Modèles d'IA Ils recalculent la demande chaque semaine par référence, zone et type de magasin, améliorant ainsi la précision et réduisant ruptures.
Générer des alertes de réapprovisionnement automatiques et proposer des commandes en fonction de la rotation et du stock disponible dans l'entrepôt ou le centre logistique.
Les campagnes génèrent une offre excédentaire et une saturation de l'espace.
Les huiles spéciales ou haut de gamme ralentissent le flux et réduisent la marge globale.
Les huiles sensibles à la lumière ou au temps perdent en qualité si elles ne sont pas gérées correctement.
La prévision post-promotionnelle ajuste automatiquement la couverture et redistribue les excédents entre magasins ou centres de distribution.
La segmentation ABC-XYZ identifie les produits à rotation lente et recommande des stratégies spécifiques : liquidation, remplacement ou réduction d'espace.
La planification FEFO donne la priorité à la vente de lots proches de la date de péremption, réduisant ainsi le gaspillage et les pertes de qualité dans le magasin.
Les remplacements sont basés sur les estimations du personnel et non sur les données de consommation.
Les magasins ne reçoivent pas le produit à temps pour garder les rayons pleins.
Commercial les campagnes ne coïncident pas toujours avec la capacité logistique ou le stock disponible.
Le système connecte les ventes, les stocks et les prévisions, générant des commandes automatiques en fonction de la demande réelle et des niveaux de couverture.
L'évaluation des fournisseurs permet de synchroniser les délais de livraison et de planifier des réapprovisionnements dynamiques.
La planification collaborative relie le marketing, les achats et la logistique pour garantir la disponibilité du produit promu tout au long du canal.
Les références à faible chiffre d'affaires occupent un espace précieux dans les rayons.
Il n'existe pas d'informations claires sur les produits ou les magasins qui génèrent la marge la plus élevée.
Les références excessives compliquent la gestion et réduisent l'efficacité du rayon.
Planification L'analyse prédictive recommande l'allocation optimale de l'espace en fonction de rentabilité et comportement de vente.
Les tableaux de bord intègrent les données de ventes, de coûts et de marge, offrant une vue détaillée de la rentabilité par référence et par emplacement.
L'analyse prédictive de l'assortiment suggère les références à conserver, à alterner ou à éliminer, en équilibrant la variété et la rentabilité.
Les références avec une marge plus élevée tournent lentement et occupent un espace précieux.
Le système identifie les produits à rotation lente et recommande la promotion ou la redistribution.
Les ventes dépendent de facteurs externes tels que les campagnes, la météo ou les prix des concurrents.
Les modèles prédictifs intègrent des variables externes et corrigent automatiquement les prévisions.
L'impact réel des prix, des remises ou du mix produit n'est pas évalué.
Les tableaux de bord croisent les données de coûts, de ventes et de marge pour définir des stratégies de prix plus rentables.
Des indicateurs clés qui offrent une vision claire du poids stratégique de cette industrie dans l'économie mondiale actuelle et future.
Données obtenues de Statista*
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La prévision de la demande est très précise et, en cas d'écarts, l'outil permet de savoir facilement dans quelles références cela se produit pour analyser pourquoi. José Delgado, Supply Chain Manager chez Agolives
La mise en place du logiciel avec Imperia est un processus rapide et simple, qui commence par l'intégration du module de demande, et peut être complété par 2 nouvelles phases. En incorporant le module d'achats et le module de production.
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Responsable du traitement: Imperia SCM Consulting, S.L.
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