Difficoltà nel lancio di nuovi prodotti o gamme specifiche
Mancanza storica di prevedere la domanda iniziale.
La previsione per analogia stima la domanda sulla base di prodotti simili e adegua la copertura con i primi dati reali.
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I negozi e le catene specializzate nell'alimentazione animale operano con un'ampia varietà di prodotti, formati diversi e periodi di scadenza ristretti. Anticipare la domanda, evitare carenze e garantire la disponibilità sono sfide costanti.
Le vendite salgono alle stelle in stagioni specifiche o a causa di azioni promozionali impreviste.
Lo stesso assortimento non si comporta allo stesso modo a seconda della località o del cliente profilo.
Lo stock di prodotti premium o terapeutici si esaurisce senza previsioni.
La previsione predittiva incorpora variabili esterne (meteo, calendario o campagne) per anticipare i picchi e regolare la copertura.
La pianificazione per negozio adatta la previsione in base ai modelli di acquisto e alle abitudini di consumo in ciascuna area.
I modelli AI danno priorità agli articoli ad alta rotazione o critici, generando avvisi automatici sugli ordini per punto vendita.
I mangimi freschi o gli integratori perdono rapidamente qualità se le date di scadenza non sono ben gestite.
La gestione manuale provoca perdite e rende difficile la tracciabilità.
L'eccesso di inventario compromette la freschezza e aumenta i resi.
La FEFO automatizza la rotazione, dando priorità ai prodotti prossimi alla scadenza ed evitando le differenze inventariali.
La tracciabilità digitale centralizza le informazioni su lotti e date di scadenza, garantendo conformità e controllo.
La pianificazione predittiva regola la copertura in base alla velocità di rotazione e alla categoria di prodotto.
Le diverse dimensioni e presentazioni saturano lo spazio di vendita.
I negozi sì non adattare il mix al proprio mercato locale (urbano, rurale, premium).
I prodotti a bassa rotazione occupano spazi ad alto valore commerciale.
La segmentazione ABC-XYZ dà priorità ai prodotti più redditizi e ad alta rotazione, ottimizzando l'esposizione sugli scaffali.
La pianificazione predittiva regola l'assortimento in base al tipo di cliente, alla specie e al volume di acquisto, migliorando la conversione.
L'analisi predittiva calcola la redditività per metro lineare e consiglia la migliore distribuzione per categoria e margine.
Le campagne generano rotture post-promozione o prodotto in eccesso.
I prodotti promossi si accumulano riducendo la domanda successiva.
Le campagne vengono pianificate senza tenere conto della capacità di sostituzione o trasporto.
Le previsioni promozionali stimano la domanda prevista e adeguano gli ordini prima, durante e dopo la campagna.
Il sistema automaticamente ridistribuisce l'eccedenza tra i negozi o applica liquidazioni selettive.
La pianificazione collaborativa collega marketing, acquisti e logistica per garantire la disponibilità in ogni punto vendita.
Mancanza storica di prevedere la domanda iniziale.
La previsione per analogia stima la domanda sulla base di prodotti simili e adegua la copertura con i primi dati reali.
L'inventario è gestito separatamente, generando disallineamenti.
La pianificazione omnicanale unifica stock e adatta la copertura in base al comportamento di acquisto per canale.
I prodotti premium o funzionali richiedono investimenti e pianificazione speciale.
I modelli di intelligenza artificiale ottimizzano l'equilibrio tra disponibilità, costi e margine per categoria.
Indicatori chiave che offrono una visione chiara del peso strategico che questo settore ha nell'economia globale attuale e futura.
Dati ottenuti da Statista*
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