Sportisimo
SPORTISIMO USES A DEMAND PREDICTION SYSTEM BASED ON DATA SCIENCE PROCESSES, REDUCING THE LABOUR-INTENSITY OF WAREHOUSING OPERATIONS BY 10%. OUR SIMULATIONS FURTHER SHOWED THAT, WHEN APPLIED IN STORES, DEMAND PREDICTION HAD THE POTENTIAL TO INCREASE REVENUES BY SEVERAL PERCENTAGE POINTS.
Source: Sportisimo
Demand prediction using data science simplifies Sportisimo’s warehouse operations and goods flow.
Starting-point
Přední maloobchodní prodejce sportovního vybavení s téměř 200 kamennými prodejnami a e-shopem s obratem 8 mld. CZK potřeboval predikovat poptávku zboží, která silně podléhala různým vlivům, zejména výkyvům počasí, což komplikovalo provoz skladu.
Our approach
Revolt BI vytvořil prediktivní model, který s přesností 80–90 % předvídá obrat konkrétního zboží na úrovni SKU ve všech pobočkách a v e-shopu. To umožňuje optimalizaci intralogistických operací, zejména rozmístění zboží na skladě, vychystávání a přípravy zboží na nárazové nárůsty poptávky.
Results achieved
Za pomoci predikce poptávky se podařilo zoptimalizovat intralogistické procesy do takové míry, že se snížil čas strávený vychystáváním zboží, zlepšilo se plánování provozních zdrojů skladu a celková pracnost skladových operací klesla o 10 %.
What the client says
“In the future the demand prediction system will also help us to better predict the flow of goods at stores and ensure that we have a consistently relevant offer and, mainly, satisfied customers who can always find what they need at our stores. I believe that the transformation to a data-driven company will significantly strengthen our competitiveness.“
– Aliaksei Siparau, Logistics and BI Director
