O sucesso de uma nova coleção está planejado

Os chamados “processos de pré-temporada”, ou seja, aqueles realizados antes da compra ou produção do produto e sua chegada ao armazém ou distribuição às lojas, no setor de varejo são identificados como Planejamento de Mercadorias.

As complexidades típicas do setor evidenciaram que as ferramentas “generalistas” não se encaixam nas necessidades dos processos das empresas do setor, nem permitem extrair todo o benefício que costumam trazer no negócio de outras verticais.

Bem-vindo à tecnologia preditiva

Para ajudá-lo com seus processos de pré-temporada no varejo, criamos uma plataforma de soluções cujo principal objetivo é “planejar” um ROI adequado aos seus investimentos.

Nosso objetivo é acompanhá-lo durante todo o ciclo de vida do produto, de ponta a ponta, nos estágios de planejamento tanto na pré-temporada quanto na temporada. O módulo Planejamento de mercadorias, com uma interface de usuário fácil, ajuda a fornecer propostas de cálculos automatizadas com base nos padrões históricos de vendas e consumo, além de algoritmos de análise preditiva e preditiva. O Planejamento de Mercadorias engloba desde os processos anteriores à compra, produção e logística do produto até sua distribuição nas lojas.

Você encontrará um equilíbrio justo entre as propostas de design das novas coleções e os parâmetros numéricos corretos sobre as opções de produtos e sua coerência no planejamento das famílias. Merchandise Planning ajuda o planejador para identificar as medidas necessárias para alcançar um desempenho que começa antes de comprar ou produzir a chave do produto, e também ajuda a agir junto campanhas para aplicar todas as correções necessárias.

Funções do módulo de Merchandise Planning

Graças às funcionalidades do módulo de Merchandise Planning, é possível equilibrar a oferta de produtos com o potencial real de vendas, acompanhando as especificidades de cada mercado e as tendências de consumo.

Planeje rapidamente as vendas de uma nova temporada ou o período desejado, com base em uma sugestão baseada nas previsões de vendas, tendências e ciclo de vida dos produtos. Você pode: aplicar crescimento orgânico, definir uma expansão comercial ou lançar novas categorias de produtos até atingir os objetivos estratégicos atribuídos. O planejamento pode ser operado de cima para baixo ou de baixo para cima, levando em consideração tanto os “grandes números” quanto os detalhes de cada ponto de venda.

A técnica de Cluster permite segmentar as vendas de produtos e gerar conjuntos de lojas para aproximar a oferta de produtos dos padrões de consumo e tipos de lojas. É um processo que, normalmente, requer um estudo detalhado e um alto domínio de técnicas estatísticas e processamento de dados. Agora, com os algoritmos do Analyticalways, o usuário sempre pode contar com propostas automáticas de cluster de lojas sem precisar ser um especialista em estatística.

Para alcançar uma diversidade de produtos equilibrada, o módulo Assortment permite definir o número ideal de modelos (opções) a introduzir em cada coleção ou lançamento, assim como, para cada tipo de vestuário, evitando excessos de diferenciação, procurando unir as oportunidades de expansão de oferta compatíveis com as de venda.

Agora é possível alcançar uma estratégia eficiente de colocação de produtos na última milha. Cada lançamento se torna um sortimento detalhado por ponto de venda, em termos de horizontalidade e profundidade, consistente com o sortimento geral e orçamento alocado e o tipo de lojas.

Para obter uma lucratividade que começa antes de comprar ou produzir o produto, o módulo PURCHASING & OTB orienta a compra, calculando os valores necessários para implementar corretamente o sortimento planejado nas etapas anteriores e garantindo a cobertura da meta com base na previsão de vendas. O objetivo é garantir o fornecimento da quantidade adequada de estoque que permita implantar lançamentos de produtos, sem gerar, por um lado, escassez previsível ou excessos desnecessários, sem ultrapassar o orçamento e afetar a marginalidade da campanha.

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