CASE HISTORY DEMAND PLANNING PER IL RETAIL Stroili Oro beantech IT moves your business
SETTORE Retail DIPENDENTI 2000 FATTURATO 2017 220 milioni PAESE Italia Chi è Stroili Oro Stroili Oro nasce in Friuli nel 1996 da un idea innovativa, rendere accessibile il mondo del gioiello ad un pubblico trasversale, mantenendo le caratteristiche chiave di lusso, bellezza, preziosità e artigianalità del prodotto; il cosiddetto gioiello democratico. Nell universo Stroili convivono gioielli in oro e argento dai dettagli glamour e ricercati, ma anche orologi e collezioni di diamanti di altissima qualità e design. Il gruppo dispone di un network di oltre 400 negozi retail di proprietà, con sede in 24 Paesi tra Europa, Usa e Cina, che gli consente di avere sempre una filiera corta per costruire un rapporto diretto con il cliente finale. La garanzia qualità/prezzo, unita al know-how stilistico e manifatturiero della rinomata tradizione italiana, hanno fatto si che Stroili si affermasse negli anni come il primo retail della gioielleria Made in Italy. Esigenza del Cliente Soluzione che permetta di elaborare, analizzare, validare e condividere con le altre funzioni aziendali la domanda previsionale, sulla base dei dati di vendita storici arricchiti e supportati da parametri e proxy propri del business aziendale e del mercato di riferimento, con lo scopo di guidare la pianificazione degli ordini e ottimizzare giacenza e valore di magazzino.
Caratteristiche della Soluzione Per rispondere alle esigenze di Stroili Oro, beantech ha sviluppato una soluzione di Demand Planning, costituita dai seguenti moduli: Algoritmi matematico-statistici per analizzare i dati storici e ottimizzare la previsione della domanda; Strumento di visualizzazione, gestione e analisi dei dati aggregati dedicato ai responsabili del processo di Demand Planning. Tale soluzione mette a disposizione del Cliente degli strumenti che si integrano e comunicano con il sistema informativo interno (gestionale ERP). Inoltre, essa è stata personalizzata con alcune variabili aggiuntive caratteristiche del settore in cui Stroili Oro opera, ovvero: Stagionalità di vendita (Natale, San Valentino, Cerimonie); Gestione taglie articoli; Campagne Promozionali. Schema dell Architettura La piattaforma di Demand Planning beantech sviluppata per Stroili Oro, è costituita dai due moduli presentati sopra, i quali permettono la massima flessibilità nei confronti delle specifiche esigenze del cliente e del settore in cui opera.
Processo del Demand Planning Il processo di Demand Planning segue un flusso così articolato: 1. ANALISI DELLE VENDITE STORICHE: In questa fase viene effettuata la raccolta e l analisi statistica dei dati storici riguardanti i consumi del mercato (Demand Analytics). Essi vengono «puliti» da valori anomali che derivano da eventi difficilmente ripetibili in futuro, come vendite promozionali, stock-out, festività mobili (Sales Cleaning). 2. APPLICAZIONE DI ALGORITMI MATEMATICO-STATISTICI: Alle serie storiche vengono applicati dei modelli matematico-statistici per l elaborazione della previsione della domanda (Sales Forecasting). 3. ANALISI DELLA PREVISIONE: Il demand planner analizza l affidabilità della previsione elaborata dal motore algoritmico e, se opportuno, la modifica (Consensus Forecasting). 4. DEMAND PLAN: Eventuali limiti distributivi dell azienda vengono integrati al risultato finale, allo scopo di rendere realizzabile la previsione. Infine il Demand Plan viene condiviso con tutte le funzioni aziendali.
Vantaggi della Soluzione Pianificazione efficiente della supply chain; Riduzione degli over-stock e stockout; Riduzione dei costi di gestione del magazzino e della distribuzione; Tempi rapidi di risposta al mercato; Miglioramento del livello del servizio al cliente; Personalizzazione della soluzione; Flessibilità della soluzione. La soluzione ha consentito a Stroili Oro di ottenere una previsione accurata della domanda dell 80% degli articoli in valore, con un accuratezza previsionale dell 87% per gli articoli appartenenti al reparto dell oro e del 70% (in miglioramento dal rilascio della soluzione) per gli articoli a catalogo appartenenti agli altri reparti merceologici. Previsione accurata Accuratezza previsione Accuratezza previsione 80% 87% 70% degli articoli in valore Articoli oro Complessiva
Dichiarazione di Stroili Oro La miglior gestione delle risorse umane e la maggiore automazione delle attività di pianificazione degli acquisti sono stati lo stimolo per l avvio del progetto. Guardando alle attività di ogni singola planner, era evidente che la pianificazione si basava su conoscenze personali. Da qui la richiesta a beantech tesa a oggettivare la fase di pianificazione, per liberarsi dal concetto di stile previsionale personale, e fornire la miglior previsione possibile. L attività di analisi e simulazione ha evidenziato che una grossa fetta dell offerta Stroili Oro può efficacemente essere prevista dai modelli previsionali offerti da beantech con il vantaggio di focalizzare le attività del team di pianificazione sulle attività a valore aggiunto, dove un algoritmo non può sostituire la sensibilità verso un mercato. Gli obiettivi sono stati raggiunti con grande soddisfazione e già pensiamo a una fase 2.0 del progetto. Giorgio Benedetti Chief Information Officer at Stroili Oro S.p.A. Dichiarazione di beantech Gli obiettivi attorno ai quali è stata concepita e sviluppata l integrazione della nostra soluzione di Demand Planning all interno del processo di pianificazione di Stroili Oro, sono stati quelli di massimizzazione del servizio fornito ai clienti e al contempo ottimizzazione delle giacenze e del valore di magazzino. Questi obiettivi sono stati perseguiti e raggiunti adattando il motore previsionale, cuore della soluzione di Demand Planning, a tutti quei fattori, endogeni ed esogeni, caratterizzanti un mercato come quello di Stroili Oro, guidato tanto dalla moda quanto dalle variazioni del contesto socio-economico. A supporto del motore previsionale, concepito per interagire con i sistemi gestionali aziendali, e del ruolo dei Demand Planner, è stata inoltre prevista una soluzione di analisi e monitoraggio dell accuratezza previsionale per ogni singolo articolo oggetto di previsione. Dimitri Zornik Data Analyst at beantech Partner Strategici:
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