Planlama Optimizasyonu ile Perakendede Karlılığı Artırmak

Transkript

1 1 Planlama Optimizasyonu ile Perakendede Karlılığı Artırmak Invent Analytics Prof. Dr. Gürhan Kök Kurucu ve Bilim Danışmanı Gratis Erdem Özcan Tedarik Zinciri Direktörü

2 2 AJANDA A. Invent Analytics B. Gratis C. Perakende Planlama Optimizasyonu Projesi

3 Kurulduğu günden beri hızlı büyümesini devam ettiren Invent Türkiye nin en büyük Analytics hizmet alanı firması olmuştur Invent Analytics 2013 yılında Prof. Dr. Gürhan Kök tarafından kuruldu Perakende Analitiği hizmet alanında Türkiye de 1 Numara %300 üzerinde büyüme ve sadece analitik odaklı 40 kişilik yüksek kalifikasyonlu ekip 20 den fazla müşteride 40 ın üzerinde proje Global açılım 3

4 Müşterilerimize sunduğumuz hizmet anlayışımızla Türkiye deki büyümemize paralel global firma olma adımlarımızı atıyoruz 4

5 Yaptığımız kritik yatırımlarla ürünlerimizi ve hizmet alanlarımızı geliştiriyor ve genişletiyoruz PLANLAMA OPTİMİZASYON ÇÖZÜMLERİ Replenishment Optimizasyonu ve Tedarik Planlama S&OP (Satış ve Operasyon Planlama) Transfer Optimizasyonu İlk Alokasyon Optimizasyonu Fiyat / İndirim Optimizasyonu Kampanya ve Promosyon Planlama Invent MAPS Alt Yapısı Talep Tahmin Sistemi (SKU-Mağaza Seviyesi) Kayıp Satış Analiz Sistemi Dinamik Mağaza Sınıflandırma Dinamik Ürün Sınıflandırma 5

6 Invent alt yapısında her hafta işlenen milyarlarca veriden elde ettiğimiz sonuçlar ile müşterilerimize katma değer sağlıyoruz 6

7 Geliştirdiğimiz know-how ve yatırımlarımız müşterilimizin finansallarına doğrudan etki edecek sonuçlar veriyor MÜŞTERİ PROFİLİ PROJE TANIMI PROJE SONUÇLARI Milyar $ dan büyük Avrupalı gıda perakendecisi Assortment Planlama ve Replenishment 2 Segmentinde lider Dinamik Fiyatlandırma hazır giyim firması İndirim Optimizasyonu Türkiye nin öncü ev geliştirme perakendecisi Talep Tahmin ve Replenishment %20 envanterde azalma %5 brüt kar artışı %3 brüt kar artışı %22 tahmin doğruluğu artışı %15 envanterde azalma %3 kayıp satışta düşüş PERAKENDE ANALİTİĞİ SONUÇLARI %2-5 Brüt Kar Artışı mağazalı bölgesel hazır giyim firması 150 mağazalı hazır giyim firması 200 mağazalı bölgesel hazır giyim firması Sezon içi talep tahmin ve RPT yönetimi İlk Alokasyon Pre-pack optimizasyonu %5 brüt kar artışı %10 envanterde azalma %2 kayıp satışta düşüş %5 satış artışı %10 brüt kar artışı %10-30 Envanterde Azalma %20-50 Tahmin Hatalarında Azalma 7

8 USA de 3000 Mağazası bulunan GNC için gerçekleştirdiğimiz proje ciroda %1,75 artış sağlarken, $15 Milyon ek brüt kar katkısı sağladı. Profit Optimizing Inventory Management Sonuçlar: Kayıp Satışta %1.12 İyileştirme %1.75 Ciro Artışı 77 Baz Puan Brüt Kar Artışı ~$15 Milyon Brüt Kar Etkisi 8

9 9 AJANDA A. Invent Analytics B. Gratis C. Perakende Planlama Optimizasyonu Projesi

10

11 Gratis Gratis 2009 yılında Sedes Holding bünyesinde kurulmuş bir «kişisel bakım marketi»dir.

12 Gratis Renkli kozmetik, cilt bakım, saç bakım, kişisel bakım, bebek bakım gibi birçok kategori altında yüzlerce marka ve binlerce ürün çeşidini mağazalarında müşterilerine sunmaktadır.

13 Gratis Gratis 67 şehirdeki 376 mağazası ile hizmet vermektedir. Gratis Ekim 2016 itibariyle kişisel bakım marketi sektöründe mağaza sayısı ile Türkiye de lider konumundadır.

14 Gratis «Sadakat kart programı»mız Gratis Kart ın 4 milyona yakın aktif üyesi bulunmaktadır.

15 15 AJANDA A. Invent Analytics B. Gratis C. Perakende Planlama Optimizasyonu Projesi

16 Planlama Optimizasyonu Proje Kapsamı 1 KISA VADELİ MAĞAZA SKU SEVİYESİ + TALEP TAHMİN SİSTEMLERİ UZUN VADELİ - SKU SEVİYESİ + KAMPANYA TAHMİN VE PLANLAMA (Gün Bazında 2 Hafta) (2-8 Ay) 2 KAYIP SATIŞ SİSTEMİ 3 MAĞAZA REPLENISHMENT SİSTEMİ ENVANTER YÖNETİM SİSTEMİ DEPO REPLENISHMENT ve TEDARİK PLANLAMA Karlılık Odaklı: Yetersiz stok alokasyonu Depo çıkış optimizasyonu 4 DİNAMİK RAPORLAMA VE DASHBOARD 16

17 Talep Tahmin Altyapısı 1 Ürün Mağaza Gün seviyesi talep tahmini Sezonsallık ve özel gün etkilerini tespit edebilme 7 2 Olasılık tabanlı talep tahmini alt yapısı Promosyon etki analizi ve tahmin içerisine katma 8 3 Machine Learning öğrenen algoritma Hava durumu vb. dış verilerin sisteme katılması 9 4 Farklı tahmin modelleri üzerinden smart-model seçimi INVENT DRX TALEP TAHNİN SİSTEMİ Dinamik mağaza sınıflandırma ile takip 10 5 Otomatik aykırılık tespiti ve temizleme Eşlenik ürün ile etkileşimli ürün tahminleme 11 6 Kayıp Satış düzeltmesi ile daha doğru tahminler Geçmişi olmayan ürün ve mağazalar için yakınsayan kümeleme 12 17

18 Dinamik Mağaza ve Ürün Sınıflandırma Boyutları: Hız, Promosyon Duyarlılığı, Mevsimsellik İstanbul Cevahir AVM Mağazası 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0, Talep FİYAT ELASTİKİYETİ BAZLI MAĞAZA SINIFLARI Yetersiz stok? 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 Highes t Lowes t Adana Optimum AVM Mağazası 0, Talep 18

19 Satış Promosyon Tahminleme ve Planlama Sık uygulanan kampanya ve promosyonlar Yüksek promosyon tepkisi 4 hafta önce SKU seviyesi tahmin ve depo siparişi 2 hafta önce Mağaza-SKU seviyesi tahmin ve mağaza sevkleri Promosyon sonrası (SKU ve grup ve mağaza bazlı) tahmin doğruluğu analizi 19

20 KAYIP SATIŞ (%) Proje Sonuçları Kayıp Satış Değişimi INVENT DRX CANLIYA GEÇİŞ KAYIP SATIŞTA 5 PUAN AZALMA CİRO ve BRÜT KAR KAZANIMLARI HAFTA 20

21 Sistemsel Faydalar ve Hızlı Kazanımlar Minimum Raf Analizleri Planogram Hayalet Stok Raporu 21

22 INVENT THE FUTURE WITH US 22