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Secteur du luxe (B2C)

Contexte :

Grande pointure dans le milieu du luxe, l’entreprise possède 4 boutiques physiques, ainsi qu’un site e-commerce. Les enjeux majoritaires que connaît cette entreprise, sont les lancements de nouveaux produits, avec le renouvellement des collections à chaque saison, ainsi que la préparation plusieurs fois par an des Fashion Week.  

Tout l’enjeu pour nous était de pouvoir les accompagner dans les lancements des nouveaux produits, en leur proposant des prévisions des ventes fiables, pour optimiser le lancement et le réapprovisionnement des produits. Mais également les accompagner dans la détection des fins de vie des produits, pour savoir quand un produit doit être retiré du catalogue. Il recherchait également à créer des assortiments produits optimaux pour booster leurs ventes.

Objectifs :

  • Avoir des prévisions à horizon 6 mois, avec une granularité hebdomadaire, par SKU, soit 24 000 séries temporelles (produit/boutique)

  • Réduire les stocks

  • Prédiction des produits de maroquinerie en fin de vie

  • L’assortiment produit sur le site e-commerce

Résultats :

Grâce à DSales, l’entreprise a pu gagner 50% de fiabilité sur leurs prévisions des ventes. De ce fait, nous avons pu réduire leurs stocks de 60%, et augmenter leurs ventes de 10%.

Secteur de l'optique (B2C et B2B)

Contexte :

Marque française de lunetterie, qui possède 6 boutiques, et un site e-commerce. Étant lunetier, le facteur météo est très important, et est donc sensible aux saisons. De ce fait, la marque souhaitait avoir une solution qui prendrait en compte ce facteur météo, dans les prévisions des ventes. Paramètre que DSales intègre, pour avoir des prévisions toujours plus fiables. 

Elle souhaitait également, pouvoir avoir un consensus entre les acteurs supply chain et les commerciaux, pour que les prévisions puissent être affinées manuellement. De ce fait, DSales produit des prévisions, que le supply chain manager peut comparer avec celles des commerciaux, pour pouvoir établir le taux de confiance de l’un et de l’autre, et ainsi obtenir des prévisions personnalisées,  plus proches de la réalité.

Objectifs :

  • Avoir des prévisions à horizon 6 mois, avec une granularité quotidienne, par SKU et par famille, soit 200 000 séries temporelles (produit/boutique)
  • Réduire les stocks
  • Réduire les ruptures de stock

Résultats :

Grâce à DSales, l’entreprise a pu gagner 30% de fiabilité sur leurs prévisions des ventes. De ce fait, nous avons pu d’une part réduire leurs stocks de 80%, et d’autre part, atteindre 0 rupture.

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