Optimizing Omnichannel Retail at Worten

Worten, ein führender portugiesischer Einzelhändler mit über 300 Filialen und 40.000 SKUs, ging mit Lokad eine Partnerschaft ein, um seine supply chain zu revolutionieren. Durch den Einsatz probabilistischer Prognosen und fortschrittlicher Optimierung verbesserte Worten das Lagermanagement, reduzierte Fehlbestände und erreichte eine hohe Benutzerakzeptanz, während gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erheblich gesteigert wurde.

Executive summary

Worten, ein führender portugiesischer Elektronik- und Gerätehändler mit über 300 Filialen und 40.000 SKUs, begab sich auf eine transformative Reise, um seine supply chain zu modernisieren. Sie gingen eine Partnerschaft mit Lokad ein, um die Komplexität, Ungewissheit und operativen Anforderungen ihres umfangreichen Omnichannel-Retail-Netzwerks zu meistern.

Traditionell beruhte die Lagerverwaltung von Worten auf deterministischen Prognosen und manuellen Prozessen, was sich als unzureichend erwies, um die enorme Produktvielfalt und die verschiedenen Vertriebskanäle zu bewältigen.

Lokad brachte eine neue Perspektive und Herangehensweise durch seine probabilistischen Prognosen ein, die es Worten ermöglichten, das gesamte Spektrum möglicher zukünftiger Ergebnisse zu bewerten. Anstatt mit einem einzelnen prognostizierten Wert zu arbeiten, setzt Worten nun szenariobasierte Simulationen ein, um den finanziellen Ertrag von Lagerentscheidungen über Tausende von SKUs und Hunderten von Filialen zu quantifizieren.

Durch die Kombination dieser probabilistischen Prognosen mit fortschrittlichen stochastischen Optimierungsalgorithmen kann Worten systematisch die Bestandsallokation, den Bestellzeitpunkt und die Auffüllentscheidungen festlegen, um Einschränkungen wie Lagerkapazitäten und Ladenflächenbegrenzungen auszugleichen.

Dieses fortschrittliche Modell führt direkt zu messbaren Gewinnen. Worten erreichte eine 17.8% Reduktion der Fehlbestände, was zu Umsatzwachstum und Margenverbesserungen führte – belegt durch eine 0.78%ige Umsatzsteigerung und einen 0.63%igen Anstieg der Front-Office-Marge.

Gleichzeitig wurden die gesamten Lagerbestände in den Filialen um 7.8% reduziert sowie eine zweistellige Reduktion des Bestands netto der Regalfläche erzielt. Dies führte zu einer verbesserten Liquidität und erhöhte die Lagerrotation um mehrere Prozentpunkte. Worten verzeichnete zudem eine 5%ige Verbesserung des Net Promoter Score (NPS) und weist nun einen NPS von 42.1% im Vergleich zu 37% im Jahr 2023 auf.

Wichtig ist, dass Worten sich von Tabellenkalkulationen und manuellen Eingriffen verabschiedet hat und stattdessen Automatisierung und intuitive Dashboards einsetzt, die mehr als 50 Mitarbeitern erhebliche Zeiteinsparungen ermöglichen. Diese verbesserte operative Effizienz erlaubt es dem Personal, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, anstatt manuelle Aufgaben zu verrichten.

Introduction

Worten ist ein führender portugiesischer Elektronik- und Gerätetändler, der über 300 Filialen sowie eine leistungsstarke Online-Plattform mit umfangreichen Produktauswahlen verfügt. Der Omnichannel-Betrieb von Worten wird zusätzlich durch das schiere Volumen im Sortiment – über 40,000 SKUs – erschwert. Frustriert von den Einschränkungen herkömmlicher Ansätze entschied Worten, dass ein Paradigmenwechsel notwendig war, und beauftragte Lokad, die Revolution der Quantitative Supply Chain des Unternehmens in Gang zu setzen.

Background

Bruno Saraiva, Leiter Management (Worten) und Conor Doherty, Kommunikationsdirektor (Lokad)

Anfang der 2020er Jahre befand sich Worten an einem Scheideweg der supply chain. Man wollte sich nicht auf seinen Lorbeeren ausruhen, doch Weiterentwicklung erwies sich als schwierig. Bruno Saraiva, Worten’s Head of Stock and Space Management, war der Überzeugung, dass das Problem in der Abhängigkeit von old-school supply chain approaches lag – Ideen, die schlichtweg nicht in der Lage waren, der Komplexität und Ungewissheit der supply chain von Worten gerecht zu werden.

Lagerentscheidungen basierten häufig auf einer Kombination aus Excel-Tabellen und manuellen Eingriffen – ein Ansatz, der der tatsächlichen Komplexität der supply chain-Anforderungen von Worten nicht gerecht wurde. Dies veranlasste Bruno und sein Team, die wahre Natur des Problems, das es zu lösen galt, zu hinterfragen. Anstatt die Ungewissheit der zukünftigen Nachfrage zu ignorieren – wie es bei klassischen Zeitreihenprognosen oft der Fall ist – entschied sich Worten, diese tatsächlich zu modellieren. Das bedeutete, ihre Lagerentscheidungen probabilistisch neu zu denken.

Diese philosophische und mathematische Erkenntnis brachte erhebliche technologische und operative Herausforderungen mit sich. Worten benötigte eine Softwarelösung, die mit der kombinatorischen Komplexität der Entscheidungsfindung für das Omnichannel-Retail-Netzwerk des Riesen umgehen konnte. Zudem mussten diese Entscheidungen den enormen Einschränkungen, Treibern und Kundenversprechen von Worten Rechnung tragen. Operativ wollte Worten nicht in einem endlosen Implementierungslimbo steckenbleiben, in dem Kosten und Durchlaufzeiten von Jahr zu Jahr steigen – ein Phänomen, das bei Upgrades und Migrationen von Unternehmenssoftware leider häufig vorkommt.

Diagnosing the Situation

Worten verwendete herkömmliche Inventarmethoden und setzte bei der Entscheidungsfindung auf manuelle Prozesse anstelle fortschrittlicher Automatisierung. Dies erschwerte eine schnelle Nachbestückung und die Aufrechterhaltung einer hohen Produktverfügbarkeit, was sich natürlich negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirkte.

Um den Umfang der Komplexität der supply chain von Worten vollständig zu erfassen, muss auch das enorme Ausmaß der betrieblichen Aktivitäten bedacht werden:

• 40,000 SKUs im Katalog
• 300+ Filialen
• >1 billion Euro Umsatz
• Physical and online Einzelhandel
• At-home and in-store Lieferung für Kunden. Z.B. online bestellen oder in Filiale A, dann das Produkt entweder in Filiale A (sofort oder später), in Filiale B oder sogar nach Hause geliefert bekommen.

Hinzu kommen die hohen Erwartungen, die Worten an seinen Kundenservice stellt: Kunden sollten in der Lage sein, ein Produkt zu kaufen oder vorzubestellen, selbst wenn es in einer bestimmten Filiale momentan nicht verfügbar ist. Wenn ein Artikel in Filiale 1 nicht auf Lager ist, sollte es möglich sein, ihn zu kaufen und aus der nächstgelegenen verfügbaren Filiale oder dem Lager nach Filiale 1 liefern zu lassen. Dieses Maß an Einzelhandelsflexibilität und Zuverlässigkeit macht Fehlbestände und Verzögerungen zu kritischen Schmerzpunkten.

Kurz gesagt, Worten benötigte eine Lösung, die in der Lage war:

• Verwalten ihres komplexen supply chain Netzwerks von 300+ Filialen, 40,000 SKUs und 1000+ Lieferanten.
• Ausbalancieren ihres Lagerbestands in einem Omnichannel-Retail-Umfeld.
• Generieren der notwendigen Nachfüll- und Einkaufsentscheidungen für die Filialen auf täglicher Basis und unter realen Rahmenbedingungen (Ladenflächenbegrenzungen, Lagerkapazität etc.).

Crafting the solution

Worten arbeitete mit Lokad zusammen, um seine supply chain grundlegend zu überarbeiten und zu revolutionieren. Ein erster Schritt dieser Reise war der Übergang von Worten’ bisher deterministischem Prognoseansatz (z. B. Nachfrage). „Deterministisch“ bedeutet, einen einzelnen Wert vorherzusagen, basierend auf der Annahme, dass die Zukunft bekannt ist (z. B. die Anzahl der Einheiten, die Kunden in der nächsten Woche kaufen werden).

Dieser deterministische Ansatz ist fehlerhaft, da er die gesamte Bandbreite möglicher zukünftiger Werte ignoriert (z. B. könnten Kunden 1, 2, 3 oder sogar 0 Einheiten kaufen). Zudem verhindert er, dass ein Unternehmen den finanziellen Ertrag verschiedener Szenarien – beispielsweise den wirtschaftlichen Nutzen des Verkaufs von 7 gegenüber 10 oder nur 1 Einheit – abschätzen und vergleichen kann.

In Wirklichkeit könnten die Chancen, 3 Einheiten im Vergleich zu 4 zu verkaufen, sehr ähnlich sein, jedoch können die wirtschaftlichen Erträge erheblich voneinander abweichen (wenn man Ihre Einschränkungen und Treiber, z. B. Mindestbestellmengen und Losgrößenfaktoren, berücksichtigt).

Aus diesem Grund setzt Lokad auf probabilistic forecasting, da es szenariobasierte Simulationen ermöglicht, die Unternehmen wie Worten benötigen, um bessere supply chain Entscheidungen zu treffen.

Lokad wendet probabilistic forecasting auf alle relevanten Quellen der Ungewissheit an – einschließlich Kundennachfrage, Lieferzeiten der Lieferanten, Servicelevel der Lieferanten, Retouren etc.

Wichtig ist, dass Lokads supply chain scientists (SCS – die Personen, die die Entscheidungsalgorithmen entwerfen und ausführen) die probabilistic forecasts mit fortschrittlichen stochastischen Optimierungstechniken kombinieren, um die Entscheidungsprozesse für die supply chain von Worten zu vereinfachen.

Dies ermöglichte dem SCS-Team von Lokad folgendes:

• Prognostizieren der Gesamtheit von Worten’ Nachfrage-Szenarien für 40,000 SKUs.
• Generieren von über 45,000 Bestandsentscheidungen auf täglicher Basis.
• Automatisieren der Entscheidungsfindung über mehrere Lager, eine Online-Plattform und 300+ Filialen in verschiedenen Regionen (Portugal, Kanarische Inseln, Azoren und Madeira).
• Finanziell optimieren Worten’s Reorder and Allocation Logic (RAL).
• Tabellenkalkulationen ersetzen durch intuitive Dashboards zur Überwachung der supply chain Gesundheit.

Implementing the solution

Worten’s Supply Chain Network

Die Komplexität bei der Implementierung der supply chain Lösung von Worten könnte den Umfang eines gesamten wissenschaftlichen Papiers füllen; dennoch gibt es einige besonders interessante Details, die hier hervorgehoben werden sollten.

In einem zweistufigen System (Verteilzentrum und Filialen) reicht es nicht aus, auf Netzwerkebene genügend Bestand zu haben, um die Netzwerknachfrage vollständig zu decken. Wenn beispielsweise Filiale A kurz vor einem Bestandsausfall steht, während andere noch ausreichend versorgt sind, muss das Lager Filiale A beliefern.

Für jedes Produkt und jeden Bezugsort stellt Lokad die nachgelagerten Bestände als einen Bruchteil der anstehenden Netzwerknachfrage dar, die bereits durch den vorhandenen nachgelagerten Bestand gedeckt ist. Diese mehreren Ebenen des vorhandenen Bestandes wirken dann als ein stochastisches (zufälliges) Äquivalent zu Worten’s multi-echelon Netzwerk, was Lokad ermöglicht, es als ein einstufiges System zu modellieren.

Lokad berechnet anschließend den wirtschaftlichen Einfluss der Auffüllung des Lagerbestands, indem die Wahrscheinlichkeit geschätzt wird, durch jede zusätzliche Einheit Fehlbestände zu vermeiden. Dadurch kann ermittelt werden, ob es sich lohnt, auf Netzwerkebene weitere Einheiten zu beschaffen – wobei simuliert wird, ob diese dann zu den Filialen fließen oder die Web-Nachfrage aus dem Lager bedienen.

Um dies zu erreichen, muss das SCS-Team eine enorme Menge an Daten verarbeiten und strenge Deadlines des Worten-Lagers einhalten. In Bezug auf den Umfang optimiert Lokad die Planung und tägliche Berechnung für über 35 Millionen Produkt-Ort-Kombinationen, was letztlich dem supply chain Team von Worten hilft, finanziell sinnvolle Lagerentscheidungen zu treffen.

Neben den wissenschaftlichen Herausforderungen war das Change Management einer solchen supply chain Initiative wie der von Worten beträchtlich.

Worten nahm zudem (und nimmt weiterhin) an wöchentlichen Meetings und vierteljährlichen Vor-Ort-Roadmap-Besprechungen teil, in denen die Meilensteine des Projekts anhand quantitativer KPIs diskutiert und bewertet wurden. Dies bildete zudem den Rahmen, um neue Prioritäten zu besprechen und die Projektausrichtung abzustimmen.

Results

Der Erfolg der Zusammenarbeit zwischen Worten und Lokad wird anhand verschiedener Kriterien und KPIs gemessen, darunter Change Management, Lagerleistung und Kundenzufriedenheit.

• Erfolgreiche Akzeptanz durch Endanwender und hohe Nutzeradoption von Lokads Lösung und Philosophie. Dutzende Arbeitsstunden pro Nutzer pro Woche eingespart (50+ Personen). Keine Excel-Tabellen und manuellen Anpassungen mehr.
• 17,8% Reduktion von Lagerausfällen. Dies führte zu einem zusätzlichen Umsatzanstieg von 0,78% und einer Steigerung der Front-Office-Marge im Einzelhandel um 0,63%.
• 7,8% Reduktion des gesamten in den Geschäften gehaltenen Lagerbestandswertes
• Verbesserter freier Cashflow durch rechtzeitigen Einkauf und eine Verbesserung der Lagerumschlagsrate um mehrere Prozentpunkte.
• Zweistellige Reduktion des Inventars abzüglich der Präsentationsware (z. B. Ausstellungs- und Testgeräte) in den Geschäften. Dadurch wurde der zur Aufrechterhaltung des Einzelhandels benötigte Cashflow reduziert.
• 5% Verbesserung des Net Promoter Score. Worten weist nun einen NPS von 42,1% auf, verglichen mit 37% im Jahr 2023.

Feedback

Die Zukunft der Worten’s supply chain Revolution

Die nächsten Schritte für Bruno und sein Team sind noch größer: Worten beabsichtigt, sein Angebot an Ersatzteilen und Wartungsdienstleistungen in Portugal auszubauen und sein generalüberholtes Angebot in der Region zu stärken. Angesichts von Lokads Referenzen im automobilen Aftermarket und in der Luft- und Raumfahrtbranche (betreut einige der weltweit größten Fluggesellschaften und MROs) ist die Zusammenarbeit darauf ausgerichtet, weiteren erheblichen Mehrwert zu liefern, während Worten das nächste Kapitel seiner Revolution einleitet.

Laut Bruno wird sich die nächste Phase auf zwei Bereiche konzentrieren. Erstens auf Business-Services und strategische Wachstumschancen; zweitens auf eine erweiterte Zusammenarbeit mit dem Commercial Team & Category Management durch Bestandsoptimierung, um Lokad’s AI capabilities zu nutzen.

Glossar