Supply Chain Science
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Livre: Optimisation Quantitative du Commerce
Découvrez dans ce livre comment notre propre technologie peut amener votre entreprise au niveau supérieur de rentabilité.
Top 10 bizarreries dans la prévision de la demande
Voici une courte liste des pires contrevenants lorsqu'il s'agit de bizarreries statistiques.
Atténuer les ruptures de stocks chez le fournisseur
Découvrez comment notre solution réduit les conséquences d'une rupture de stock chez le fournisseur sans augmenter vos stocks.
Top 10 mensonges des fournisseurs de prévisions
Une revue honnête (et amusante) des affirmations les plus courantes des fournisseurs de logiciels concernant leur produit.
Comment atténuer le surapprentissage lors de la prévision de la demande?
Comment éviter que vos modèles de prévision ne soient précis que pour prédire le passé, et non l'avenir.
Analyse de tarification à court terme vs à long terme
L'élasticité des prix est une métrique trompeuse, apprenez comment y remédier.
Ignorez les prix, seules les stratégies de tarification comptent
Découvrez pourquoi une transition d'une stratégie de tarification implicite vers une stratégie explicite est ce que votre entreprise mérite.
Contrôlez vos taux de service, ne les laissez pas vous contrôler
Grâce aux prévisions quantiles, les taux de service peuvent désormais être mesurés avec une grande précision. Découvrez comment.
Nouvelle vidéo: introduction à la prévision quantile
En ce qui concerne l'optimisation de stocks, les méthodes classiques n'ont souvent aucun sens. Découvrez pourquoi.
Livre blanc: Optimisation quantitative de stocks
Découvrez ce livre blanc, publié conjointement avec Brightpearl, sur l'optimisation quantitative de stocks.
Planification des promotions dans le commerce de détail général - Défis d’optimisation
Il n'y a pas d'optimisation sans mesure. Dans le cas des promotions, qu'est-ce que vous mesurez réellement ?
La planification des promotions dans le commerce de détail – Défis du processus
Quand les prévisions sont-elles produites ? Comment sont-elles utilisées ? Nos convictions en matière d'optimisation du processus de prévision.