Supply Chain Science
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La planification des promotions dans le retail – Défis de données
La qualité des données est souvent sous-estimée. Voyez pourquoi cela pose problème lors de la prévision des promotions.
Optimisation de stocks avec kits ou bundles
Ne stockez pas les kits et stockez tous les kits pré-assemblés, voyez comment la combinaison des deux approches peut maximiser le ROI.
Subtilités dans les calculs de lead time
Jours ouvrables vs jours calendaires, délais de reapprovisionnement, etc. Mettez fin à la folie du calcul du lead time avec notre tutoriel.
La meilleure métrique d’erreur de prévision
Découvrez pourquoi l'argent semble être la seule unité à utiliser pour évaluer la performance d'une prévision.
Gestion des stocks de pièces détachées avec la technologie quantile
Des milliers de pièces, des taux de service élevés et une demande peu fréquente. Notre solution pour répondre à ces problématiques.
Whitepaper: Comment Big Data transformera le marketing de détail
Analyse individuelle des clients, mesure des promotions, scalabilité massive. Découvrez ce que Big Data peut faire pour vous.
Comment le Big Data va transformer le marketing de la vente au détail
Le Big Data peut aider les marketeurs à convertir les campagnes en profits. Découvrez les facteurs impliqués!
Livre blanc sur l’évaluation comparative des applications de surveillance Out-of-Shelf
Nous avons comparé une série d'applications de surveillance OOS, afin d'identifier celle qui est la plus performante.
Livre blanc sur la technologie de surveillance des ruptures de rayonnages publié
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ROI = Retour Sur Stocks?
Trop de stocks réduisent le retour sur capital investi, trop peu diminue les bénéfices. Comment optimiser le ROI ?
Sparsité : quand la mesure d’exactitude se trompe
Découvrez ce que nous considérons être les métriques d'erreur qui provoquent le plus de ravages dans la prévision des ventes.
Trilemme de rupture de stock
Sensibilité, précision et latence : 3 options défavorables à équilibrer. Découvrez comment !