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Smart Report - Lesen Sie die neuesten Ergebnisse der globalen Studie zu KI im Handel

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Unsere Kunden

„Für uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die richtige Menge an Frischfleisch für den Kunden verfügbar zu haben. Dabei spielt die automatisierte Disposition auf Basis genauer Absatzprognosen die zentrale Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse deutlich optimieren.“

Ralph Dausch, Geschäftsleitungsmitglied,
Kaufland Fleischwaren International

Ernsting´s Family Case Study

Price Optimization

Optimiertes Abschriftenmanagement bei Ernsting’s family

Mit künstlicher Intelligenz managt Ernsting’s family kurze Kollektionszyklen in seinen Filialen. Die Case Study beschreibt, wie der Textileinzelhändler mit der Blue Yonder Price Optimization Lösung den Abverkauf beschleunigt und die Handelsspanne steigert.

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Case Study MzG

Price Optimization

Price Optimization bei Magazine zum Globus

Die Case Study beschreibt, wie Globus mit künstlicher Intelligenz die neuen Herausforderungen im Modehandel meistert. Um den Preiserwartungen seiner Kunden und den immer kürzeren Trendzyklen gerecht zu werden, setzt der Schweizer Premium-Retailer Globus auf KI-basierte Preisentscheidungen im Markdown-Prozess.

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bonprix setzt auf künstliche Intelligenz zur Preissteuerung

Price Optimization

bonprix setzt auf künstliche Intelligenz zur Preissteuerung

Blue Yonder Price Optimization erlaubt es bonprix, individuell und spezifisch pro Markt und pro Sortiment Preise auszuspielen und dadurch seine Reichweite in den internationalen Märkten zu erhöhen – bei gleichbleibendem oder sogar besserem Ergebnis, wie das Beispiel Russland zeigt.

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Demand Forecast & Replenishment

Morrisons verbessert mit künstlicher Intelligenz die Warenverfügbarkeit

In nur zwölf Monaten optimierte Blue Yonder die Warendisposition in allen 491 Filialen von Morrisons für 26.000 haltbare Lebensmittel in 130 Kategorien. Dies führte zu einer Verringerung der Regallücken um 30 % und einer Reduzierung der Lagerhaltung in der Filiale um zwei bis drei Tage. Die wichtigsten Ergebnisse: eine deutlich bessere Customer Experience, mehr Umsatz und weniger Abschriften.

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Demand Forecast & Replenishment

OTTO begeistert seine Kunden mithilfe von KI und steigert gleichzeitig den Umsatz

Die Case Study beschreibt wie OTTO mithilfe von datenbasierten Entscheidungen die Customer Experience verbessern und gleichzeitig den Umsatz erhöhen, Lagerbestände reduzieren und Retouren verringern.

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Case Study Kaufland

Demand Forecast & Replenishment

Kaufland automatisiert Warendisposition mit Blue Yonder

Kaufland erreicht durch die präzisen Prognosen von Blue Yonder für die zentrale Disposition einen sehr hohen Automatisierungsgrad bei den täglichen Bestellungen, was den Arbeitsaufwand in den einzelnen Filialen erheblich reduziert. Gleichzeitig wurde die Produktverfügbarkeit um ein Vielfaches verbessert, sodass es zu wesentlich geringeren Restbeständen und dadurch zu weniger Abschriften kommt.

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Demand Forecast & Replenishment

Natsu optimiert Absatzplanung und reduziert Restbestände um 20 %

Mithilfe von Blue Yonder Replenishment Optimization gestaltet Natsu seine Warendisposition wesentlich effizienter. Die präzisen Prognosen ermöglichten eine Senkung der Restbestände um 20 %. Auch die Kalkulation des Rohstoffeinkaufs und die Logistikprozesse konnten deutlich optimiert werden.

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Customer Targeting

SELGROS spart beim Werbemittelversand Kosten ein

Blue Yonder Customer Targeting trifft eine optimale Kundenselektion für den Katalogversand. Diese erhält SELGROS Cash & Carry als Vorschlag und kann sie automatisiert in den Kampagnenprozess übernehmen. So erhalten nur diejenigen Kunden Werbematerial, die sich dadurch zum Kauf bewegen lassen.

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Demand Forecast & Replenishment

Erfolgreicher Einsatz von Bedarfsprognosen bei dm

dm ist bestrebt, seinen Kunden immer eine perfekte Customer Experience zu bieten. Durch den Einsatz von Blue Yonder sowohl für die Mitarbeitereinsatzplanung als auch für die Bedarfsprognosen für Industriepartner wird beides ermöglicht: zufriedene Kunden und zufriedene Mitarbeiter. Denn auf Basis präziser Umsatzprognosen können Mitarbeiterkapazitäten optimal geplant werden. Und die Industriepartner gewinnen eine höhere Planungs- und Bestellsicherheit.

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Das sagen unsere Kunden

Die Automatisierung unseres Bestellsystems war unsere umfangreichste neue Initiative. Das System erfordert nur geringen Kapitaleinsatz und nutzt Cloud-Technologie und historische Verkaufsdaten, um den Warenbedarf vorherzusagen. Dadurch verringern wir unsere Kosten, reduzieren die Warenbestände sowie den Zeitaufwand unserer Mitarbeiter und bieten unseren Kunden ein optimiertes Angebot.

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Dennoch musste Blue Yonder erst beweisen, dass die Lösung auch operativ funktioniert – und das tat sie.

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Für uns ist es entscheidend, in jeder Filiale die richtige Menge an Frischfleisch für den Kunden verfügbar zu haben. Dabei spielt die automatisierte Disposition auf Basis genauer Absatzprognosen die zentrale Rolle. Mit Blue Yonder konnten wir unsere Prozesse deutlich optimieren.

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Dank Blue Yonder können wir erstmals strukturierte und unstrukturierte Daten zum Thema Retouren miteinander verknüpfen. Diese komplexe Analyse von Big Data hilft uns, unsere Retourenquoten drastisch zu senken.

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Die Prognosesoftware von Blue Yonder war als einzige in der Lage, die Umsätze pro Filiale auf Tagesebene sinnvoll zu prognostizieren und externe Daten als zusätzliche Parameter zu berücksichtigen.

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Blue Yonder liefert uns exakte Bedarfsvorhersagen, sodass wir unsere Restbestände drastisch reduzieren konnten.

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80 %

weniger Out-of-Stock-Situationen

Demand Forecast & Replenishment

Blue Yonder Forecasting and Replenishment Optimization ist eine Machine-Learning-Lösung zur automatisierten Filialdisposition, die Out-of-Stock-Raten um bis zu 80 % reduziert, ohne Abschriften oder den Lagerbestand zu erhöhen.

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> 5%

mehr Umsatz und Gewinn

Price Optimization

Blue Yonder Price Optimization ist eine Machine-Learning-Lösung, die Einzelhändlern optimale Preisentscheidungen für jedes Produkt liefert und dadurch den Umsatz und Gewinn um mehr als 5 % erhöht.

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