A mid-market online fashion and homeware retailer, ~14,000 SKUs
Retail / E-Commerce
شكل هذه المشكلة
The same judgment, made differently every time
المشكلة
Buying and markdown decisions ran on a single blended sales average and merchant intuition, so fast sellers stocked out mid-season while slow movers piled up and cleared at deep, margin-destroying markdowns. Markdowns were set reactively and uniformly, applied late once inventory was already a problem.
ما بنيناه
We began with a data and process audit rather than a model, which surfaced that promotions weren't consistently logged and returns weren't netted out - distorting the demand history any forecast would learn from. We cleaned the demand signal first, then built SKU-level forecasts with markdown-timing guidance, prioritising the top-revenue and slowest-moving tiers and piloting on two categories across a full eight-week selling window.
ما تغيّر
| المقياس | قبل | بعد |
|---|---|---|
| Forecast accuracy (WAPE) | ~42% error | 19% on piloted categories |
| End-of-season clearance inventory | † | down 27% |
| Gross margin on piloted categories | † | +3.8 points |
† مقيسة مقابل المستوى السابق للمقياس نفسه.
End-of-season clearance inventory
مقيس مقابل عملية العميل السابقة نفسها، مُقاسة إلى ١٠٠. والمصدر ينشر مقدار التغيّر، لا الرقم المطلق الذي تغيّر عنه.
الأرقام من سجلات التنفيذ الخاصة بالممارسة للمشروع المذكور، مقيسةً مقابل العملية التي سبقته.
Our own sales history was lying to us because of how we logged promotions and returns - fixing that was unglamorous, and it's where most of the accuracy gain came from.Head of Merchandising
- خط الخدمة
- Forecasting & Planning AI
ابدأ من هنا
أيّ الأربعة هو مشكلتكم؟
أخبرونا بالمستندات والحجم الشهري وسنرسل أقرب سجلّين، مع الأرقام وراء كل منهما وما يلزم لتكرارها على موادكم.
يصلك الرد في غضون يوم عمل واحد، من المهندس الذي سينفّذ العمل.