Segmentation des produits

Commerce de détail • Intelligence artificielle

Défi

Des niveaux de stocks variés, avec des rotations de produits élevées et faibles, ont rendu la gestion complexe.

Les produits n’Ă©taient pas classĂ©s par ordre de prioritĂ© en fonction de leur vitesse de rotation et de leur rentabilitĂ©.

Les ruptures de stock ne pouvaient être évitées en raison du manque de données.

Solution

CrĂ©ation d’un algorithme de regroupement pour classer les produits en fonction de la rĂ©cence d’achat, de la frĂ©quence d’achat et de la marge bĂ©nĂ©ficiaire, pour chaque magasin.

Classement des produits en quatre classes (A, B, C et D) pour se concentrer sur les produits les plus performants.

Résultats

Augmentation de la marge globale de 2% en se concentrant sur les catégories de produits à forte marge.

Réduction des stocks de produits à faible rotation et augmentation des stocks de produits les plus vendus.

Amélioration de la gestion des stocks en traitant les différentes catégories de produits différemment.

PrĂ©vention d’un plus grand nombre de ruptures de stock grâce aux catĂ©gories de produits.