Vente au détailÉtude de cas anonymisée — identité client confidentielle.
Commerce de détail · Étude de cas

Des actions en quoi vous pouvez avoir confiance — donc l’omnicanal fonctionne réellement.

Un détaillant utilisant le clic-collecter et l’expédition depuis le magasin ne peut pas répondre de manière fiable car la précision des stocks en magasin se situe dans les 60 % basses à moyennes. Phantom Stock annule les ordres ; Actions de sécurité immobilisent l’argent.

ÉTUDE DE CASPrécision de la crosseCommerce de détail · Étude de casRFID passifPosition live · Passive RFID−50 %En rupture de stock
Résultats

Ce que le programme a livré.

63% → 95%+

Précision de l’inventaire après RFID au niveau d’objet.

+1.5–5.5%

Augmentation des ventes rapportée par la plupart des détaillants RFID.

−50%

Réduction de la rupture de stock ; ~15 % de moins de rétrécipiends.

Client identity withheld under confidentiality. Figures reflect outcomes from comparable RTLS / RFID deployments; your own numbers depend on use case, environment and execution.

Le défi

Un inventaire inexact ne fait pas défaut à toutes les promesses omnicanales. Les dépôts de stocks perdent des ventes, les comptages manuels sont lents et la diminution réduit la marge.

Notre approche

  • Étiquetage Passive RFID au niveau des articles à la source ou en magasin.
  • Comptages de cycles portables plus des lecteurs fixes ou de frais optionnels pour les zones chaudes.
  • Définissez des cibles de précision et une cadence de comptage par catégorie.
  • Faites entrer le stock RFID dans OMS pour que l’expédition depuis le magasin soit fiable.
  • Utilisez des lectures de sortie de type EAS pour dissuader le rétrécissement des données.

Technologie et intégration

Pile déployée : Tags Passive RFID au niveau des éléments, appareils portables, lecteurs fixes/overhead ; Intégration EAS.

Intégration : OMS / e-commerce, POS, WMS , merchandising and replenishment.

À lire aussi : Passive RFID vs RTLS · RTLS de détail · Pôle commercial

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