Vendita al dettaglioStudio caso anonimizzato — identità cliente confidenziale.
Retail · Case study

Stock si può fidare — così omnichannel realmente funziona.

Un rivenditore in esecuzione click-and-collect e nave-da-store non può soddisfare in modo affidabile perché l'accuratezza dell'inventario del negozio si trova nel basso a metà degli anni 60. Le azioni fantasma annullano gli ordini; le azioni di sicurezza incassano.

STUDIO CASOPrecisione delle scorteRetail · Case studyRAIN RFIDposizione live · (19)4(20)> 50%Out ofstock
Risultati

Quello che il programma ha consegnato.

63% → 95%+

Precisione dell'inventario dopo il livello dell'oggetto (19)27(20) .

+1.5–5.5%

Carrello di vendita segnalato dalla maggior parte (19)27(20) rivenditori.

−50%

Riduzione del prodotto; ~15% meno restringimento.

Identita' del cliente tenuta sotto riservatezza. Le figure riflettono i risultati delle implementazioni simili (19)26(20) / (19)27(20); i vostri numeri dipendono dal caso di utilizzo, dall'ambiente e dall'esecuzione.

La sfida

L'inventario impreciso rompe ogni promessa omnicanale. Le vendite fuori-di-stock perdono, i conti manuali sono lenti, e restringono il margine erode.

Il nostro approccio

  • Livello articolo (19)4(20) tagging a fonte o in-store.
  • Contatori di ciclo portatile più lettori overhead/fixed opzionali per zone calde.
  • Definire obiettivi di precisione e una cadenza di conteggio per categoria.
  • Feed (19)27(20) azione in OMS così nave-da-store è affidabile.
  • Usa l'uscita in stile EAS legge per scoraggiare lo strizzacervelli.

Tecnologia e integrazione

Stack schierato: (19)4(20) tag a livello di articolo, handhelds, lettori fissi / overhead; integrazione EAS.

Integrazione: OMS / e-commerce, POS, (19)42(20) , merchandising e rifornimento.

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