VarejoEstudo de caso anonimizado — identidade do cliente confidencial.
Varejo · Estudo de caso

Ações em que você pode confiar — então o omnicanal realmente funciona.

Um varejista que faz click-and-collect e envio da loja não pode cumprir de forma confiável porque a precisão do estoque da loja fica entre 60 e meados graus e poucos graus. Ações Phantom cancelam ordens; Ações de segurança prendem dinheiro.

ESTUDO DE CASOPrecisão de estoqueVarejo · Estudo de casoRFID passivoPosição ao vivo · Passive RFID−50%Esgotado
Desfechos

O que o programa entregou.

63% → 95%+

Precisão do inventário após o nível de item RFID.

+1.5–5.5%

Aumento nas vendas relatado pela maioria dos varejistas RFID.

−50%

Redução de estoque; ~15% menos encolhedor.

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

O desafio

Inventário impreciso quebra todas as promessas omnichannel. As quebras de estoque perdem vendas, as contagens manuais são lentas e a redução diminui a margem.

Nossa abordagem

  • Marcagem Passive RFID em nível de item na fonte ou na loja.
  • Contagens de ciclos portáteis mais leitores opcionais de overhead/fixos para zonas ativas.
  • Defina alvos de precisão e uma cadência de contagem por categoria.
  • Alimente o estoque RFID no OMS para que o envio da loja seja confiável.
  • Use leituras de saída no estilo EAS para desencorajar o encolhimento.

Tecnologia e integração

Stack implantada: Tags em nível de item Passive RFID, dispositivos portáteis, leitores fixos/overhead; Integração EAS.

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

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