Как дистрибьютор Nestle, Mars и P&G в СНГ экономит 1 млрд ₽

в год с помощью цифровой системы прогнозирования спроса

Пример внедрения Novo Forecast Enterprise
  • О компании
    ALIDI — дистрибьютор Nestle, Mars, P&G в России, Беларуси и Казахстане. Компания поставляет более 20 000 товаров 160 000 клиентам — розничным продавцам и другим посредникам.


    О компании в цифрах

    • В 2021 году оборот 80 млрд ₽
    • Входит в топ-5 крупнейших логистических операторов России
    • Представлена в 62 регионах, где расположены 18 распределительных центров
    • Входит в 200 крупнейших частных компаний России
    • Штат компании — 9 000 сотрудников
  • Проблемы бизнеса
    Менеджеры использовали собственные методы составления прогнозов продаж. прогнозы продаж в Excel. Всё было достаточно примитивным: расчет в Excel, согласование планов продаж и промо через почту. Точность не превышала 40%.

    В процесс не вовлекались сотрудники разных департаментов и компаний-поставщиков — это также ухудшало прогнозирование. Доля неликвида и out-of-stock были высокими, а дистрибьютор терял деньги.

    И чем ниже точность прогноза, тем больше теряет компания. А если учитывать масштабы деятельности ALIDI, речь идет о миллиарде ₽ в год.
  • Задачи проекта
    • Повысить точность прогноза
    • Снизить уровень неопределенности и наладить процессы прогнозирования
    • Сократить расходы бизнеса

    Выполнение этих задач помогло бы ALIDI

    • Выстраивать более стабильные отношения с поставщиками
    • Повышать удовлетворенность клиентов: снижение процента неликвида (который составлял около 20% от общего объема товарооборота), сокращение случаев out-of-stock 
    • Эффективнее выстраивать внутренние процессы. Например, не покупать лишние товары «на всякий случай»
Что сделали


  • Компания ALIDI обратилась в Novo BI — мы обсудили задачи и взялись за проект. Решили внедрить Novo Forecast Enterprise — систему автоматизации прогнозирования, совместного планирования и оптимизации цепей поставок
  • Полная интеграция заняла около 6 месяцев, а окупила примерно за 12 месяцев
  • Повышение точности прогнозов произошло уже в течение первого месяца
  • Через 6 месяцев точность прогнозов выросла, но компании требовался инструмент, который бы объединил работу сотрудников различных департаментов, а также специалистов со стороны конечных клиентов и поставщиков. Поэтому в сотрудничестве начался новый этап — кастомизация Novo Forecast Enterprise под нужды клиента
  • Мы создали систему прогнозирования предприятия с полной автоматизацией бизнес-процессов, расчета прогнозов и многопользовательской средой для совместного планирования факторов, влияющих на точность прогноза

Как решение закрыло проблему клиента

Цепь поставок включает в себя множество участников и факторов. От них зависит, где, когда и сколько товара окажется в конкретный момент времени.Спрогнозировать такую сложную систему с большим количеством данных довольно сложно без искусственного интеллекта и машинного обучения.

Поэтому ALIDI и обратились за внедрением Novo Forecast Enterprise. ПО оптимизирует процесс планирования и с высокой точностью прогнозирует спрос на товар. Система получает данные от всех участников цепи поставок, анализирует их, учитывая внешние факторы и прогнозирует необходимое количество товара. 

Алгоритмы могут выдавать точность до 99% для отдельных категорий, также прогнозировать, когда и на какой товар выгоднее вводить промо активности. 


Результаты

Настроили процесс прогнозирования:

  • Теперь в него вовлечены более 600 сотрудников из разных стран, которые ежедневно вносят данные и строят планы, что повышает точность конечного прогноза
  • Скорость расчета выросла в десятки раз. Не нужно больше ждать ответа по почте — все автоматизировано
  • Товар больше не закупается на «всякий случай» и «пусть будет». Решения принимаются на основе прогнозов

Увеличилась точность прогнозирования:

  • На 45%, с 40% до 85%

Компания сократила расходы:

  • Количество неликвида снизилось на 50 %
  • Случаи out-of-stock сократились на 10%

Суммарно цифровое решение NFE помогает
экономить 1 млрд ₽ в год

Оставьте заявку
на консультацию!



Расскажем, как достичь
таких же результатов
в вашем проекте
Made on
Tilda