Out of Stock... Meer omzet met slimme voorraadvoorspellingen

Out-of-stock problemen in de praktijk

Out-of-stock is een ogenschijnlijk simpel probleem dat toch complex blijkt in de praktijk. Het gaat om meer dan alleen weten hoeveel je verkoopt en op tijd bijbestellen. De werkelijke uitdaging zit in de variabiliteit van data: nieuwe producten hebben weinig historie, seizoensgebonden artikelen fluctueren sterk, en out-of-stock periodes verstoren je historische verkoopdata. De impact kan groot zijn. Bedrijven zijn gemiddeld 20% van de tijd out-of-stock over hun hele assortiment. Bij een product dat 100 stuks per week verkoopt à €100, betekent een verbetering van 10% al €15.000 extra omzet per jaar. Voor een heel assortiment loopt dit snel op. De oplossing ligt in dataverrijking: het toevoegen van context zoals zoekvolumes, campagne-effecten, prijswijzigingen en het herkennen van out-of-stock periodes. Machine learning algoritmes kunnen deze complexe patronen analyseren en vanaf week één voorspellingen doen, zelfs voor nieuwe producten. Het doel is om van 80% naar 95% beschikbaarheid te groeien, waarbij je balanceert tussen voorraadkosten en gemiste omzet.