Heimtierbedarf-Handel
KI-gestützte Einkaufs- und Reichweitenplanung
Ausgangslage: Einkaufs- und Bestandsentscheidungen erfolgten überwiegend erfahrungsbasiert — mit dem Risiko von Über- oder Unterbeständen.
Lösung: Eine datengetriebene Reichweitenplanung prognostiziert den Bedarf je Artikel und unterstützt Einkaufsentscheidungen; ergänzt um eine Optimierung der Lager-/Flächenplanung.
Ergebnis: Fundiertere Einkaufsentscheidungen, bessere Verfügbarkeit bei geringerem Überbestand.
Ausgangssituation
Im Heimtierbedarf hängt der Erfolg an Verfügbarkeit und Kapitalbindung zugleich: Fehlt ein gängiger Artikel, wandert der Kunde ab; liegt zu viel auf Lager, bindet das Kapital und Fläche. Die Einkaufs- und Bestandsplanung erfolgte überwiegend erfahrungsbasiert, was bei breitem Sortiment schwer zu skalieren ist.
Zielsetzung
Einkaufsentscheidungen sollten auf eine belastbare Datengrundlage gestellt werden — mit dem Ziel, Verfügbarkeit zu sichern und gleichzeitig Überbestände zu vermeiden.
Lösungsansatz
Wir haben eine datengetriebene Reichweitenplanung aufgesetzt, die den Bedarf je Artikel prognostiziert und den Einkauf mit konkreten Hinweisen unterstützt. Ergänzend wurde die Lager- und Flächenplanung betrachtet, um Bestände auch physisch sinnvoll zu organisieren.
Umsetzung
Die Planung nutzt die realen Verkaufs- und Bestandsdaten und übersetzt sie in nachvollziehbare Empfehlungen, die der Einkauf prüfen und anpassen kann.
Ergebnis
Die Einkaufsentscheidungen wurden fundierter: bessere Verfügbarkeit bei tendenziell geringerem Überbestand — und damit ein besseres Gleichgewicht aus Servicegrad und Kapitalbindung.
Für wen sich das eignet
Für Händler mit breitem Sortiment und schwankender Nachfrage, die ihren Einkauf datenbasiert steuern und Bestände optimieren wollen.
Eingesetzt: Datenanalyse & Prognose, Prozess-Mining, Reporting