Verbesserte Planung im Bereich E-Commerce Logistik
BESTELL- & RETOURENMENGEN PROGNOSE FÜR EINEN FASHION RETAILER
Die rasant steigende Bedeutung des Onlinehandels, stellt Logistikdienstleister vor zunehmende Herausforderungen in Bezug auf Lager- und Lieferplanung. Für das Unternehmen Mode Logistik GmbH & Co. KG konnte nun, dank Bestell- und Rückläuferprognosen, eine bessere Planung der E-Commerce Logistik ermöglicht werden.
HERAUSFORDERUNG
Die Mode Logistik GmbH & Co. KG ist Betreiber der gesamten Logistik des Modehändlers Peek & Cloppenburg KG mit Sitz in Düsseldorf. Neben der Einzelhandelslogistik verantwortet die Mode Logistik ebenfalls die Lager des Onlinehandels der Fashion ID GmbH & Co. KG.
Der Onlinehandel des Modehändlers ist sehr dynamisch und stellt den Logistikdienstleister vor eine große Herausforderung in der Lager- und Lieferplanung. Zudem gewinnt er immer mehr an Bedeutung beim Konsumenten. Für eine bessere Planung der E-Commerce-Logistik wurden Prognosen von Bestellungen und Rückläufern im Onlinehandel angefertigt.
ANSATZ
Für die Prognose von künftigen Bestellungen und Rückläufern wurde eine Vielzahl an Datentöpfen untersucht. Neben vergangenen Bestell- und Rückläufermengen und Lagerbeständen gehen unter anderem bekannte Daten zu Marketingaktionen und Feiertagen in die Berechnung ein. Für die Modellierung wurden verschiedene Forecasting-Methoden getestet und hinsichtlich ihrer Güte bewertet.
Um neben den genannten Daten auch das Expertenwissen des Mitarbeiters mit einzubeziehen, können Mitarbeiter über eine graphische Schnittstelle eigene Attribute anlegen und in die Analyse einfließen lassen.
ERGEBNIS
Die Bestell- und Rückläuferprognosen stellen eine deutliche Erleichterung in der Kapazitätsplanung des Kunden dar. Über das bereitgestellte Tool können die Prognosen per Knopfdruck angefertigt und optimal in den Arbeitsalltag einbezogen werden.
PROJEKTINFO
Branche:
Logistik, Fashion-Retailer
Use Case:
Bestell- und Retourenprognose (Forecasting)
Datengrundlage:
Bestellungen sowie Bestellhistorie, Retourenhistorie, Lagerbestände, Warenkorbcharakteristika, Marketingaktionen, Feiertage
Projektlaufzeit:
nach Proof of Concept (ca. 4 Wochen) fortlaufend im Regelbetrieb im Einsatz
Tools
Python, MongoDB, PostgreSQL, Angular, Ruby on Rails, Docker
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