Kundehistorie

Søstrene Grene forbedrer fordelingsnøjagtigheden

Søstrene Grene blev grundlagt i 1973 og tilbyder et bredt udvalg af produkter til hjemmet designet med nordisk inspiration. Søstrene Grene har i dag over 250 butikker over hele Europa.

Implementeringsproces

Implementeringen af AGR’s system var en trinvis proces:

1

Vigtigheden af nøjagtige prognoser

Opdag, hvordan nøjagtige prognoser er nøglen til effektiv lagerstyring, omkostningskontrol og forretningsmæssig modstandsdygtighed.

2

Vigtigheden af nøjagtige prognoser

Opdag, hvordan nøjagtige prognoser er nøglen til effektiv lagerstyring, omkostningskontrol og forretningsmæssig modstandsdygtighed.

3

Vigtigheden af nøjagtige prognoser

Opdag, hvordan nøjagtige prognoser er nøglen til effektiv lagerstyring, omkostningskontrol og forretningsmæssig modstandsdygtighed.

4

Vigtigheden af nøjagtige prognoser

Opdag, hvordan nøjagtige prognoser er nøglen til effektiv lagerstyring, omkostningskontrol og forretningsmæssig modstandsdygtighed.

5

Vigtigheden af nøjagtige prognoser

Opdag, hvordan nøjagtige prognoser er nøglen til effektiv lagerstyring, omkostningskontrol og forretningsmæssig modstandsdygtighed.

Resultatet

Søstrene Grene forbedrer fordelingsnøjagtigheden

Hver uge distribuerer lastbiler fra Aarhus nye produkter til omkring 250 Søstrene Grene-forhandlere i Europa.
Fordelingen af mængderne pr. vare og pr. butik er baseret på det intelligente allokeringssystem fra AGR.
Systemet forbedrer præcisionen betydeligt, hvilket betyder højere omsætning, mindre tabt salg og lavere lagerbeholdning i hele forsyningskæden med mindre besvær.

Størstedelen af Søstrene Grene-butikkerne får omkring 100 nye varer hver uge.
Det er en central del af deres forretningsmodel altid at tilbyde kunderne en ny oplevelse med nye produkttilbud, hvilket tilskynder kunderne til at besøge butikken ofte.
Men hvordan afgør chefen for Supply Chain, Jakob Skytt Gregersen, og hans kolleger, hvor mange varer der skal leveres til hver butik, når 60 procent af den ugentlige forsendelse består af nye varer?
Tidligere blev allokeringen bestemt som en procentdel af det samlede salgsbudget.
“Vi havde tidligere en one-size-fits-all-løsning, hvor den primære drivkraft for varedistributionen var vores salgsbudget, så en butik med høj omsætning fik store mængder, og en butik med lav omsætning fik mindre mængder.”

Fordeling baseret på prognose

Det har nu ændret sig.
I dag har den succesfulde detailkæde indført et allokeringssystem, der er udviklet i samarbejde med AGR, og som distribuerer produkter til butikkerne med større præcision.
Det betyder, at butikkerne i dag modtager den korrekte mængde af alle varer, så de matcher deres reelle antal og behov.
Det er en stor fordel for både butikkerne, centrallageret i Aarslev vest for Aarhus og indkøbsafdelingen.

Men hvordan kan det lade sig gøre?
“I dag kan vi mere præcist estimere butikkernes salgsmængder, fordi vi baserer fordelingen af varer på salgshistorik og prognoser,” forklarer Jakob Skytt Gergersen og tilføjer: “Størstedelen af varerne er nye, men vi opererer med en kategorisering af varer i tre niveauer. For eksempel kan niveauerne for en spisestuestol være: Niveau 1 Møbler, Niveau 2 Siddepladser og Niveau 3 Spisestuestole. Salgshistorikken for et nyt produkt er så baseret på historikken for en række sammenlignelige varer på niveau 3.”

Smertefri implementering

Ifølge Jakob Skytt Gregersen er det en stor forbedring, fordi butikkerne har forskellige salgsprofiler, og derfor er prognoser baseret på salgshistorik et mere præcist grundlag end det samlede salgsbudget.
Han understreger, at der er mange nuancer, der spiller ind på salget, f.eks. region, land, lokale forhold, beliggenhed (gade eller indkøbscenter) osv.

Detailkæden begyndte at arbejde med AGR-løsningen i 2019 og har brugt meget tid på at forberede sig på implementeringen.
Softwaren blev taget i brug i slutningen af 2019 og var stort set smertefri.
Den største udfordring er datakvalitet og mangel på data.
Vi har derfor investeret i et Product Data Management-system for at sikre konsistens i oprettelsen af produktstamdata og for at sikre data af høj kvalitet, forklarer han.