Tantangan
Overstock Seasonal
Barang musiman menumpuk jadi dead stock setelah musim berakhir.
Beli Menebak
Perencanaan pembelian berdasarkan firasat, bukan data.
Modal Mati
Kerugian besar dari stok yang lambat laku.
Cara Kerja
- 1
Pelajari Histori
Engine mempelajari pola penjualan 3 tahun, tren musiman, dan event.
- 2
Prediksi Permintaan
Sistem memproyeksikan kebutuhan tiap SKU.
- 3
Rekomendasi Beli
Saran pembelian muncul agar stok tepat jumlah.
Solusi Kami
Forecasting ML
Prediksi permintaan berbasis machine learning.
Analisis Musiman
Tren musiman dan event kalender ikut diperhitungkan.
Planner Dashboard
Perencana melihat proyeksi dalam satu layar.
Hasil
-20%
Inventory holding cost
Naik
Akurasi pembelian
Siap
Stok saat peak season
Teknologi
Machine Learning Engine Historical Data Analysis Planner Dashboard