Кейс · Supply chain
Прогнозування доставки та закупівель з Китаю
Кастомний пайплайн, що прогнозує час прибуття, вікна перезамовлення та ризик out-of-stock на Amazon та інших маркетплейсах.
- Клієнт
- Amazon-продавець із закупівлями в Китаї
- Обсяг
- Пайплайн прогнозування + дашборд перезамовлень
- Маркетплейси
- Amazon + майданчики ЄС
Проблема
Продавець закуповує товар у Китаї та продає на Amazon і інших маркетплейсах. Кожне рішення про перезамовлення — ручний ритуал у таблицях: вивантажити швидкість продажів, вгадати терміни фрахту й сподіватися, що страхового запасу вистачить.
Дві помилки повторювалися постійно: замовити запізно — out-of-stock і втрата позицій, або зарано — заморожені в товарі гроші на складі.
Що ми побудували
- Пайплайн, що щодня забирає продажі, залишки та інбаунд-постачання з API маркетплейсів.
- Модель прогнозу швидкості вибуття запасів по SKU з урахуванням сезонності та промо-періодів.
- Профілі lead-time постачальників і маршрутів: виробництво, порт-порт, митниця, остання миля.
- Вікна перезамовлення по кожному SKU: остання безпечна дата замовлення і оптимальна по кешу.
- Прапорці ризику out-of-stock з ранніми алертами в месенджер команди.
Як це працює щодня
Команда відкриває один дашборд. По кожному SKU видно: днів запасу лишилось, інбаунд-постачання з прогнозом прибуття, рекомендована дата перезамовлення і прапорець ризику. Якщо постачання зсувається або продажі стрибають — дати перераховуються, відповідальний отримує пінг.
Результат
Рішення про перезамовлення перетворилися з дня роботи в таблицях на дашборд, який команда перевіряє за хвилини. Закупівлі тепер сперечаються про стратегію, а не про те, чиї цифри правильні.
Пайплайн — власність клієнта і працює на його інфраструктурі.
Схожа проблема?
Розкажіть про ваші операції.
Опишіть процес, який болить — відповімо протягом одного робочого дня з чітким так/ні та наступними кроками.
- Відповідь протягом 1 робочого дня
- Чесна відповідь: беремося чи ні
- Жодних шаблонних пропозицій