Inteligentne prognozowanie sprzedaży i liczby klientów

Wyzwanie:
• • Brak dokładnych prognoz sprzedażowych w branży retail i gastronomii.
• • Przestarzałe metody oparte na ręcznym tworzeniu planów (np. w Excelu), niewykorzystujące czynników zewnętrznych (np. pogoda, eventy).
• • Konieczność integracji danych i zapewnienia jednego, spójnego źródła informacji dla wszystkich działów.

Rozwiązanie:
• Cel: Prognozowanie sprzedaży, liczby klientów oraz zysku netto (sprzedaż – koszty).
• Metoda: Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego (m.in. sieci neuronowe i XGBoost) na kilku wariantach i wybór najlepszego pod kątem dokładności.
• Dane: Historyczne wyniki sprzedaży, dane pogodowe, informacje o działaniach marketingowych.
• System end-to-end:
• Automatyczne zbieranie i przetwarzanie danych w chmurze.
• Interaktywny panel w Power BI z czytelnymi wizualizacjami.
• Możliwość szybkiego wdrożenia w małych i średnich firmach.

Korzyści:
• • Precyzyjne prognozy – uwzględnienie sezonowości, akcji promocyjnych czy warunków pogodowych.
• • Oszczędność czasu – kadra nie traci godzin na ręczne tworzenie planów.
• • Spójne źródło prawdy – wszyscy pracują na tych samych, zaufanych prognozach.
• • Skalowalność – łatwe rozbudowanie systemu wraz ze wzrostem ilości danych lub poszerzeniem sieci sprzedaży.

Efekty:
• Skrócenie czasu przygotowywania prognoz z kilku dni do kilku godzin.
• Zmniejszenie ryzyka przeszacowania lub niedoszacowania popytu.
• Lepsze planowanie zasobów (np. zatrudnienie, stany magazynowe).

Aplikacja webowa – dashboard operacyjny w czasie rzeczywistym

Wyzwanie:
• Zespoły produkcyjne nie miały bieżącego wglądu w realizację dziennych planów sprzedażowych czy liczbę obsłużonych klientów. Dowiadywały się o wynikach dopiero pod koniec dnia, co uniemożliwiało szybką reakcję.

Rozwiązanie:
• Zakres i dane: Sprzedaż, liczba transakcji, średni check, czas obsługi – wszystkie wskaźniki prezentowane w odniesieniu do planu/forecastu.
• Funkcjonalność “konkurencji”: Widok najlepszych trzech zespołów, co motywuje pozostałych do poprawy wyników.
• Czas rzeczywisty: Dane wyświetlane niemal natychmiast, co pozwala użytkownikom reagować na bieżąco.
• Technologia:Aplikacja webowa, dostępna na telewizorach w komórkach sprzedażowych.

Integracja i przepływ danych:
• Dane pochodzą bezpośrednio z systemów sprzedażowych.
• Przed wyświetleniem są odpowiednio przetwarzane i agregowane.
• Efekt prezentowany jest w postaci przejrzystego dashboardu, wyświetlanego m.in. na monitorach w strefach produkcyjnych.

Rozwiązanie:
• Natychmiastowe działanie: Zespoły mogą reagować od razu, gdy zauważą spadek wyników wobec planu.
• Lepsza koordynacja: Menedżerowie mają stały podgląd na sytuację, co skraca czas reakcji i ułatwia motywowanie pracowników.
• Wpływ na sprzedaż: Dynamiczne dostosowywanie strategii i zasobów zwiększa szanse na osiągnięcie (lub przekroczenie) planowanych celów.

Automatyczne grafikowanie pracowników na podstawie prognoz popytu

Wyzwanie:
• • Nadmierny czas poświęcany przez menedżerów na ręczne tworzenie grafików.
• • Częste przypadki tzw. overstaffingu – zatrudnianie zbyt wielu pracowników w okresach o niewielkim ruchu, co generuje niepotrzebne koszty.

Rozwiązanie:
• Wykorzystanie forecastu: System opiera się na prognozach sprzedaży i liczby klientów, aby z wyprzedzeniem określać liczbę osób niezbędnych na każdej zmianie.
• Integracja z istniejącym narzędziem: Przez API przesyłana jest siatka rekomendowanych stanowisk i godzin, a menedżer dodaje do niej konkretne nazwiska pracowników.
• Automatyzacja: Dzięki inteligentnemu planowaniu zapotrzebowania w poszczególnych godzinach i dniach, system tworzy grafik aż na miesiąc do przodu.

Rozwiązanie:
• Oszczędność czasu menedżerów: Eliminacja żmudnych, ręcznych prac nad rozkładem zmian.
• Niższe koszty: Redukcja liczby pracowników zatrudnianych nieproporcjonalnie do realnych potrzeb.
• Wysoka trafność: Osiągnięcie skuteczności na poziomie ~90% w przewidywaniu zapotrzebowania.
• Przejrzystość i organizacja: Pracownicy poznają harmonogram z wyprzedzeniem, a firmy mogą lepiej zarządzać zasobami

Inteligentne zamawianie półproduktów w restauracjach

Wyzwanie:
• • Brak dokładności w zamawianiu półproduktów (często zbyt duże lub zbyt małe ilości).
• • Marnotrawstwo niezużytych składników i awaryjne braki w kluczowych momentach.
• • Poleganie na intuicji i „wyczuciu” kadry zamiast na rzetelnych danych.

Rozwiązanie:
• Prognozowanie popytu: Analiza historycznej sprzedaży, sezonowości oraz zmian w menu.
• Receptury i zużycie: Uwzględnienie ścisłego zużycia składników wg receptur (+ procentowe odchylenie na potencjalne straty).
• Automatyczne zamówienia: System generuje listę półproduktów niezbędnych do pokrycia prognozowanej sprzedaży. Użytkownik (np. menedżer restauracji) może przejrzeć i ewentualnie edytować gotowe zamówienie.
• Integracja:Połączenie z tygodniowymi inwentaryzacjami w restauracji w celu automatycznej aktualizacji stanów magazynowych.

Rozwiązanie:
• Minimalizacja strat: Redukcja odpadów i przeterminowanych produktów.
• Większa dostępność: Zmniejszenie ryzyka braku kluczowych składników, co wpływa na jakość obsługi i satysfakcję klientów.
• Oszczędność czasu: Menedżerowie nie muszą już zgadywać ilości potrzebnych produktów; system sam proponuje optymalny zestaw zamówień.
• Lepsza organizacja: Uproszczenie i standaryzacja procesu planowania stanów magazynowych, co przekłada się na płynniejszy przepływ pracy i niższe koszty operacyjne.