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咖啡零售的数字化转型:通过人工智能驱动的预测减少浪费并提高客户关注度

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技术
  • 功能应用 - 库存管理系统
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
适用行业
  • 回收与废物管理
  • 零售
适用功能
  • 仓库和库存管理
用例
  • 需求计划与预测
  • 库存管理
服务
  • 数据科学服务
关于客户
该客户是一家跨国咖啡烘焙商和零售商,在全球拥有超过 30,000 家咖啡馆的网络。该公司致力于减少浪费和改善客户服务,作为这一承诺的一部分,它启动了一项大型数字化转型计划。该公司投资了数据科学团队并开发了专有算法来预测天气对需求和商店客流量的影响。然而,由于预测不准确,以及咖啡师在行政任务而不是客户服务上花费过多时间,该公司面临着大量食物浪费的挑战。
挑战
一家跨国咖啡烘焙商和零售商在全球拥有超过 30,000 家咖啡馆的网络,其运营面临着重大挑战。该公司的咖啡师每天花费大约六个小时处理订购、库存管理和预测等行政任务,这削弱了他们专注于客户服务的能力。此外,由于预测不准确,该公司还面临着严重的食物浪费问题。这个问题很复杂,因为每家商店库存有 500 到 5,000 个 SKU,需求波动受到天气、品种、定价和当地活动等因素的影响。该公司投资了数据科学团队并开发了专有算法来预测天气对需求和商店客流量的影响,但这些并没有充分发挥其潜力。
解决方案
该公司与 o9 启动了一项大型数字化转型计划,旨在通过人工智能驱动的预测、分类规划和单一平台上的补货来减少咖啡师的行政工作并减少浪费。 o9 平台能够使用分析和最少的手动输入来自动执行预测、补货、库存管理和分类规划。该公司还能够在商店 SKU 级别进行预测,结合天气和当地事件等领先指标。针对当地活动,开发了一款应用程序来支持咖啡师输入他们对当地市场的了解。天气或当地事件的变化将驱动基于o9数字大脑的自动补货。该公司用Python开发的专有算法被纳入o9平台,使该公司能够大规模运行人工智能算法。
运营影响
  • The implementation of the o9 platform led to a significant transformation in the company's operations. Baristas were able to spend less time on administrative tasks and more time focusing on customers, leading to improved customer service. The company's food waste problem was also significantly reduced due to more accurate forecasting and replenishment. The company was able to leverage its investment in data science teams and proprietary algorithms, running these at scale on the o9 platform. This allowed the company to respond more quickly to changes in demand and make more accurate predictions about the impact of weather and local events on store traffic and demand.
数量效益
  • Significant reduction in hours spent on manual planning and inventory management at a store level
  • Substantial reduction in the volume and dollars of food waste
  • Improved assortment planning and faster response to changes in demand

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