Eine internationale Einzelhandelskette musste Distributions-Strategien möglichst quantitativ exakt bewerten und entsprechende ROI Berechnungen und Business Cases entwickeln zu können
Dabei standen insbesondere ungenutzte Absatz-Potentiale und die gezieltere Sortimentsgestaltung in Filialen im Fokus
Empirische Basis für die Simulation sollten Absatzmodelle und Kundenpersonas sein, die aus historischen Absatz-, Produkt- und Demographiedaten extrahiert werden sollten
Dabei machten Faktoren wie die Breite des Sortiments und die Komplexität des Logistiknetzwerks eine skalierbare Datenverarbeitung (Big Data, Parallelisierung) unumgänglich
Lösung
Realisierung einer kundenindividuellen Simulation aufbauend auf einer Scientific Computing Plattform
Modellierung von Kundenverhaltensmustern aus Absatzdaten, Produktinformationen usw. mittels Statistischer Modellierung
Enge und kurz-getaktete Abstimmung mit kundenseitigen Entscheidern zur raschen Bewertung möglichst vieler Szenarien
Visualisierung von komplexen Logistik- und Vertriebsprozessen
Ergebnisse
Rasche Evaluierung einer Vielzahl von Szenarien
Klare quantitative ROI Bewertung von Strategien
Identifikation von Prozess-Bottlenecks
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