Kembali ke Studi Kasus
RetailKlien: Nusantara Retail Group
Big Data Analytics untuk Prediksi Stok Retail
Hasil Terukur
87%
Akurasi prediksi
42%
Overstock turun
4 bln
ROI tercapai
Challenge
Masalah Klien
Ritel dengan 3000+ SKU dan data transaksi 2 tahun, tapi tidak ada sistem analitik. Pembelian stok berdasarkan insting, mengakibatkan overstock barang lambat terjual dan stockout barang populer.
Solution
Pendekatan LADS
Implementasi engine analitik Python + Pandas. Data historis dianalisis untuk forecasting permintaan per SKU, segmentasi produk berdasarkan velocity, dan rekomendasi reorder point otomatis.
Result
Hasil & Dampak
Akurasi prediksi 87%, overstock turun 42%, stockout berkurang 68%. ROI tercapai dalam 4 bulan setelah implementasi. Owner kini mengambil keputusan pembelian berbasis data.
#Python#Pandas#Forecasting#Big Data#Retail
Menghadapi tantangan serupa?
Tim LADS siap membantu mewujudkan transformasi digital untuk bisnis Anda. Konsultasi pertama gratis.
Mulai Konsultasi