Wie GreenLeaf die Betriebskosten um 22 % mit Predictlys KI-gestützter Workflow-Automatisierung gesenkt hat
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10Minuten Lesezeit
GreenLeaf ist ein führendes E-Commerce-Unternehmen, das sich auf nachhaltige Produkte und umweltfreundliche Haushaltswaren spezialisiert hat. Während ihr Geschäft stetig wuchs, sahen sie sich zunehmenden Herausforderungen beim effizienten Management ihrer Bestände und Lieferkettenprozesse gegenüber. Die manuellen Abläufe von GreenLeaf waren fehleranfällig, und das Unternehmen fand sich häufig in Situationen mit Überbeständen oder Lieferengpässen wieder, was sowohl der Rentabilität als auch der Kundenzufriedenheit schadete.
Die Herausforderung:
GreenLeaf hatte häufige Probleme mit Überbeständen und Bestandslücken aufgrund ungenauer Nachfrageprognosen. Ihr Lagerverwaltungssystem war weitgehend manuell und basierte auf historischen Verkaufsdaten und Bauchgefühl anstelle von Echtzeitinformationen. Infolgedessen kaufte das Unternehmen entweder zu viel Lagerbestand, was Kapital in unverkauften Waren band, oder nicht genug, was zu Verkaufsverlusten und enttäuschten Kunden führte.
Ihre manuellen Lagerverfolungs- und Prognoseprozesse waren nicht nur ineffizient, sondern auch zeitaufwendig. Die Mitarbeiter verbrachten erhebliche Zeit damit, Daten zu sammeln, Lagerbestände zu verwalten und die Nachfrage vorherzusagen. Der Mangel an Echtzeitinformationen bedeutete, dass Entscheidungen oft auf veralteten Informationen basierten, bevor sie getroffen wurden. GreenLeaf wusste, dass sie ein besseres System benötigten, das die Abläufe optimieren, menschliche Fehler reduzieren und ihre Lieferkette für Wachstum optimieren konnte.
Die Lösung:
GreenLeaf entschied sich, Predictly’s KI-gesteuerte Workflow-Automatisierung und Lieferkettenprognose -Tools zu implementieren. Predictly's KI integrierte sich in ihre bestehende E-Commerce-Plattform und lieferte Echtzeitanalysen zur Kundennachfrage, Verkaufstrends und Marktbedingungen. Die Plattform nutzte diese Daten, um automatisch genaue Nachfrageprognosen zu generieren, was GreenLeaf half, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Abfall zu minimieren.
Automatisierte Benachrichtigungen informierten das Team, wenn die Lagerbestände unter einen kritischen Schwellenwert fielen oder wenn die Nachfrage nach bestimmten Produkten anstieg. Diese Benachrichtigungen ermöglichten es GreenLeaf, den Lagerbestand rechtzeitig nachzubestellen, um die Nachfrage zu decken, ohne Überbestände zu haben. Die KI-gesteuerte Plattform bot auch vorhersagende Einblicke darüber, welche Produkte voraussichtlich eine erhöhte Nachfrage sehen würden, basierend auf saisonalen Trends, Kundenpräferenzen und externen Marktbedingungen, und half dem Unternehmen, sich im Voraus darauf vorzubereiten.
Mit Automatisierten Berichten konnte das Team von GreenLeaf jederzeit auf detaillierte Berichte über Lagerbestände, Leistung der Lieferkette und Verkaufsprognosen zugreifen. Diese Berichte wurden in Echtzeit erstellt, sodass Entscheidungen basierend auf den neuesten Daten und nicht auf veralteten Zahlen aus Wochen zuvor getroffen wurden.
Ergebnisse:
22% Reduzierung der Betriebskosten:
Im ersten Jahr der Nutzung von Predictly verzeichnete GreenLeaf eine 22%ige Reduzierung der Betriebskosten<. Durch die Optimierung der Lagerbestände und die Minimierung von Abfall reduzierte das Unternehmen die Kosten, die mit Überbeständen verbunden sind, erheblich. Gleichzeitig bedeuteten weniger Bestandslücken, dass sie keine Verkäufe mehr aufgrund nicht verfügbarer Produkte verloren.><. Durch die Optimierung der Lagerbestände und die Minimierung von Abfall reduzierte das Unternehmen die Kosten, die mit Überbeständen verbunden sind, erheblich. Gleichzeitig bedeuteten weniger Bestandslücken, dass sie keine Verkäufe mehr aufgrund nicht verfügbarer Produkte verloren.<\/p>>. Durch die Optimierung der Lagerbestände und die Minimierung von Abfall reduzierte das Unternehmen die Kosten, die mit Überbeständen verbunden sind, erheblich. Gleichzeitig bedeuteten weniger Bestandslücken, dass sie keine Verkäufe mehr aufgrund nicht verfügbarer Produkte verloren.<\/p><\/li>50% schnellerer Nachbestellprozess:
Das automatisierte Lagerverwaltungssystem von Predictly beschleunigte GreenLeafs Nachbestellprozess um 50%. Anstelle auf manuelle Verfolgung zu setzen, überwachte die KI-gesteuerte Plattform die Lagerbestände in Echtzeit und leitete bei Bedarf automatisch Nachbestellungen ein. Dies reduzierte Verzögerungen in der Lieferkette und stellte sicher, dass beliebte Produkte immer verfügbar waren, wenn die Kunden sie benötigten.60% weniger Bestandslücken:
Dank Predictly’s genauer Nachfrageprognosen erlebte GreenLeaf 60% weniger Bestandslücken, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und einer erhöhten Wiederholungsgeschäft führte. Die Kunden konnten die Produkte, die sie wollten, häufiger auf Lager finden, was zu weniger abgebrochenen Warenkörben und höheren Verkaufsconversionraten führte.80% Reduzierung der manuellen Dateneingabe:
Die Automatisierung des Lagerverwaltung und der Lieferkettenprozesse führte zu einer 80%igen Reduzierung der manuellen Dateneingabe für das Team von GreenLeaf. Dies sparte nicht nur Zeit, sondern reduzierte auch menschliche Fehler, die zuvor für Bestandsabweichungen und Ineffizienzen in der Lieferkette verantwortlich waren.Verbesserte Genauigkeit der Nachfrageprognose:
Predictly’s KI-gesteuerte Prognose verbesserte die Genauigkeit von GreenLeafs Nachfragevorhersagen erheblich. Die Plattform berücksichtigte sowohl historische Daten als auch externe Faktoren, wie saisonale Nachfragespitzen, Kundenmuster und wirtschaftliche Indikatoren, um Prognosen zu liefern, die 40% genauer waren als die früheren manuellen Methoden des Unternehmens.>
Wichtige Erkenntnisse:
Optimierte Lieferkette: Predictly half GreenLeaf, ihre Lieferkette zu rationalisieren, Abfall zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und sicherzustellen, dass das Unternehmen die Kundennachfrage ohne Überbestände oder Engpässe erfüllen konnte.
Kosteneinsparungen: Durch die Senkung der Betriebskosten um 22% konnte GreenLeaf diese Einsparungen in andere Bereiche des Geschäfts reinvestieren, wie z.B. Marketing und Produktentwicklung.
Erhöhte Kundenzufriedenheit: Mit weniger Bestandslücken und schnelleren Nachbestellungen konnte GreenLeaf ein zuverlässigeres und befriedigenderes Einkaufserlebnis für seine Kunden bieten, was zu höherer Loyalität und Wiederkäufen führte.
Testimonial:
"Die KI-gesteuerten Erkenntnisse von Predictly waren ein Wendepunkt für unsere Lieferkette. Früher hatten wir Schwierigkeiten mit ungenauen Nachfrageprognosen und Ineffizienzen in unserer Lagerverwaltung. Jetzt können wir der Nachfrage voraus sein, Abfall reduzieren und sicherstellen, dass unsere Kunden immer das finden, wonach sie suchen. Die Zeit, die wir allein bei der manuellen Dateneingabe gespart haben, ist den Aufwand wert."
— Lisa Park, Chief Operations Officer, GreenLeaf
Die Geschichte von GreenLeaf demonstriert die transformative Kraft von KI bei der Optimierung von Lieferkettenoperationen. Durch die Nutzung von Predictly’s Workflow-Automatisierung und prognostizierter Vorhersagen konnte das Unternehmen die Kosten erheblich senken, die betriebliche Effizienz verbessern und ein besseres Erlebnis für seine Kunden bieten – und das alles, während Zeit und Ressourcen für strategisches Wachstum freigesetzt wurden.
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