Sortiments- und Absatzplanung im Einzelhandel mit KI (Machine Learning)

Sortiments- und Absatzplanung im Einzelhandel mit KI (Machine Learning).

MODUL 01: PLANUNG IM HANDEL

• Sortiment, Fläche und Absatz als Stellhebel
• Wo ML gegenüber Erfahrung gewinnt
• Datenquellen: Kasse, Loyalty, Wetter, Aktionen
• Live-Demo: die filialgenaue Absatzprognose
• Ihre Ausgangslage: Wie planen Sie heute?

MODUL 02: ABSATZPROGNOSEN

• Filial- und artikelgenaue Prognosen
• Aktions- und Kannibalisierungseffekte
• Übung: Sie erstellen eine Absatzprognose für eine Warengruppe
• Der Aha-Moment: der Aktionseffekt wird sichtbar
• Prognosegüte messen

MODUL 03: SORTIMENT UND FLÄCHE

• Sortimentsoptimierung und Listungsentscheidungen
• Regal- und Flächenproduktivität
• Lokalisierung: Filialclustering
• Übung: Sie leiten eine Listungsentscheidung ab
• Renner und Penner datenbasiert erkennen

MODUL 04: UMSETZUNG

• Integration in Merchandising- und ERP-Systeme
• Zusammenspiel mit Disposition und Einkauf
• Fallstudie: eine datengetriebene Sortimentsentscheidung
• Die Planer mitnehmen
• Ihr Fahrplan zur smarten Planung