Globus 集團擁有 18,500 名員工，營運範圍跨三個國家/地區。除了在德國共有 47 間大賣場、91 間自己動手做門市和 6 間電子門市外，Globus 集團還有捷克共和國的 15 家全品類門市、俄羅斯的 15 家全品類門市，以及盧森堡的 2 家自己動手做門市。
成功案例
Globus CR
需求計畫
Globus CR 專注於透過機器學習 (Machine Learning) 驅動的自動化來創造價值
公司
企業挑戰
自商業發展之初，促銷對零售商就非常重要。隨著科技愈發成熟，採取合適的促銷策略可以增強品牌忠誠度、促進購買決策、吸引新顧客、消化多餘庫存，並提升每筆交易的平均金額。另外，沒有庫存就無法促銷，因此妥善管理補貨流程是成功的關鍵。
對於 Globus CR 而言，密切關注這兩個領域是供應鏈管理策略的核心。由於促銷占比極高且勞動成本近期大幅上升，他們從策略角度思考如何降低規劃與執行成本，最終發現問題源自成本高昂的手動流程以及促銷後累積的剩餘庫存。為了確保企業符合未來需求並保持韌性，他們決定與 Blue Yonder 合作。
市場環境很容易受促銷和價格推動。手動且繁瑣的促銷計畫流程。大量的促銷後剩餘庫存堆滿後倉儲存空間。勞動成本增加推動對自動化需求。
解決方案
在實施 Blue Yonder Demand Edge 和 Store Fulfilment 之前，集中化和自動化的流程似乎遙不可及。由於數據洞見和計畫活動分散在企業的不同部門，因此很難將促銷剩餘品和庫存不足都維持在合理的水平。在 Globus 與 Blue Yonder 的密切協調下，這些解決方案成為實現更高促銷預測精準度及更需求導向、自動化且集中化促銷計畫與補貨流程的關鍵改變者。
「促銷幾乎佔 Globus 食品業務的一半：在使用 Blue Yonder 的 AI 自動訂購的品項中，缺貨率降低 20%，而促銷後剩餘庫存降低 40%。」
–Hans-Jörg Bauer CEO of Globus CR, v.o.s.
以自動化馴服波動的市場
許多零售商正在尋求利用機器學習的力量來提升預測、計畫與補貨流程的效率。透過 Blue Yonder Demand Edge，Globus CR 能夠開發出高度精準預測，這些預測超越了傳統的確定性預測演算法，包含了數百個額外的需求影響因素。
成果以永續的方式實現，促銷期間缺貨率減少 20%，促銷庫存商品減少 40%，促銷計畫與補貨流程大幅自動化。Globus CR 成功地從以門市為基礎的人工促銷流程，轉型為符合未來需求的集中式自動化流程，從而實現更大的價值，也能更有效率地服務客戶。
Globus 與 Blue Yonder 的合作團隊重點管理機器學習自動化帶來的變革，並同步追蹤各項關鍵績效指標的提升。兩大組織攜手合作，持續推動，最終成功完成導入。
解決方案的助益
全面預測，增加決策制定的準確性。改善數據品質、數據流程、技術和商業流程。集中化和自動化的門市促銷流程。
Blue Yonder 的專業知識
Blue Yonder 是全球性的軟體即服務 (Software as a Service) 供應商，具有端到端、整合零售與供應鏈方面的規劃與執行能力，為全球超過 4,000 家客戶提供服務。憑藉我們獨特的專業能力，客戶能有效降低成本、增加營收成長、更快實現價值，兌現客戶的每一項承諾。
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