Stok & Envanter Yönetimi
SOHO AI, satış geçmişi, mevsimsellik ve trend analizini kullanarak stok seviyelerini optimize eder, otomatik sipariş tetikler ve depo hareketlerini yönetir.
Neler Yapıyoruz?
Kullanım Senaryoları
- E-ticaret çok kanal stok senkronizasyonu
- Üretim hattı malzeme yönetimi
- Perakende çok şube stok optimizasyonu
- Gıda ve son kullanma tarihi takibi
- Yedek parça ve servis stok yönetimi
Nasıl Çalışıyoruz?
Mevcut stok süreci ve sistem analizi
Talep tahmini modelinin kurulumu
ERP/WMS entegrasyonu
Uyarı ve otomasyon kuralları belirleme
Test süreci ve devreye alma
Ölçülebilir Sonuçlar
Stok maliyetinde %30 azalma, stok tükenmesi olaylarında %80 düşüş
Stok & Envanter Yönetimi Nedir? Neden Önemlidir?
Stok yönetimi, hem fazla stok hem de stok yetersizliği durumlarında ciddi finansal kayıplara yol açan kritik bir operasyonel işlevdir. Geleneksel stok yönetiminde tahminler genellikle geçmiş satış ortalamalarına ve manuel muhakemeye dayanır; bu yaklaşım mevsimsel dalgalanmalar, pazar trendleri ve tedarik zinciri belirsizliklerini hesaba katamaz. SOHO AI stok yönetim sistemi bu tahminleri veri odaklı ve dinamik hale getirir.
Sistem, satış geçmişi, mevsimsellik, promosyon takvimi, tedarikçi temin süresi ve dışsal faktörleri (ekonomik göstergeler, trendler) birleştiren makine öğrenmesi modelleriyle SKU bazında talep tahmini üretir. Belirlenen minimum stok seviyelerine yaklaşıldığında otomatik yenileme siparişi tetiklenir veya satın alma ekibine talep bildirimi gönderilir.
Çok depolu ve çok kanallı (mağaza + e-ticaret + pazaryeri) yapılarda merkezi envanter görünümü sağlanır. Hangi depodaki ürünün hangi kanala gönderileceği, sipariş karşılama maliyeti ve teslimat hızı optimize edilerek otomatik yönlendirme kararı üretilir. Ölü stok ve yavaş hareket eden ürünler için otomatik uyarı ve aksiyon önerileri de sistemin kapsamı dahilindedir.
Sık Sorulan Sorular
Hangi e-ticaret ve depo yönetim sistemleriyle entegre olur?
Shopify, WooCommerce, Trendyol, Hepsiburada, N11 ve Netsis, Logo, SAP WM gibi depo yönetim yazılımlarıyla entegrasyon desteklenir.
Talep tahmini ne kadar doğru?
Ürün kategorisi ve veri tarihine bağlı olarak %85-93 doğruluk oranı sağlanmaktadır. Model sürekli kendi tahminlerini gerçekleşen satışlarla karşılaştırarak iyileşir.
Yeni ürünler için nasıl tahmin üretiliyor?
Benzer ürün kategorilerinin geçmiş verileri, pazar trendleri ve varsa ön satış sinyalleri kullanılarak ilk dönem tahmini üretilir.