Sesongproblemet: Høy gevinst, høy risiko
Sesongvarer — påske, sommer, jul, skisesong — er ofte de mest lønnsomme produktene i retail. Men de er også de vanskeligste å planlegge. Bestillinger gjøres måneder i forveien basert på gjetning, og korrigering underveis er begrenset av leveringstider.
Resultatet? Enten 30% rabatt på julegodt i januar, eller tomme hyller midt i sesongen. Begge scenariene koster.
AI-drevet sesongprognose: Mer enn «i fjor + 10%»
Varg analyserer sesongmønstre over flere år og kombinerer med:
- •Kalenderdrift — påsken faller på ulike datoer, og AI justerer automatisk
- •Trendendringer — kategorier som vokser eller krymper år over år
- •Butikkvariasjoner — noen butikker har sterkere sesong enn andre
- •Kampanjeeffekt — hvordan påvirker planlagte kampanjer etterspørselen?
Resultatet er en prognose per SKU per butikk som tar høyde for alle relevante faktorer — ikke bare fjorårets tall.
Praktisk: Sesongkalender med innkjøpstidspunkt
Varg genererer en sesongkalender som viser:
- •Når du bør bestille (basert på leveringstid og sesongstart)
- •Hvor mye du bør bestille per butikk (basert på prognose)
- •Nedtrapping — når du bør stoppe bestillinger for å unngå overskudd
- •Rebalanseringspunkt — halvveis i sesongen: trenger du mer eller bør du omfordele?
Dette gir innkjøperen en systematisk tilnærming til sesong — i stedet for ad-hoc-beslutninger under tidspress.
