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    Transformation der Einzelhandelsplanung zur Steigerung von Bestandsoptimierung und Lieferkettenagilität in Anaplan für eine Athleisure-Marke

    Client: Eine Athleisure-Marke
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    case study
    • Anaplan
    • Einzelhandel
    Problemstellung Problemstellung

    Der Kunde, eine Premium-Athleisure-Marke aus Los Angeles, die im Einzelhandel und im E-Commerce aktiv ist, sah sich mit einer zunehmenden Komplexität der Planung konfrontiert, die durch ein schnelles SKU-Wachstum, häufige Produkteinführungen und die Expansion über alle Kanäle hinweg bedingt war.

    Strukturelle Ineffizienzen innerhalb des Anaplan-Ökosystems führten zu Leistungsengpässen, langsameren Berichtsprozessen und Governance-Lücken – was Skalierbarkeit, Bestandsübersicht und Entscheidungsgeschwindigkeit einschränkte. Das Unternehmen benötigte eine schlanke, leistungsstarke Planungsarchitektur, um nachhaltiges Wachstum zu unterstützen.

    Wichtigste Herausforderungen Wichtigste Herausforderungen
    • Ineffizienter Transaktionsknotenpunkt mit hoher Dimensionslückenhaftigkeit und Verarbeitungsengpässen
    • Überdimensioniertes Bedarfsplanungsmodell mit redundanten Berechnungen und großem Ressourcenverbrauch
    • Berichterstattung, die in Planungsmodelle eingebettet ist und zu Leistungskonflikten führt.
    • Langsame Berichtserstellung beeinträchtigt Lagerbestände während der Saison und die Transparenz der OTB-Aktivitäten
    • Fragmentierte Integrationsworkflows verringern die Effizienz der Datenverarbeitung.
    • Fehlende strukturierte ALM-Kontrollen erhöhen das Einsatz- und Betriebsrisiko
    Architektur mit dem besten Technologie-Stack
    • Anaplan
    Lösung implementiert Lösung implementiert
    • Der Transactional Hub wurde neu strukturiert, um die Datenlücken zu verringern, die Logik zu optimieren und die Skalierbarkeit zu verbessern.
    • Vereinfachte Bedarfsplanung durch Kombinationsschlüssel, modularen Aufbau und Vermeidung redundanter Berechnungen
    • Es wurde ein separates Berichtsmodell implementiert, um die Analyse von den Planungsaufgaben zu entkoppeln.
    • Optimierte Datensynchronisation und modellübergreifende AbhängigkeitenM
    • Es wurde ein strukturiertes ALM-Framework mit dedizierten Entwicklungs- und Produktionsumgebungen eingerichtet.
    • Einführung kontrollierter Releasezyklen und strukturierter Testabläufe
    • Standardisierte Governance- und Integrationsprozesse in der gesamten Planungslandschaft
    Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
    Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.
    Auswirkungen auf das Geschäft
    • Durch die Optimierung des Transactional Hubs wurden über 100 GB Mandanten-Arbeitsbereich eingespart.
    • Durch Optimierung der Bedarfsplanung wurden über 200 GB Speicherplatz für Mandanten eingespart.
    • Mehr als 35 % Verbesserung der Modellverarbeitungsleistung
    • Über 25 % schnellere Berichtserstellung für verbesserte Transparenz während der Saison
    • Reduzierung der gesamten Integrationszeit um mehr als 20 %
    • Verbesserte Governance , reduziertes Implementierungsrisiko und verbesserte langfristige Skalierbarkeit

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