Studi kasus solusiP041
Forecast pembelian masih feeling karena data penjualan kotor
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Buyer retail membeli berdasarkan intuisi. Overstock seasonal dan stockout SKU kunci terjadi bersamaan.
Batasan
- Data POS tidak bersih
- Promo history hilang
- Lead time supplier tidak terawat
Pendekatan
Diagnose
Bersihkan histori jual + promo flag; segmentasi SKU; pilih metode forecast sederhana.
Deliver
Data pipeline + forecast baseline + exception (bukan black-box ML dulu).
Operate
Review akurasi; update lead time; S&OP ritme.
Arsitektur tingkat tinggi
Sales history mart + promo calendar + forecast service sederhana.
Outcome tipikal
Keputusan beli lebih berdasar; MAPE membaik bertahap.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
AI forecasting vendor?
Berguna setelah data hygiene; Diagnose dulu.
Semua SKU?
Mulai A-class.
Integrasi supplier portal?
Fase berikutnya.