Comment Flowlity gère-t-il la prévision des retours ?

Flowlity calcule le taux et le délai de retour directement à partir de l'historique ventes-retours, au niveau de la référence, de la famille de produits ou du canal selon l'endroit où se loge réellement la variabilité, plutôt que d'appliquer une hypothèse unique à tout un catalogue.

Cette prévision des retours est ensuite traitée comme sa propre source d'approvisionnement entrante dans la logique de réapprovisionnement de la plateforme, à côté des commandes fournisseurs, de sorte que les retours attendus réduisent ce qu'il faut réellement commander plutôt que de rester invisibles dans un stock de sécurité gonflé.

Le même algorithme d'optimisation des stocks pilotée par l'IA qui alimente la prévision de la demande et le dimensionnement des buffers s'étend à ce flux de retours, ce qui permet aux planificateurs de voir une seule vue réconciliée au lieu de maintenir un tableur séparé pour estimer les retours à la main. Pour les modèles à forte circulation, dont la location et l'abonnement où les retours entrants sont une composante permanente du cycle plutôt qu'une exception, cette même logique passe d'un ajustement en pourcentage des ventes à une donnée de prévision de premier plan.