Tout au long de la chaîne d’approvisionnement, des modèles analytiques sont utilisés pour identifier les niveaux de demande pour différentes stratégies marketing, prix de vente, emplacements et de nombreux autres points de données. En fin de compte, cette analyse prédictive dicte les niveaux de stocks nécessaires dans différentes installations. Les data scientists testent constamment différents scénarios pour garantir des niveaux de stocks idéaux et améliorer la réputation de la marque tout en minimisant les coûts de détention inutiles.

Après avoir analysé l’écart entre les niveaux de stock actuels et prévus, les data scientists créent ensuite des modèles d’optimisation qui aident à guider le flux exact des stocks du fabricant aux centres de distribution et, finalement, aux vitrines des clients.