CASTLY

Wir optimieren Ihre Supply Chain und Lagerprozesse mit Hilfe von Predicitve Analytics.

Was leistet CASTLY als SCM-Solution? 

Predictive Analytics eignet sich für eine Vielzahl von Einsatzfelder im Bereich des Warenmanagements und der Logistik im Online-Handel.

Alle Daten auf einen Blick

Bedarfsermittlung mit einem Klick

Out-Of-Stock vermeiden

Lagerkosten verringern

Empfehlung von Umlagerung & Aufstockung

Mit CASTLY…

… erhalten Sie einen Überblick über Verkaufszahlen und Performance Daten für alle Artikel.

… können Sie Ihre Warenbedarfe bis zu 12 Monate in der Zukunft planen.

… erhalten Sie ein ausgewogene Verteilung der Produkte über alle Lager hinweg.

Was kann die KI-basierte Bedarfsanalyse von CASTLY leisten?

  • Sales Forecasts, Trends & Saisonalität für alle Produkte und Varianten
  • Bedarfsanalyse & Bedarfsplanung für kommende Verkaufsperioden inkl. Promotions
  • Stock Analysen & Demand Management

Welche Mehrwerte liefert CASTLY beim Thema Lagermanagement?

  • Stock Forecasting & Optimierung von Lagerzeiten
  • Nachschub-Planung für Ihre Lager
  • Automatisierung von Umlagerungsprozessen

Dynamisches SCM und KI-basierte Stock-Analysen sind der Schlüssel zu mehr Effizienz und Profitabilität

Unsere Data Intelligence Plattform bündelt sämtliche Daten aus Ihrem ERP-System. CASTLY sorgt für eine flexible Auswertung aller auflaufenden E-Commerce Daten aus ihrem verzweigten Distributoren- und Online-Shop-Netzwerk.

Vergleich der Sales Performance über alle Produkte hinweg

Keine IT-Integration notwendig

Konfigurierbares Dashboard

BI Daten-Konfiguration

Microsoft Navision API mit Data Pipelines

Erkennung von Bedarfsschwankungen und Verkaufstrends über alle Kanäle und Debitoren hinweg

Mandantenfähiges User Management und Rechte-Verwaltung

Export als PDF Report und CSV

CASTLY liefert Ihnen neuartige Business-Insights aus ihrem Tagesgeschäft.

Heben Sie das Datenpotential Ihres Online-Business und entdecken Sie echtes Optimierungspotential entlang Ihrer gesamten E-Commerce-Wertschöpfung

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