The impact of point-of-sale data in demand planning in the South African clothing retail industry
Notice bibliographique
Résumé
Background: In modern days’ dynamic consumer markets, supply chains need to be value driven and consumer oriented. Demand planning allows supply chain members to focus on the consumer and create optimal value. In demand planning, Point-of-Sale (POS) data are an essential input to the process thereof; however, literature suggests that POS-based demand planning is often overlooked by demand planners in practice.Objective: The main purpose of this study was to determine the extent to which South African clothing retailers use POS data in demand planning.Method: This study followed the grounded theory approach based on the collection of qualitative data. The data collected was analysed following the grounded theory analysis using codes that resulted in various categories which then developed into themes.Findings: Findings suggest that companies within the clothing retail industry make considerable use of POS data and is a fundamental input factor in the demand planning process. However, this study also found that POS data cannot be applied in the planning for all types of clothing products, and that there are variables other than POS data that form a critical part of the demand planning process.Conclusion: POS data plays a fundamental role is the demand planning process and should be accurately collected and used with other qualitative and quantitative factors as an input factor to the demand planning process. The role of POS data in demand planning is expected to grow as customers are becoming increasingly demanding concerning customer service levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».