Investigating stock-outs in Johannesburg’s warehouse retail liquor sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this exploratory study was to investigate how management practices and processes contribute to stock-outs in the warehouse retail liquor sector in Johannesburg.Research design: A pragmatic research philosophy was used in a multi-case approach to determine the association between business management practices and stock-outs. The unit of analysis of the study is the highest turnover outlets.Findings: The results revealed that retailers base demand forecasting on judgement and naïve or simple moving average forecast methods. There is little consideration of variability, lead time or targeted customer service levels when determining optimal inventory levels. Product breakages are common, implying that data inaccuracies and stock-outs are highly probable. Information sharing between the retailers and suppliers is limited and formal collaboration programmes do not exist. The respondents revealed that frequent stock-outs resulted in poor business performance characterised by declining sales, customer retention and competitive advantage.Limitations: Although the sample selected represented a significant portion of the top 50% contributors to the sector’s sales, the sample is small and the focus of the study is limited, which decreases the generalisability of the results.Practical implications: Retailers can reduce stock-outs by investing in improvements in demand forecasting, synchronisation through collaboration and training of employees.Originality or value: This study provides empirical evidence of the linkages between poor management practices and processes, stock-outs, customer service and business performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».