Agence et Messageries de la Presse (AMP), de grootste distributeur van kranten en tijdschriften in België, test momenteel het gebruik van SPSS uit, een voorspellende analysesoftware. Die tool moet de kosten helpen verlagen én de klantendienst opkrikken, en dat zowel voor uitgevers als voor verkooppunten.

AMP, een dochterbedrijf van de Franse groep Lagardère, verspreidt zo’n 2 miljoen tijdschriften en boeken bij zo’n 6.000 verkooppunten in België. “De follow-up van de logistiek is dus onze grootste prioriteit”, zo begint Johan Blomme, business intelligence manager. Met twee grote problemen: de hoeveelheid onverkochte publicaties beperken (die moeten gedrukt, verdeeld en dan weer teruggenomen worden), en onvoldoende voorraden (en dus ontevreden klanten) vermijden. De klanten van AMP zijn immers zowel de drukkers van tijdschriften als de verkooppunten die recht-streeks in contact staan met de lezers.

Logistieke keten

Voor de berekening van de te verdelen volumes gebruikte AMP tot nu toe een retrospectieve analyse van de geboekte verkoopgegevens. Geleidelijkaan konden er met ‘business intelligence’-analyses waarschuwingen en meldingen gegenereerd worden in geval van problemen (bijv. onvoldoende voorraden). Maar meer en meer tracht AMP verkoopgegevens in reële tijd te analyseren om sneller op de bal te spelen en dus een meer gepersonaliseerde dienst te kunnen aanbieden. Het is immers niet ongebruikelijk dat tot 60 procent van de verdeelde tijdschriften terugkomt… Het is ook de bedoeling die informatie te delen met de verschillende spelers in de logistieke keten. Zo zal een drukker graag weten hoeveel exemplaren hij moet afdrukken, zeker als hij (zoals steeds vaker het geval is) bij elk exemplaar een of ander duur gadget wil steken (cd, make-up, enz.). Krantenwinkels kunnen bijvoorbeeld in de problemen geraken als ze onvoldoende exemplaren ontvangen, waardoor klanten hen in de steek laten en naar de supermarkt trekken.

Om nog maar te zwijgen van de ecologische impact van niet-verkochte magazines, het transport en vervolgens de vernietiging ervan.

Voorspellend

Om te evolueren van een lineaire bevoorradingsketen naar een automatisch herbevoorradingsmodel, werd een voorafgaande analyse op basis van realtime gegevens uitgevoerd. Door verschillende statistische-analysetechnieken toe te passen, kon Johan Blomme anticiperen op de herbevoorradingsoperaties. Een analyse van de variabelen met SPSS-software toonde in het bijzonder aan dat de variabele ‘verkoopsnelheid’ geen effect heeft op basisparameters zoals de uitputting van voorraden. Later zouden andere variabelen kunnen worden ingevoerd om het model nog te verfijnen, zoals de geografische ligging van een verkooppunt en de samenstelling van het assortiment. De kwaliteit van de gegevens kan ook nog worden verbeterd, terwijl voorspellende modellen zouden kunnen worden ingevoerd, door historische gegevens te koppelen aan realtime gegevens.

Marc Husquinet