The post has been translated automatically. Original language: Russian
The main nightmare of any flower business owner is write—offs. Unlike electronics or clothing stores, where unsold goods can be safely stored in a warehouse for months, cut flowers have an extremely limited life span. If the buyer makes a mistake and orders too many Dutch roses or Ecuadorian carnations, they will turn into a net loss to the company within a week.
For a long time, purchasing management resembled a roulette game: category managers relied on intuition, last year's Excel reports, and approximate weather forecasts. But when the company's scale grew to an international marketplace, the cost of a buyer's mistake began to run into the millions.
At Empire of Flowers, we decided to completely eliminate the human factor from this process and transferred control and planning of the purchase to artificial intelligence. Our IT department has developed a predictive (predictive) system based on Machine Learning, which calculates supply volumes with an accuracy of one stem.
How does the AI calculate the ideal purchase volume?
Our neural network is integrated directly with the ERP system and warehouse. Every day, she analyzes a giant array of Big Data that is physically impossible for a person to process. When forming an order for a plantation, AI takes into account more than 15 external and internal factors.:
- Historical sales: The algorithm studies the dynamics of demand for similar periods in previous years, identifying hidden trends.
- Calendar and holidays: The system knows which day of the week the holiday falls on (for example, February 14 on Saturday and February 14 on Wednesday require completely different volume and composition of colors).
- Current trends in real time: AI parses Google search queries by region. If there is a sharp increase in interest in Almaty, for example, in peony-shaped roses, the system immediately adjusts the purchase plan.
- Weather and logistics: The forecast of delays at the borders and the temperature regime along the entire route of trucks from Europe.
[ Historical Data ] + [ Weather Forecast ] + [ Google Search Trends ]
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
, AN AI DEMAND FORECASTING MODEL │
└────────────────────┬─────────────────────┘
[
Automatic calculation of the exact purchase volume ]
Fighting cash gaps for the holidays (March 8 and February 14)
The effectiveness of AI is especially pronounced during peak seasons. In the flower industry, sales volumes on March 8 can exceed a typical day by 20-30 times. If you buy less, you will lose a huge profit, if you buy more, the warehouse will turn into a "cemetery of wilted roses."
The buyer's AI assistant splits the purchase into several waves and dynamically manages pricing. If the model sees that the pace of booking bouquets on the website is ahead of the delivery schedule, it automatically recommends that the manager purchase certain items from local greenhouses in Kazakhstan to cover the shortage.
Purchasing automation results for businesses and customers
The introduction of smart inventory management algorithms has brought the company powerful business results.:
- 45% reduction in write-offs: We have practically overcome the problem of disposing of an unsold flower. The accuracy of AI forecasts for standard weeks is now more than 94%.
- Shortage protection: Situations where a customer wants to buy 101 roses in Almaty, but there are not enough fresh buds of the right shade in the warehouse, are completely excluded.
- Freshness guarantee "off the wheels": Due to the fact that flowers do not stay in stock waiting for a random customer, our 24-hour flower shop ships customers only the freshest goods that have just arrived from the plane.
Today, our express flower delivery in Almaty operates as an accurate technological conveyor. While florists are collecting bouquets and couriers are taking them to their addresses, artificial intelligence is already calculating which flowers the residents of the city will need tomorrow morning. FlowerTech technologies allow us to keep the quality up to date and the prices affordable for every customer!
Главный кошмар любого владельца цветочного бизнеса — это списания. В отличие от магазинов электроники или одежды, где нераспроданный товар может спокойно лежать на складе месяцами, срезанные цветы имеют крайне ограниченный срок жизни. Если закупщик ошибся и заказал слишком много голландских роз или эквадорских гвоздик, уже через неделю они превратятся в чистый убыток компании.
Долгое время управление закупками напоминало игру в рулетку: категорийные менеджеры опирались на интуицию, прошлогодние отчеты в Excel и приблизительные прогнозы погоды. Но когда масштабы компании выросли до международного маркетплейса, цена ошибки закупщика стала исчисляться миллионами.
Мы в «Империи Цветов» решили полностью исключить человеческий фактор из этого процесса и передали контроль и планирование закупа искусственному интеллекту. Наш IT-департамент разработал предиктивную (прогнозирующую) систему на базе машинного обучения (Machine Learning), которая рассчитывает объемы поставок с точностью до одного стебля.
Как ИИ рассчитывает идеальный объем закупа?
Наша нейросеть интегрирована напрямую с ERP-системой и складом. Каждые сутки она анализирует гигантский массив Big Data, который человеку обработать физически невозможно. При формировании заказа на плантации ИИ учитывает более 15 внешних и внутренних факторов:
- Исторические продажи: Алгоритм изучает динамику спроса за аналогичные периоды прошлых лет, выявляя скрытые тренды.
- Календарь и праздники: Система знает, на какой день недели выпадает праздник (например, 14 февраля в субботу и 14 февраля в среду требуют совершенно разного объема и состава цветов).
- Текущие тренды в реальном времени: ИИ парсит поисковые запросы в Google по региону. Если в Алматы резко растет интерес, например, к пионовидным розам, система тут же корректирует план закупа.
- Погода и логистика: Прогноз задержек на границах и температурный режим по всему пути следования фур из Европы.
[ Исторические данные ] + [ Прогноз погоды ] + [ Тренды поисковых запросов Google ]
│
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ AI-МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА │
└────────────────────┬─────────────────────┘
│
▼
[ Автоматический расчет точного объема закупа ]
Борьба с кассовыми разрывами на праздники (8 марта и 14 февраля)
Особенно ярко эффективность ИИ проявляется в пиковые сезоны. В цветочной индустрии объемы продаж на 8 марта могут превышать обычный день в 20–30 раз. Закупишь меньше — потеряешь колоссальную прибыль, закупишь больше — склад превратится в «кладбище завядших роз».
ИИ-ассистент закупщика разбивает закуп на несколько волн и динамически управляет ценообразованием. Если модель видит, что темпы бронирования букетов на сайте обгоняют график поставок, она автоматически рекомендует менеджеру докупить определенные позиции у локальных теплиц Казахстана, чтобы перекрыть дефицит.
Результаты автоматизации закупа для бизнеса и клиентов
Внедрение умных алгоритмов управления запасами принесло компании мощные бизнес-результаты:
- Снижение списаний на 45%: Мы практически победили проблему утилизации нераспроданного цветка. Точность прогнозов ИИ на стандартные недели сейчас составляет более 94%.
- Защита от дефицита: Ситуации, когда клиент хочет купить 101 розу в Алматы, а на складе не хватает свежих бутонов нужного оттенка, полностью исключены.
- Гарантия свежести «с колес»: Благодаря тому, что цветы не залёживаются на складе в ожидании случайного покупателя, наш круглосуточный магазин цветов отгружает клиентам только самый свежий товар, который только что прибыл с самолета.
Сегодня наша экспресс-доставка цветов в Алматы работает как точный технологичный конвейер. Пока флористы собирают букеты, а курьеры везут их по адресам, искусственный интеллект уже просчитывает, какие цветы понадобятся жителям города завтра утром. Технологии FlowerTech позволяют нам держать качество на высоте, а цены — доступными для каждого клиента!
Share
