Verbessern Sie die Zuordnung von Einzelhandelsgeschäften durch Vorhersageanalysen

Mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Forecasting Service können Sie die Zuordnung von Shops mit Vorhersageanalysen verbessern. Der Bestand ist der wichtigste physische Vermögenswert eines Einzelhändlers. Die Möglichkeit, den Filialen den Bestand genau und effizient zuzuweisen, ist einer der anspruchsvollsten und dennoch wichtigsten Bereiche des Einzelhandels.

Hinweis:

Oracle Cloud Infrastructure Forecasting ist derzeit in begrenzter Verfügbarkeit. Um auf Prognosen zuzugreifen, gehen Sie zur Seite "Oracle Beta-Programme", und klicken Sie auf Oracle Data & AI Cloud Services Umbrella Beta Program.

Einzelhändler müssen die richtige Versorgung der richtigen Produkte am richtigen Standort zum richtigen Zeitpunkt sicherstellen, um sowohl Fehlbestand als auch Überbestand zu vermeiden. Beide Bedingungen können den Einzelhändlern sehr teuer sein. Nicht vorrätige Kosten führen zu direkten Geschäftsumsätzen und haben auch die Kundenzufriedenheit verloren. Während Überbestand zu einer schlechten Kapitalzuteilung, zu Umladungskosten oder zu tiefen Rabatten führt. Je mehr SKUs, Varianten und Standorte ein Einzelhändler hat, desto komplexer wird dies. Um die Komplexität von Zuteilungen zu verwalten, verwenden Einzelhändler spezielle Anwendungspakete, einschließlich Oracle Retail Allocation, Blue Yonder (ehemals JDA) oder andere für die anfänglichen Zuteilungen oder den anfänglichen Plan.

Im Laufe der Zeit kommt es häufig zu Wetteränderungen, logistischen Verzögerungen, Marktveränderungen, lokalen Veranstaltungen und wechselnden Geschmäcker - alles kann die Nachfrage nach einem Produkt an einem Standort nach oben oder unten nehmen. Um Bestandsbedarfsänderungen nach anfänglichen Zuteilungen zuverlässig vorherzusagen, ist aber vor dem endgültigen Versand eine angemessene Zeit für Änderungen.

Der Zuteilungsbedarf kann basierend auf manueller Eingabe, historischen Daten, Planinformationen, Bedarfsprognosen oder einer Kombination aus Planinformationen und Historie ermittelt werden. Dabei werden Istumsatz mit Planinformationen und Neuprognosen basierend auf der tatsächlichen Leistung in der Saison verglichen. Selbst wenn hochentwickelte Zuteilungssoftwarepakete verwendet werden, gibt es Situationen, in denen sich die geplanten Bestandszuteilungen als falsch erweisen.

Dies ist auch ein Beispiel dafür, wie ein Data Lakehouse datengesteuerte Einzelhandelseinblicke bereitstellt, um die Betriebseffizienz, die Transparenz der Lieferkette und die Kundenerfahrung zu verbessern.