Améliorer l'affectation des magasins de vente au détail à l'aide d'analyses prédictives

Le service Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Forecasting peut être utilisé pour améliorer l'allocation des magasins de vente au détail grâce à des analyses prédictives. Le stock est l'actif physique le plus important d'un détaillant. La possibilité d'allouer les stocks de manière précise et efficace aux magasins est l'un des domaines de vente au détail les plus difficiles mais critiques.

Remarque :

Oracle Cloud Infrastructure Forecasting est actuellement en disponibilité limitée. Pour accéder aux prévisions, accédez à la page Programmes bêta Oracle et cliquez sur Programme bêta Oracle Data & AI Cloud Services.

Les détaillants doivent assurer le bon approvisionnement des bons produits au bon endroit au bon moment afin d'éviter les ruptures de stock et les surstockages. Les deux conditions peuvent être très coûteuses pour les détaillants. Les coûts en rupture de stock génèrent des revenus directs et perdent également la satisfaction client. Alors que la surstock entraîne une allocation de capital médiocre, des coûts de réexpédition ou des remises importantes. Plus un détaillant dispose de SKU, de variantes et d'emplacements, plus cela devient complexe. Pour gérer la complexité des allocations, les détaillants utilisent des packages d'applications spécialisés, notamment Oracle Retail Allocation, Blue Yonder (anciennement JDA) ou d'autres pour les allocations initiales ou le plan initial.

Au fil du temps, les choses ont tendance à se produire, y compris les changements climatiques, les retards logistiques, les changements de marché, les événements locaux et l'évolution des goûts - tout cela peut prendre la demande d'un produit dans un endroit en haut ou en bas. Prévoir de manière fiable les changements de besoin de stock après les allocations initiales, mais avant l'expédition finale, c'est le moment opportun pour apporter des modifications.

Les besoins d'allocation peuvent être déterminés en fonction de la saisie manuelle, des données historiques, des informations de plan, des prévisions de la demande ou d'une combinaison d'informations de plan et d'historique, qui compare les ventes réelles aux informations de plan et les prévisions à nouveau en fonction des performances réelles en saison. Toutefois, même lorsque des packages logiciels d'allocation sophistiqués sont utilisés, il existe des situations dans lesquelles les allocations de stock planifiées se révèlent incorrectes.

C'est également un exemple de la façon dont un data lakehouse fournit des informations sur la vente au détail basées sur les données pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la visibilité sur la supply chain et l'expérience client.