Ottimizza le allocazioni retail della supply chain con OCI Forecasting

Attraverso tecniche analitiche moderne, come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, è possibile migliorare la logica di allocazione per prendere in considerazione i potenziali impatti.

Soluzione aziendale

Un rivenditore decide che i maglioni a stampa floreale leggeri saranno un grande successo per la primavera, quindi acquistano, ad esempio, 5000 maglioni floreali e poi inviano un'allocazione di 100 a ciascuno dei 50 negozi.

Il rivenditore si rende conto che alcune parti del paese sono già abbastanza calde in primavera, quindi progettano il piano di assegnazione per spedire di più agli stati del nord perché pochissime persone negli stati del sud vorranno indossare maglioni di qualsiasi tipo quando è 80 gradi fuori.

Potrebbero perfezionare ulteriormente il piano di assegnazione per orientarsi verso le aree rurali perché le aree urbane sembrano preferire colori solidi e non stampe. I retailer valutano al meglio le allocazioni: previsioni meteo stagionali, vendite storiche, tendenze della moda attuali, pressioni sulla concorrenza, tendenze macroeconomiche e così via.

Questo processo di allocazione deve essere ottimizzato se i rivenditori vogliono prevedere ogni prodotto presente nel negozio. Si consideri, ad esempio, un negozio con 100.000 SKU e 1.934 negozi che richiedono allocazioni. Grazie all'intelligenza artificiale, puoi ottimizzare le tue allocazioni e risolvere problematiche impreviste come eventi atmosferici freak, pandemie o semplicemente mancato ciò che l'elemento più popolare sarebbe stato questa stagione. Se si ricevono i segnali in anticipo, è possibile adeguare l'allocazione della consegna.

• Il cliente è felice perché ha ottenuto l'articolo desiderato quando lo desidera.
• Il margine viene conservato perché la determinazione dei prezzi di ribasso non era necessaria e, se emergono costi di riadattamento, è possibile eseguire analisi fattuali quando lo fa e non ha senso.
• Lo spazio diventa disponibile in ogni negozio per la nuova merce.
• I grandi costi di spedizione (logistica inversa) sono controllati.
• La catena di fornitura è più agile perché è possibile adeguare il magazzino e le allocazioni con una granularità più fine per mantenere i profitti.

Dashboard

Di seguito sono riportati alcuni esempi di dashboard per la soluzione di allocazioni retail. Si consideri uno scenario in cui a ogni negozio viene assegnato lo stesso assortimento di maglioni floreali, a strisce e a scacchi con la stessa varietà di dimensioni durante la pianificazione dell'allocazione (utilizzando l'app di allocazione confezionata del rivenditore).

Il dashboard mostra che alcuni negozi (vendite storiche) vendono più maglioni floreali rispetto ai maglioni a righe. Identifica una correlazione tra le vendite di jeans e maglioni: i negozi che vendono più jeans denim scuri tendono a vendere più maglioni a scacchi e negozi che vendono jeans di colore chiaro vendono più maglioni floreali. Aggiungendo analisi delle tendenze dei social media, modelli meteo e così via, il dashboard consiglia di modificare le allocazioni in base a tali approfondimenti.

In base all'analisi dell'intelligenza artificiale sia dei dati storici che dei dati futuri, il servizio di previsione OCI consiglia di rivedere gli importi di allocazione, ad esempio inviando altri 25 maglioni a righe ai negozi di San Francisco e altri 31 floreali a Miami. Il dashboard include inoltre una vista mappa che mostra i negozi in tutto il paese che devono aggiornare le allocazioni per soddisfare in modo più accurato la domanda prevista.

Progettazione dashboard

È possibile visualizzare un dashboard con 2 visualizzazioni:

Vista standard: le prestazioni di vendita correnti dell'abbigliamento rispetto all'allocazione per ogni negozio, ovvero vendiamo il numero di pantaloni, camicie e maglioni che abbiamo previsto con il nostro sistema di allocazione al dettaglio imballato?

Descrizione dell'immagine standard_dashboard.png

• Il dashboard mostra gli articoli in ogni negozio, incluse le allocazioni pianificate per le prossime settimane (originate dall'applicazione Allocazioni).
• Le allocazioni pianificate si basano sulle vendite storiche e sull'esperienza professionale del commerciante.

L'immagine seguente mostra il dashboard in cui il servizio di previsione OCI fornisce colonne aggiuntive che mostrano i valori previsti con varianze evidenziate in blu, giallo e rosso.

Descrizione dell'immagine standard_dashboard_ai.png

Queste allocazioni previsione si basano su:

• Vendite precedenti (cronologia vendite per articolo per negozio)
• Analisi delle tendenze dei social media: un influencer dei social media ha indossato il maglione floreale in un recente post sui social media e ha generato reazioni significative sui canali social, che guiderà la domanda extra per quel prodotto in tutto il paese.
• Modelli meteorologici: Ci sarà un enorme cambiamento nel clima prevalente. Il nord-est sarà incredibilmente caldo attraverso aprile e maggio, e l'intero sud-est sarà di 15 gradi sotto il normale. A causa di questo cambiamento, la domanda prevista sarà quasi invertita, bassa domanda di maglioni nel nord-est caldo e alta domanda di maglioni nel sud-est freddo.

Vista mappa: vista con mappe di calore che mostrano gli hotspot previsti in cui i livelli di allocazione dell'abbigliamento non saranno corretti per la settimana successiva.

Descrizione dell'immagine map_view.png

Soluzione tecnica

Nella playbook sulle soluzioni, OCI Forecasting offre previsioni e intervalli di confidenza in base a fattori di influenza locali e globali quali promozioni, prezzi, condizioni meteorologiche che prevedono problemi con l'attuale piano di allocazione di una catena di vendita al dettaglio.

Puoi anche scoprire alcune correlazioni tra le vendite di un prodotto che incidono sulle vendite di altri prodotti che sarebbero stati difficili da vedere senza l'uso dell'intelligenza artificiale. Grazie all'intelligenza artificiale, i retailer possono ottimizzare le allocazioni fino al livello del singolo punto vendita in base a fattori quali:

• Previsioni meteo a lungo raggio
• Sbalza o diminuisce la popolarità degli articoli in base all'analisi del sentiment dei social media
• Eventi locali che possono influire sulla domanda, come convenzioni, festival o grandi eventi sportivi
• Carenze di manodopera
• Pressioni competitive
• Possibili interruzioni della supply chain dovute a disordini politici o sociali
• Emergenze sanitarie
• Cambiamenti di media stagione (pittura, domanda, tendenze)

Architettura

Questa architettura mostra come viene utilizzato il servizio di previsione OCI per rilevare complessi modelli di relazione, tendenze, stagionalità, errori e fattori esterni nei dati della serie temporale.

L'immagine seguente mostra l'architettura di alto livello.

Descrizione dell'immagine oci_forecasting_retail_allocation_flow.png

oci-forecasting-retail-allocation-flow-oracle.zip

1. Flussi di dati strutturati e semistrutturati nel data lake (memorizzazione degli oggetti).
2. OCI Data Integration legge le informazioni dal data lakehouse, richiama le funzionalità AI (fornite da OCI Forecasting) e spinge le informazioni dettagliate su Autonomous Data Warehouse.
3. Le previsioni includono previsioni, intervalli di confidenza e fattori di influenza locali e globali quali promozioni, prezzi, condizioni meteorologiche che prevedono problemi con il piano di allocazione corrente.
4. Gli approfondimenti strutturati ora possono essere visualizzati utilizzando Oracle Analytics Cloud ed esportati di nuovo nell'applicazione di allocazioni pacchettizzate.

Questa architettura supporta i componenti elencati di seguito.

• Previsione AI

  Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Forecasting è uno dei diversi servizi AI cloud nativi. OCI Forecasting offre previsioni di serie temporali attraverso l'apprendimento automatico avanzato e algoritmi statistici. OCI Forecasting consente agli sviluppatori di creare rapidamente previsioni accurate per metriche aziendali strategiche, tra cui domanda dei prodotti, ricavi e requisiti delle risorse.

• Data lake

  Un data lake è un repository scalabile e centralizzato in grado di memorizzare i dati non elaborati e consente a un'azienda di memorizzare tutti i dati in un ambiente elastico a costi contenuti. Un data lake fornisce un meccanismo di storage flessibile per lo storage di dati grezzi. Affinché un data lake sia efficace, un'organizzazione deve esaminare le proprie esigenze di governance, flussi di lavoro e strumenti specifici. La creazione di questi elementi di base crea un data lake potente che si integra perfettamente nelle architetture esistenti e collega facilmente i dati agli utenti.

• Oracle Data Integration

  Oracle Cloud Infrastructure Data Integration è un servizio completamente gestito, serverless e cloud nativo che estrae, carica, trasforma, pulisce e rimodella i dati da una vasta gamma di origini dati nei servizi Oracle Cloud Infrastructure di destinazione, come Autonomous Data Warehouse e Oracle Cloud Infrastructure Object Storage.

• Autonomous Data Warehouse

  Oracle Autonomous Data Warehouse è un servizio di database a gestione autonoma, protezione automatica e funzionalità di autoriparazione ottimizzato per i carichi di lavoro di data warehousing. Non è necessario configurare o gestire hardware né installare software. Oracle Cloud Infrastructure gestisce la creazione del database, nonché il backup, l'applicazione di patch, l'aggiornamento e l'ottimizzazione del database.

• Memoria oggetti

  Lo storage degli oggetti garantisce un accesso rapido a grandi quantità di dati strutturati e non strutturati di qualsiasi tipo di contenuto, inclusi backup del database, dati analitici e contenuti avanzati, ad esempio immagini e video. Puoi memorizzare i dati in tutta sicurezza e poi recuperarli direttamente da Internet o dall'interno della piattaforma cloud. Puoi ridimensionare lo storage in modo trasparente senza alcun peggioramento a livello di prestazioni o affidabilità dei servizi. Utilizza lo storage standard per lo storage "hot" a cui devi accedere in modo rapido, immediato e frequente. Utilizzare lo storage di archivio per lo storage "freddo" che si mantiene per lunghi periodi di tempo e raramente può accedere.

• Analitica

  Oracle Analytics Cloud è un servizio cloud pubblico scalabile e sicuro che offre agli analisti aziendali moderne funzionalità di analitica self-service basate sull'intelligenza artificiale per la preparazione, la visualizzazione, la reportistica aziendale, l'analisi migliorata e l'elaborazione e la generazione del linguaggio naturale. Oracle Analytics Cloud offre anche funzionalità flessibili di gestione dei servizi, tra cui configurazione rapida, scalabilità e applicazione di patch, e gestione automatizzata del ciclo di vita.