Migliora l'allocazione dei punti vendita con l'analitica predittiva

Il servizio di previsione Oracle Cloud Infrastructure (OCI) può essere utilizzato per migliorare l'allocazione dei punti vendita al dettaglio con l'analitica predittiva. L'inventario è il singolo asset fisico più importante di un retailer e la possibilità di allocare in modo accurato ed efficiente l'inventario ai negozi è una delle aree di vendita al dettaglio più impegnative ma critiche.

Nota:

Oracle Cloud Infrastructure Forecasting è attualmente in disponibilità limitata. Per accedere alla previsione, andare alla pagina Programmi Oracle Beta e fare clic su Programma beta Oracle Data & AI Cloud Services Umbrella.

I venditori al dettaglio devono garantire la giusta fornitura dei prodotti giusti nella sede giusta al momento giusto per evitare scorte esaurite e scorte eccessive. Entrambe le condizioni possono essere molto costose per i rivenditori. Costi delle scorte diretti ricavi aziendali e perdita di soddisfazione del cliente. Mentre l'overstock porta a un'allocazione di capitale scadente, a costi di rispedizione o a uno sconto approfondito. Quanto più SKU, varianti e sedi di un retailer diventa complesso. Per gestire la complessità delle allocazioni, i rivenditori utilizzano pacchetti di applicazioni specializzati, tra cui Oracle Retail Allocation, Blue Yonder (precedentemente JDA) o altri per le allocazioni iniziali o il piano iniziale.

Con il passare del tempo, le cose tendono ad accadere, tra cui cambiamenti meteorologici, ritardi logistici, cambiamenti di mercato, eventi locali e cambiamenti di gusti, tutti questi possono portare la domanda di un prodotto in un luogo verso l'alto o verso il basso. Prevedere in modo affidabile le modifiche alla necessità del magazzino dopo le allocazioni iniziali, ma prima della spedizione finale è un momento opportuno per apportare le modifiche.

Le esigenze di allocazione possono essere determinate in base all'input manuale, ai dati cronologici, alle informazioni sul piano, alle previsioni della domanda o a una combinazione di informazioni e cronologia del piano, che confronta le vendite effettive con le informazioni sul piano e le previsioni in base alle prestazioni effettive nella stagione. Tuttavia, anche quando si utilizzano sofisticati pacchetti software di allocazione, si verificano situazioni in cui le allocazioni di magazzino pianificate risultano errate.

Questo è anche un esempio di come un data lakehouse fornisce informazioni dettagliate sul retail basate sui dati per migliorare l'efficienza operativa, la visibilità della supply chain e la Customer Experience.