予測分析で小売店の配分を強化
ノート:
Oracle Cloud Infrastructure Forecastingは現在、限られた可用性です。予測にアクセスするには、Oracleベータ版プログラム・ページに移動し、Oracle Data & AI Cloud Services Umbrellaベータ版プログラムをクリックします。小売業者は、在庫切れや過剰在庫を避けるために、適切な製品を適切な場所で適切なタイミングで適切に供給する必要があります。どちらの条件も小売業者にとって非常にコストがかかる場合があります。在庫切れコストはビジネス収益を左右し、顧客満足度も低下します。過剰在庫は資本配分の悪化につながり、再出荷コストや大幅なディスカウントにつながります。小売業者のSKU、バリアントおよび場所が多いほど、複雑になります。複雑な割当を管理するために、小売業者はOracle Retail Allocation、Blue Yonder (旧JDA)など特殊なアプリケーション・パッケージを使用して、初期割当または初期プランを作成します。
時が経つにつれて、天候の変化、ロジスティクス遅延、市場シフト、現地イベント、好みの変化など、事態が発生する傾向があります。これらすべてが、ある場所での製品の需要を上下させる可能性があります。在庫を確実に予測するには、最初の割当の後で、最終出荷の前に変更を加えるのが適切なタイミングです。
割当のニーズは、手動入力、履歴データ、計画情報、需要予測、または計画情報と履歴の組合せに基づいて決定できます。これにより、実際の売上と計画情報の比較、および季節の実績に基づく再予測が行われます。ただし、高度な割当ソフトウェア・パッケージが使用されている場合でも、計画された在庫割当が間違っていることが判明する場合があります。
これは、データレイクハウスが、運用効率、サプライチェーンの可視性、カスタマー・エクスペリエンスを向上させるためにデータ主導型の小売インサイトを提供する方法の例でもあります。