Wechseln Sie von einem produktzentrierten Warenplanungsprozess zu einem kundenorientierten. Definieren Sie Ihr Sortiment, Ihre Positionierung, die Preisgestaltung, Werbeaktionen und Produktlebenszyklen, um die Rentabilität mit Retail Planning zu steigern.
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IDC MarketScape: Worldwide Retail Pricing 2023 – Anbieterbewertung
Optimieren Sie Ihre Waren-, Lager- und Planungsprozesse und bieten Sie den Verbrauchern ein attraktiveres und lokalisierteres Produktsortiment.
Nutzen Sie wichtige KPIs, um auf die veränderten Erwartungen der Verbraucher einzugehen, neue Ziele zu setzen, präzisere Budgets zuzuweisen und attraktive Sortimente anzubieten.
Setzen Sie eine schnelle Implementierung mit einem Planungsprozess um, der die Kunden von der strategischen Vision bis zur Umsetzung in den Mittelpunkt Ihrer Geschäftstätigkeit stellt.
Schützen Sie Ihre Gewinnspanne. Nutzen Sie gezielte Werbeaktionen, Preisnachlässe und Angebote, um den Gewinn und die Verkaufszahlen zu maximieren.
Wählen Sie eine Lösung für die Einzelhandelsplanung, die eine solide Grundlage und Möglichkeiten für rentablere Bestandsinvestitionen mithilfe von KI und ML für den Einzelhandel bietet.
Nutzen Sie KI und ML im Einzelhandel, um Entscheidungen zu Sortimenten, Angeboten, Lagerplatzierung, Prognosen, Planung, Einkauf, Preisgestaltung usw. zu treffen.
Bieten Sie Ihren Planern einen intelligenten Ausgangspunkt, um Automatisierung und Genauigkeit zu erhöhen.
Gruppieren Sie Kunden anhand von Attributen, Verhaltensweisen und Transaktionen, um Angebote, Preise und Sortimente anzupassen.
Gruppieren Sie Ihre Geschäfte auf der Grundlage herkömmlicher Ansätze hinsichtlich Volumen, Quadratmeterzahl und Region oder nutzen Sie ML, um Geschäfte auf der Grundlage ähnlicher Verkaufsmuster zu gruppieren.
Bestimmen Sie das beste Größenverhältnis für Ihre Einkäufe, indem Sie die tatsächliche Nachfrage nach Ihren Größen unter Berücksichtigung von Lagerbeständen ermitteln.
Extrahieren Sie Artikelattribute aus Freiformbeschreibungen, korrigieren Sie Kurzformen, Rechtschreibfehler und andere Inkonsistenzen und wenden Sie diese auf Nachfrageübertragung, Kundenentscheidungsbäume, erweitertes Clustering und mehr an.
Bestimmen Sie, wie Artikel miteinander interagieren, um eine wirksame Werbestrategie in Ihren Finanzplanungsprozess einzubinden.
Nutzen Sie Open Source zusammen mit Ihrem Data Science-Team, um Ihre eigenen KI- und ML-Modelle zu erstellen.
Erkennen Sie Chancen für rentablere Bestandsinvestitionen, und treffen Sie täglich fundierte Entscheidungen im Hinblick auf Ihre Geschäftsziele. Unterstützen Sie ein proaktives Einzelhandelsmanagement, das zu weniger Umsatzeinbußen, übermäßigen Preisnachlässen und unrentablen Ausstiegsstrategien führt.
Basieren Sie Ihre Pläne auf genauen Bedarfsprognosen, anstatt sich auf die Verkaufshistorie zu konzentrieren. Beseitigen Sie Plandiskrepanzen und organisatorische Silos mit einer abgestimmten Plantransparenz für alle Abteilungen.
Bietet Einblicke in die Verkaufshistorie, den aktuellen Wochenumsatz und uneingeschränkte Prognosen, um eine bessere und genauere Planung zu unterstützen.
Ermöglichen Sie die Planung des Wareneingangs bis auf Wochenebene, um die Rentabilität der Bestandsinvestitionen zu maximieren und die Werbeaktivitäten mit den strategischen Zielen nach Geografie, Klasse, Kategorie und Vertriebskanal abzustimmen.
Stellen Sie sicher, dass die Bottom-Up-Artikelpläne mit den Top-Down-Finanzplänen übereinstimmen, um Überbestände zu vermeiden.
Richten Sie Sortimente mithilfe eines hochgradig visuellen, durchgängigen Workflows aus. Definieren und implementieren Sie lokale Markt- und Microsite-Sortimente, verbessern Sie die Umwandlung von Traffic in höhere Umsätze/Margen und erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit.
KI und Automatisierung helfen dabei, eine effektive Sortimentsstrategie bereitzustellen, um die Kapitalrendite (ROI) von Bestandsinvestitionen zu maximieren. Durch die Berücksichtigung von Sortimentstrends oder Attributmix aus dem letzten Jahr, der Stil-Farb-Performance nach Standort sowie einmaliger und spezieller Käufe erhalten Sie eine empfohlene Verkaufsrate und Zieloptionen, die als Benchmark für Händler und Planer dienen können.
Der saisonbezogene Geschäftsprozess bietet Planern die Möglichkeit, mithilfe des Ausnahmemanagements schnell und effektiv auf aktuelle Daten und Trends der Saison zu reagieren. Mit einer einzigen Version der Wahrheit, einem gemeinsamen Geschäftsprozess und Berechnungen mit intelligenten Ausgangspunkten können Planer Verkaufs-, Werbe- und Preisnachlasspläne problemlos überprüfen und aktualisieren.
Konsolidieren Sie mehrere Datenquellen in einem benutzerfreundlichen Format und gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen für die Entwicklung kundenorientierter und zielgerichteter Sortimente.
Empfehlen Sie formale Kategorierollen, Strategien und Taktiken auf der Grundlage von Verbrauchererkenntnissen und Produktleistung für den Einsatz in nachgelagerten Prozessen in den Bereichen Sortiment, Preisgestaltung, Werbung, Inventar und Platzbedarf.
Überwachen Sie die Performance und bestätigen Sie, dass wichtige Initiativen wie geplant verlaufen – mit Scorecards zu Werbeaktionen, Eigenmarkenprodukten und Lagerbeständen.
Optimieren Sie die Sortimente im Hinblick auf die verfügbare Fläche, um die Planogrammleistung, die Rendite in Bezug auf die Fläche, den Absatz, den Umsatz und den Gewinn zu maximieren.
Optimieren Sie Sortimente entsprechend den geschäfts- und clusterspezifischen Anforderungen, um die Flächenrendite, den Umsatz und den Rohertrag zu maximieren und gleichzeitig die Standards für visuelles Merchandising und Überlegungen zur Lieferkette einzuhalten.
Optimieren Sie das Sortiment und die Platzierung für den verfügbaren Platz in jedem Geschäft, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Oracle Retail Data Store ist eine kostengünstige Low-Code-Umgebung, mit der Einzelhändler Innovationen entwickeln, sich die Kontrolle über ihre Daten sichern und die Funktionen ihrer Oracle Retail Cloud-Services erweitern können.
Oracle Retail Data Store ist hochgradig skalierbar und konfigurierbar, um die sich ständig ändernde Einzelhandelslandschaft zu unterstützen. Es konsolidiert Daten zu Verkäufen, Lagerbeständen, Preisen, Werbeaktionen, Kunden, Bestellungen, Nachfrage, Auftragserfüllung, Artikeln, Lieferanten, Verbrauchern und Kanälen, um die individuellen Geschäftsprozesse und -abläufe eines Einzelhändlers zu unterstützen.
Erfahren Sie, warum Oracle in „The Forrester Wave™: Retail Planning Platforms, Q4 2023“ als Leader ernannt wurde.
Wenn Einzelhändler diese Tipps berücksichtigen, starten sie mit einem starken Sortiment in die Modesaison und heben sich damit von der Konkurrenz ab.
Bei der Markteinführung neuer Mode- und Bekleidungsprodukte wird eine optimale Preisfindungsstrategie neue Kunden anziehen und bestehende binden, das Image der Marke etablieren bzw. stärken und den Gewinn steigern, ohne die Nachfrage zu drosseln.
Erfahren Sie, wie KI-basierte Analysen es Einzelhändlern ermöglichen, bessere Entscheidungen inmitten einer Kakophonie von Daten zu treffen.
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