Supply Chain Management (SCM) für den Einzelhandel

Maximieren Sie die Prognosegenauigkeit mit Retail Demand Forecasting

Oracle Retail Demand Forecasting, unsere Engine zur Bedarfsprognose, wurde in den Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service integriert und umfasst Oracle Retail AI Foundation (PDF), was analytische Einblicke für die Planung sowie für Kauf-, Lagerbewegungs- und Verkaufsentscheidungen liefert. Diese Fähigkeiten helfen Einzelhändlern, ihre Gewinne zu steigern und im sich verändernden Einzelhandelsumfeld flexibel zu bleiben.

Genaue Prognosen, um nachfrageorientierte Ergebnisse zu koordinieren

Durch eine einheitliche Ansicht der Nachfrage bietet Retail Demand Forecasting einen Mehrwert für alle Prozesse im Einzelhandel. So können optimale Planungsstrategien entwickelt, die Lagerproduktivität in den Lieferketten des Einzelhandels erhöht, die Betriebskosten gesenkt und die Kundenzufriedenheit von der Kundenbindung über den Verkauf bis hin zur Auftragserfüllung gesteigert werden.

Mit Retail Demand Forecasting hat Oracle über 15 Jahre Prognoseerfahrung bei Hunderten von Einzelhändlern weltweit in eine umfassende Lösung integriert, die die Prognosegenauigkeit für den gesamten Produktlebenszyklus maximiert. Retail Demand Forecasting wurde um zusätzliche Funktionen erweitert und zum Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service weiterentwickelt.

Mit dem Inventory Planning Optimization Cloud Service können Einzelhändler den Bedarf genauer vorhersagen

Ermöglichen Sie Einzelhändlern, die Nachfrage besser vorherzusagen und sie während des gesamten Lebenszyklus eines Artikels zu optimieren. Die Lösung kann auf Änderungen im Verbraucherverhalten reagieren, indem sie die Bestandsverteilung und die Nachfragemethoden anpasst, um sicherzustellen, dass die richtigen Produkte in der richtigen Menge zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind. Außerdem sorgt die Lösung für Folgendes:

• Fördert profitables Wachstum durch Kostenoptimierung mit einheitlichen, durchgängigen und integrierten Lieferkettenplänen.
• Bietet Transparenz über die gesamte Lieferkette.
• Ermöglicht analytische Prozesse, sodass Endbenutzer die Prognose verstehen und sich darauf einlassen können.
• Passt sich nahtlos an aktuelle Trends, Saisonalität, Lagerbestände und Sonderangebote an.
• Nutzt KI und maschinelles Lernen, um kontinuierlich aus vergangenen Daten zu lernen.
• Verbessert die Zuordnungsgenauigkeit und steigert die Nachschubpräzision.
• Empfiehlt skalierte Bestellmengen, die die Lkw-Auslastung maximieren.

Die Lagerbestandsführung stellt im Einzelhandel einen genauen Bestand sicher

Unternehmensweite Transparenz über die Lagerbestände der Filialen

Stellen Sie in Echtzeit eine Verbindung zu Lösungen und Technologien von Drittanbietern her, die den Bestand aktualisieren, wie etwa RFID, Lösungen zur Frischwarenverwaltung oder elektronische Regale. Diese vordefinierten Integrationen und offenen Verbindungspunkte machen die nächtliche Stapelverarbeitung überflüssig und verhindern Verzögerungen bei der Weitergabe der Lagerverfügbarkeit in Echtzeit. Durch den Echtzeitzugriff auf Lagerbestandsdaten im gesamten Unternehmen basieren Geschäftsentscheidungen auf genauen Echtzeitinformationen.

Optimierung der Filialzuordnungsvorgänge für genauen Bestand

Steigern Sie die Effizienz und Automatisierung für Ihre Mitarbeiter im Laden und im Lager. Stellen Sie einen einfachen, vorhersehbaren und wiederholbaren Satz von Prozessen für die Verwaltung der permanenten Inventur in Echtzeit bereit.

Unterstützung der Mobilität und Flexibilität der Filialmitarbeiter

Stellen Sie einen mobilen Workflow bereit und ermöglichen Sie den Mitarbeitern im Geschäft den Zugriff, um alle bestandsbezogenen Prozesse in der gesamten Verkaufs- und Lagerfläche auszuführen. Intuitive Dashboards bieten der Filialleitung die Tools zur Überwachung und Korrektur von Bestandsereignissen in Echtzeit.

Oracle Retail Data Store unterstützt bei der Nutzung von Einzelhandelsdaten

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.

Retail Data Store enthält leistungsstarke Tools zur Nutzung all dieser Daten

• Oracle Retail Home
• Oracle Analytics
• Oracle APEX
• Oracle REST Data Services

Oracle Retail AI Foundation

Nutzen Sie KI und ML im Einzelhandel, um Entscheidungen zu Sortimenten, Angeboten, Lagerplatzierung, Prognosen, Planung, Einkauf, Preisgestaltung usw. zu treffen.

• Prognose-Engine: Bietet Ihren Planern einen intelligenten Ausgangspunkt zur Steigerung der Automatisierung und Genauigkeit.
• Kundensegmentierung: Gruppiert Kunden anhand von Attributen, Verhaltensweisen und Transaktionen, um Angebote, Preise und Sortimente anzupassen.
• Erweitertes Clustering (PDF): Gruppiert Ihre Geschäfte auf der Grundlage traditioneller Ansätze hinsichtlich Volumen, Quadratmeterzahl und Region oder nutzt ML, um Geschäfte auf der Grundlage ähnlicher Verkaufsmuster zu clustern.
• Profilwissenschaft: Bestimmt das beste Größenverhältnis für Ihre Einkäufe, indem die tatsächliche Nachfrage nach Ihren Größen unter Berücksichtigung von Lagerbeständen ermittelt wird.
• Attributextraktion und -klassifizierung: Extrahiert Artikelattribute aus Freiformbeschreibungen, korrigiert Kurzformen, Rechtschreibfehler und andere Inkonsistenzen und wendet sie entsprechend an.
• Affinitätsanalyse (PDF): Bestimmt, wie Elemente miteinander interagieren, um eine effektive Werbestrategie in Ihrem Finanzplanungsprozess zu entwickeln.
• Innovations-Workbench: Nutzt Open Source zusammen mit Ihrem Data-Science-Team, um Ihre eigenen KI- und ML-Modelle zu erstellen.