新冠疫情改变了人们的消费习惯。货物短缺迫使人们开始尝试新的品牌,尤其是在食品杂货行业,消费者购物频率减少,但每次买的更多了。这导致商店库存快速清空,增大了供应链和财务模型的压力,并导致毛利下降。
同时,缺货成本也有所增加,补货问题可能会影响盈利能力和企业的整体发展。为了满足消费者需求,越来越多的竞争对手开始通过多种渠道提供服务和产品,消费者几乎可以即时获得产品定价和库存信息,这也导致消费者对缺货的容忍度大大降低。事实上,有 29% 的消费者表示,他们会在出现缺货时选择其它品牌。
因此,零售商面临的挑战是如何始终如一地满足客户需求,在客户需要的时间和地点为客户提供需要的产品数量。要成功完成财务目标,零售商必须以战略思维管理供应链中每个环节的库存,并确保补货流程始终顺畅高效。
预测供应商提前期 — 即供应商在客户下单后交付产品或服务所需的时间 — 帮助零售商制定生产计划和管理库存水平,在有效满足客户需求的同时尽可能减少库存积压及相关成本。
供应商提前期取决于多种因素,其中包括供应商与产品目的地的距离、产品复杂性、原材料可用性、生产能力和运输时间等。由于变量过多,零售商需要通过一个数据平台集中访问多个企业系统、业务记录和技术输入中的历史和实时数据,然后使用这些数据来训练机器学习模型,根据采购订单事务处理预测提前期。
在该使用场景中,我们将展示 Oracle Data Platform 的架构如何帮助零售商使用高级分析和预测方法(包括统计建模、趋势分析和历史数据分析)以及机器学习来准确预测货物的预期交付日期。利用这些信息,零售商可以优化库存计划,有效管理变量影响,例如
所有三种功能均单向连接到“持久保存、整理、创建”支柱中的云端存储功能。
这些功能在支柱内互联。云端存储不仅单向连接至服务数据存储,还双向连接至批处理。
一个功能连接至“分析、学习、预测”支柱:服务数据存储连接至分析和可视化功能以及机器学习功能。
仪表盘和报告由下列要素构成:人员和合作伙伴、供应商协作和数据共享、历史供应商绩效、需求分析以及缺货和库存积压。
应用包括高级库存管理以及需求计划。
模型包括供应商运营。/p>
“摄取、转换”、“持久保存、整理、创建”及“分析、学习、预测”这三大核心支柱由基础设施、网络、安全和 IAM 提供支持。
我们通过三种主要方法将数据注入架构中,帮助零售商有效预测供应商提前期。
数据持久性和处理建立在三个组件之上。
分析、学习和预测能力建立在三种技术方法之上。
通过准确预测供应商提前期,零售商可以更高效地制定库存水平和生产计划,确保提供合适数量的适当产品来满足客户需求,即便需求受季节性、促销和其它因素影响而发生波动。因此,他们能够
通过该使用场景,了解如何利用面向零售业的 Oracle Data Platform 优化库存和促销活动。
了解如何利用面向零售业的 Oracle Data Platform 优化库存和促销活动。此用例将向您展示如何提高销售额并更好地满足客户需求
了解如何使用面向零售业的 Oracle Data Platform 来整合实时数据和应用高级分析,从而优化您的零售运营。
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