Retail Demand Planning

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.

Verstehen Sie, wie Ihre Kunden einkaufen und wie einzigartig Ihr Sortiment ist, um zusätzliche Umsätze zu erzielen

Gewinnen Sie Kundeneinblicke mit Entscheidungsbäumen

Mit Oracle Retail Customer Decision Trees und Demand Transference können Sie Kundenentscheidungsbäume anhand von Daten auf Transaktionsebene erstellen. Diese Entscheidungsbäume sind spezifisch für ihre Kundensegmente und jeweiligen geografischen Regionen. Darüber hinaus helfen sie Ihnen, die wichtigsten Produkte und Produkteigenschaften aus der Sicht der Kunden zu verstehen. Anhand dieser Details können Sie die Sortimentsabdeckung effektiv analysieren, Duplikate von Artikeltypen identifizieren und die Entfernung von Kernartikeln verhindern, die von Kunden gesucht werden.

Identifizierung von Einkaufs- und Wechselmuster der Kunden

Oracle Retail Customer Decision Trees und Demand Transference durchforsten die Kaufhistorie von Kunden, um Einkaufs- und Wechselmuster zu identifizieren. Diese helfen Ihnen zu verstehen, welche Eigenschaften die Käufe der Kunden beeinflussen, wann Kunden ohne einen Kauf abspringen würden und wann sie bereit sind, das Produkt zu wechseln. Diese wichtigen Erkenntnisse können Ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen hinsichtlich Sortiment, Preisgestaltung und Werbemaßnahmen zu treffen.

Identifizierung/Beseitigung von nationalen Einflüssen und Vorlieben der Hersteller

Die Nutzung händlerspezifischer Daten auf Transaktionsebene bietet bei der Erstellung des Kundenentscheidungsbaums eine realistische Sicht auf den Kunden und eliminiert die Verzerrung, die bei einem externen Kundenentscheidungsbaum auftreten kann. Mit Oracle Retail Customer Decision Trees und Demand Transference können Sie selbst erstellte Kundenentscheidungsbäume mit extern bereitgestellten vergleichen. Anschließend können Sie Anpassungen vornehmen, um die Verwendung innerhalb Ihrer Sortimentsprozesse zu bestätigen und zu genehmigen.

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

Bieten Sie Ihren Planern einen intelligenten Ausgangspunkt, um Automatisierung und Genauigkeit zu erhöhen.

Kundensegmentierung

Gruppieren Sie Kunden anhand von Attributen, Verhaltensweisen und Transaktionen, um Angebote, Preise und Sortimente anzupassen.

Erweitertes Clustering (PDF)

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.

Profilwissenschaft

Bestimmen Sie das beste Größenverhältnis für Ihre Einkäufe, indem Sie die tatsächliche Nachfrage nach Ihren Größen unter Berücksichtigung von Lagerbeständen ermitteln.

Attributextraktion und Binning

Extrahieren Sie Artikelattribute aus Freiformbeschreibungen, korrigieren Sie Kurzformen, Rechtschreibfehler und andere Inkonsistenzen und wenden Sie diese auf Nachfrageübertragung, Kundenentscheidungsbäume, erweitertes Clustering und mehr an.

Affinitätsanalyse (PDF)

Bestimmen Sie, wie Artikel miteinander interagieren, um eine wirksame Werbestrategie in Ihren Finanzplanungsprozess einzubinden.

Innovations-Workbench

Nutzen Sie Open Source zusammen mit Ihrem Data Science-Team, um Ihre eigenen KI- und ML-Modelle zu erstellen.