إدارة سلسلة التوريد للبيع بالتجزئة

زيادة دقة التوقع إلى أقصى حد ممكن باستخدام Retail Demand Forecasting

تم دمج Oracle Retail Demand Forecasting، محرك توقع الطلب لدينا، في Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service ويتضمن Oracle Retail AI Foundation (PDF)، الذي يوفر رؤى تحليلية لتحفيز قرارات التخطيط والشراء ونقل المخزون والبيع. تساعد هذه الإمكانات بائعي التجزئة على زيادة الأرباح والحفاظ على المرونة في ظل بيئة البيع بالتجزئة المتغيرة.

الحصول على توقعات دقيقة لتنسيق النتائج القائمة على الطلب

من خلال رؤية واحدة للطلب، يوفر Retail Demand Forecasting قيمة عبر عمليات البيع بالتجزئة، بما في ذلك تحفيز الإستراتيجيات المثلى في التخطيط، وزيادة إنتاجية المخزون في سلاسل توريد البيع بالتجزئة، وخفض التكاليف التشغيلية، وتعزيز رضا العملاء في جميع المراحل من المشاركة إلى البيع إلى التنفيذ.

باستخدام Retail Demand Forecasting، حوّلت Oracle أكثر من 15 عامًا من تجربة التوقع عبر مئات بائعي التجزئة في جميع أنحاء العالم إلى حل شامل يزيد من دقة التوقع لدورة تشغيل المنتج بأكملها إلى أقصى حد ممكن. أضاف Retail Demand Forecasting إمكانات إضافية وتطور إلى Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service.

يُمكِّن Inventory Planning Optimization Cloud Service بائعي التجزئة من توقع الطلب بقدر أكبر من الدقة

تمكين بائعي التجزئة من توقع الطلب بشكل أفضل وتحسينه طوال دورة تشغيل الصنف. يمكن أن يتفاعل الحل مع التغييرات في سلوك المستهلك من خلال تعديل منهجيات نشر المخزون والطلب لضمان توفير المنتجات المناسبة والكميات المناسبة في المكان المناسب وفي الوقت المناسب. الحل أيضًا:

• يساعد على تعزيز النمو المربح من خلال تحسين التكاليف من خلال خطط سلسلة توريد موحدة وشاملة ومتكاملة
• يوفر الشفافية عبر سلسلة التوريد بأكملها
• يمكّن العمليات التحليلية حتى يتمكن المستخدمون النهائيون من فهم التوقع والتفاعل معه
• يتكيف بسلاسة مع الاتجاهات الحديثة والموسمية ونفاد المخزون والعروض الترويجية
• يستفيد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للاستفادة من البيانات السابقة باستمرار
• يحسّن دقة التخصيص ويحفز دقة التجديد
• يوصي بكميات الطلبات الموسعة التي تزيد من استخدام الشاحنات إلى أقصى حد ممكن

يضمن Retail Store Inventory Operations دقة المخزون

الحصول على رؤية على مستوى المؤسسة لوضع المخزون بالمتاجر

الاتصال في الوقت الفعلي بحلول وتقنيات الجهات الخارجية التي تُحدّث المخزون مثل RFID أو حلول إدارة العناصر الجديدة أو الرفوف الإلكترونية. تعمل عمليات التكامل مسبقة الإنشاء هذه ونقاط الاتصال المفتوحة على التخلص من الحاجة إلى معالجة الدفعة الليلية والتأخيرات في مشاركة توفر المخزون في الوقت الفعلي. مع الوصول في الوقت الفعلي إلى بيانات مخزون المتجر عبر المؤسسة، تستند قرارات الأعمال إلى معلومات دقيقة في الوقت الفعلي.

تحسين عمليات موظفي المتجر لدعم المخزون الدقيق

تعزيز الكفاءة والأتمتة لموظفيك في صالة الإنتاج وكذلك في المخزن الخلفي. توفير مجموعة عمليات بسيطة ويمكن توقعها وقابلة للتكرار لإدارة المخزون الدائم والمنفصل في الوقت الفعلي.

دعم قابلية تنقل ومرونة الموظفين داخل المتجر

توفير سير عمل متنقل ووصول إلى موظفي المتجر لتنفيذ جميع العمليات المتعلقة بالمخزون عبر صالة الإنتاج والمخزن الخلفي. تزود لوحات المعلومات السهلة إدارة المتجر بالأدوات اللازمة لمراقبة أحداث المخزون وتصحيحها في الوقت الفعلي.

تساعد خدمة Oracle Retail Data Store على الاستفادة من بيانات البيع بالتجزئة

تُعد Oracle Retail Data Store بيئة منخفضة التكلفة ومنخفضة التعليمات البرمجية تتيح لبائعي التجزئة الابتكار والتحكم في بياناتهم وتوسيع إمكانات خدمات Oracle Retail السحابية الخاصة بهم.

تتميز Oracle Retail Data Store بقابليتها للتوسع والتكوين بدرجة كبيرة لدعم مشهد البيع بالتجزئة المتغير باستمرار. فهي تجمع البيانات المتعلقة بالمبيعات والمخزون والتسعير والعروض الترويجية والعملاء والأوامر والطلب والاستيفاء والأصناف والمورّدين والمستهلكين والقنوات لدعم عمليات الأعمال والرحلات الفريدة لبائع التجزئة.

تتضمن خدمة Retail Data Store أدوات قوية للاستفادة من كل هذه البيانات

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

Oracle Retail AI Foundation

الاستفادة من التقنيات الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال البيع بالتجزئة الأساسي لاتخاذ قرارات بشأن التصنيفات والعروض ووضع المخزون والتوقعات والتخطيط والشراء والتسعير وما إلى ذلك.

• محرك التوقع: يوفر نقطة بداية ذكية لمخططيك لزيادة الأتمتة والدقة.
• تجزئة العملاء: تجميع العملاء استنادًا إلى السمات والسلوكيات والمعاملات لتخصيص العروض والتسعير والتصنيفات.
• نظام المجموعات المتقدم (PDF): يجمع متاجرك استنادًا إلى الأساليب التقليدية للحجم والمساحة بالقدم المربع والمنطقة، أو يستفيد من التعلم الآلي لتجميع المتاجر استنادًا إلى أنماط بيع مماثلة.
• علوم الملف الشخصي: تحديد أفضل نسبة لحجم مشترياتك من خلال فهم الطلب الحقيقي لأحجامك، مع الأخذ في الاعتبار حالات نفاد المخزون.
• استخراج السمات وتجميعها: استخراج سمات الصنف من الأوصاف غير المقيدة بنموذج محدد، وتصحيح النماذج القصيرة، وأخطاء الهجاء، وغير ذلك من أوجه عدم الاتساق، وتطبيقها بشكل مناسب.
• تحليل الارتباط (PDF): تحديد كيفية تفاعل العناصر مع بعضها للحصول على إستراتيجية ترويجية فعالة في عملية التخطيط المالي لديك.
• منضدة عمل الابتكار: الاستفادة من المصدر المفتوح إلى جانب فريق علم البيانات لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بك.