Retail Demand Planning

Retail Demand Forecasting 助您充分提高预测准确性

Oracle Retail Demand Forecasting 是 Oracle 的需求预测引擎，现已集成到 Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service 中，其中包含了 Oracle Retail AI Foundation (PDF)，可提供分析洞察来推动计划、购买、库存转移和销售决策。通过使用这些功能，零售商将能够提高利润，并灵活应对不断变化的零售环境。

获取准确的预测，协调需求驱动的结果

通过单一需求视图，Retail Demand Forecasting 可为整个零售流程带来价值，包括在计划中改善策略、在零售供应链中提高库存生产率、降低运营成本，以及提高从互动到销售再到履行的客户满意度。

借助 Retail Demand Forecasting，Oracle 将全球数百家零售商超过 15 年的预测经验整合到一个全面的解决方案中，以此提高整个产品生命周期的预测准确性。Retail Demand Forecasting 添加了多项功能后，发展成为 Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service。

了解您的客户如何购物以及分类策略的差异化优势，从而推动收入增长

通过决策树，获取客户洞察

借助 Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference，您可以使用交易级别数据，创建客户决策树。这些决策树针对客户群和相应的地理区域而构建，可帮助您了解客户眼中重要的产品和产品属性。只要掌握了这些细节，您就可以有效地分析品类覆盖范围，识别重复的商品类型，并确保客户所寻求的核心商品不会下架。

确定客户购买和转换模式

Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference 可挖掘客户购买历史记录，发现购物和转换模式。这有助于您了解什么属性会促使客户做出购买行为，客户什么时候会不买就走，什么时候会愿意转换产品。这些关键洞察可帮助您做出更明智的分类、定价和促销决策。

识别/消除国家或地区的影响和制造商偏见

利用特定于零售商的交易级别数据，您可以在客户决策树的创建过程中获取真实的客户视图，从而消除外部客户决策树可能存在的偏见。通过使用 Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference，您可以将已生成的客户决策树与外部提供的决策树进行比较。然后，您可以进行调整，确认和批准在分类流程中使用。

Oracle Retail Data Store 助您充分利用零售数据

Oracle Retail Data Store 是一个低成本的低代码环境，可帮助零售商进行创新、控制数据以及扩展 Oracle Retail 云技术服务的功能。

Oracle Retail Data Store 具有高度的可扩展性和可配置性，可支持不断变化的零售业格局。该解决方案将整合销售、库存、定价、促销、客户、订单、需求、履行、商品、供应商、消费者和渠道的数据，以支持零售商的业务流程和旅程。

Retail Data Store 包含了可利用所有这些数据的强大工具

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

Oracle Retail AI Foundation

利用核心零售 AI 和 ML，制定关于品类、产品/服务、库存位置、预测、计划、购买、定价等的决策。

预测引擎

为计划员提供智能的起点，从而提高自动化程度和准确性。

客户细分

根据属性、行为和交易对客户进行分组，进而提供个性化的产品/服务、定价和分类。

Advanced Clustering (PDF)

根据规模、面积和区域等传统方法，或者利用 ML 根据相似的销售模式，对您的门店进行分类。

概要信息科学

了解购买者的真实尺码需求，判断理想的尺码比例，同时将缺货情况纳入考量范围。

属性提取和收集

从自由格式的描述中，提取商品属性，纠正缩写、拼写错误和其他不一致之处，再将其应用于需求转移、客户决策树、高级分类等。

Affinity Analysis (PDF)

确定商品与商品之间的相互作用，以便在财务计划流程中制定有效的促销策略。

创新工作台

数据科学团队可利用开源技术，创建自己的 AI 和 ML 模型。