零售规划和优化

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。

Oracle Retail Merchandise Financial Planning 助您提高计划准确性

提高利润

识别盈利能力更高的库存投资商机，并确保日常决策符合业务目标。支持主动的零售管理，从而减少销售损失、过度降价以及无利可图的退出策略。

集成式预测

在制定计划时，使用准确的需求预测，而不是侧重于销售历史记录。确保所有部门都具有一致的计划可见性，从而消除计划差异和组织孤岛。

提高精度

提供销售历史、实际每周销售额和不受约束的预测视图，制定更好、更准确的计划。

提高投资回报

实现每周级别的收货流程规划，充分提高库存投资回报，并根据地理位置、类别、种类和销售渠道，确保促销活动符合战略目标。

减少降价

确保从下至上的项目计划与从上至下的财务计划保持一致，从而防止库存过剩。

Oracle Retail Assortment Planning 可助您满足需求

轻松制定品类计划

使用高度可视化的端到端工作流调整品类。定义并执行本地市场和微型网站的分类，将流量转化为更高销量/利润，并提高客户满意度。

优化品类策略和创建

AI 和自动化有助于提供有效的品类策略，充分提高库存投资回报。通过将去年的品类趋势或属性组合、各地的款式颜色绩效以及一次性和特殊购买等因素纳入考量范围内，系统可推荐销售率和目标选项，让商家和计划员用作基准。

把握当季趋势和机会

当季业务流程让计划员能够通过异常管理，快速有效地响应季节初至今的实际情况和趋势。借助单一事实版本、通用业务流程以及具有智能起点的计算，计划员可以轻松核对和更新销售、促销和减价计划。

Oracle Retail Category Management

充分提高绩效，改善客户满意度

将多个数据源整合为一种易于使用的格式，并获得可行的洞察和建议，以推动有针对性的以客户为中心的分类。

单一事实版本

根据消费者洞察和产品绩效，推荐正式的类别角色、战略和策略，以用于下游品类、定价、促销、库存和空间管理流程。

回顾和分析季前和当季类别绩效

使用与促销、自有品牌产品和库存相关的记分卡，跟踪绩效并验证关键举措是否按计划进行。

主要优势

• 提供基于事实的智能起点，让您能够根据类别/商店基本知识来优化库存。
• 确保类别和分类决策满足财务和空间的目标/约束条件。
• 利用零售 AI 输入，仅通过 Oracle Cloud 提供。
• 全方位了解市场、客户、竞争对手和供应商。

Oracle Retail Assortment and Space Optimization 助您充分改善产品放置策略

优化空间回报

在可用空间内优化品类，从而尽可能改善货架坪效、货架空间回报、销量、收入和利润。

推动利润增长，灵活应对不断变化的零售环境

根据特定于商店和集群的需求优化品类，从而尽可能提高空间、销售和毛利润回报，同时保持可视化的商品销售标准和供应链注意事项。

提高客户满意度

从商品分类和放置着手，优化每家门店的可用空间，进而提高客户满意度。

将数据转化为价值

• 执行宏观空间优化假设分析，充分提高利润。
• 创建分类并获得推荐方案，同时满足供应链限制、业务规则和可视化商品的销售标准。
• 利用货架数据动态，创建门店和空间集群。
• 在计算中，使用商品层面的需求转移，创建理想的品类组合。

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

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