業界の成果: 信頼できる棚は顧客の信頼を築き、集客を促進し、需要を予測可能にします。このフライホイールは、商品の動きとリスクをリアルタイムで可視化することから始まります。
によって Sarah Duffy による投稿
ユースケース
補充インテリジェンスと欠品削減
食料品および一般商品小売における欠品率は、通常7%から10%の間で推移しています。これは、ある瞬間に顧客が探している商品の約10個に1個が棚にないことを意味します。収益への影響は現実的ですが、より大きなコストは累積的です。一貫して在庫の不足を見つける顧客は、他の場所で習慣を築き始めます。
現代の小売サプライチェーンは、店舗別SKU別POS売上速度、DC在庫状況、予定納期を含む発注数量、サプライ ヤーの充足率履歴、プロモーションカレンダーなど、膨大な量の関連データを生成します。個々のデータポイントは存在します。機会は、それらすべてをリアルタイムで特定の在庫状況の質問に対して統合し、その答えを適切な人物に十分な速さで届けて、違いを生み出すことにあります。
プランナーはこれまで以上に多くの需要シグナルにアクセスできます。次のステップは、棚の状況に先んじるために、それらすべてのシグナルを十分な速さで統合できるようにすることです。
Databricks Genieは、サプライチェーンリーダーが、在庫および需要データ環境全体を会話形式で照会できるようにします。サプライチェーン担当副社長は次のように尋ねることができます: '当社の食料品部門で、今後72時間以内に欠品が予測される高回転SKUはどれですか？また、それぞれの現在の発注状況はどうなっていますか？' その質問は、数時間ではなく数秒で回答されます。
棚の在庫確保は複合的に作用します。確実に在庫がある店舗は顧客の信頼を得ます。それが集客を促進し、需要パターンをより予測可能にし、補充をより正確にします。それを可能にしたデータは、すでにシステム内に存在します。Genieは、必要な人が重要な瞬間にそのデータにアクセスできるようにします。
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(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事
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