Retail Forecasting

SAS® 零售预测服务

为零售企业提供价值

SAS 零售预测服务协助预测消费者对价格变化与促销活动的反应,从而在店面层次做出需求预测。依托对决定性因素(例如:价格、促销与营销活动)的考察,以及对整个产品门类影响的分析,该服务专门被设计用来预测长、短产品生命周期的零售需求。该服务可被用于受价格与促销活动影响的贸易与供应链部门。

依靠SAS的帮助,我们已经至少削减了8%的库存,同时减少了3-4%的浪费。

Gail Richmond
分公司订单开发部经理
Waitrose

 产品益处

最大化库存覆盖面的同时最小化成本

通过分析消费者对价格、促销、营销与运营活动的反应,以及上述因素造成的影响,我们可协助改进预测精确性。价格与营销比其他任何单一因素都更加影响需求。大多数的零售预测解决方案在生成预测结论时并未把价格视为决定性因素。然而,在SAS零售预测解决方案里,价格是核心因素。

增加存货周转率

改善精度的结果则是更加平衡的库存水平。如果把冗余库存从供应链中消除,库存将会更快地周转,补充库存的次数也会增加。这意味着库存订货与销售之间的周期被缩短了,被占用的资金也更少。在标准的三十天付款周期内,库存可在付款日到期前就被消化。

为未来价格与促销建模

如果消费者对价格变化或促销的反应可被量化,那么未来的价格与促销自然也可以被筹划,并进行需求预测。

对整个门类的影响进行预测

如果你知道某个类别的产品进行促销对另一个类别造成的影响,你就能测算出对整个商品门类需求的影响。我们使用高级分析方法来理解每个类别与同门类中其他类别商品的关系。同时,在对某一个类别商品生成需求预测时,我们会把“交叉效应”纳入考虑。SAS零售预测方案测算新类别的净变化值,并制作需求预测曲线。

对库存空间的预测更精确

能够更好地理解需求,意味着这种能力可更好地融入库存空间管理功能,从而对销售利润率、库存、周转率、安全库存以及所需库存空间进行测算。

SAS收入优化套装的升级途径

该系统可预测价格与促销变化的影响。允许零售商在准备部署SAS收入优化套装时无需改变基础结构。

创造出快速的投资回报

利用预定义的零售专属模型与ETL数据模型及方法,可以快速进行实施。

屏幕截图

功能特色

Retail Forecasting
  • 店面库存量层次的需求预测
  • 消费者对价格与促销的反应
  • 交叉效应识别
  • 新产品预测
  • 间歇性或慢速的类别识别

      • 销售损失预测
      • 输出到补给系统
      • 根据例外情况进行管理
      • 配置工作台
      • 零售数据模型


          技术信息

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