供求规划
在满足全渠道客户需求的同时实现盈利，且不会出现存货过多或库存不足的情况。
SAS 如何提供供求规划
SAS 提供高度自动化的完全集成供求规划解决方案，该解决方案打破了规划步骤之间的传统障碍，将规划转变为连续、灵活的过程。
中小规模或大规模预测
- 自动生成统计驱动的加权共识预测。
- 监控预测性能以了解每个步骤增加或损失的价值。
- 使用时间序列预测来构建反映您业务情况的模型。
需求感知和形成
- 可视化分析需要数据，以发现与销售、发货、定价、促销等相关的模式和洞察。
- 使用假设场景分析，评估销售历史并规划未来事件–新产品、地点、渠道介绍。
- 使用多层因果分析来衡量销售和营销策略对消费者需求的影响。
库存优化
- 近实时了解供求动态，从而避免库存不足或库存过多。
- 利用具备一流模拟技术的多级优化方法计算最优库存策略。
- 使用预测建模和假设分析来找出不同的变量将如何影响供需平衡。
了解 SAS 的供求规划解决方案如何使用机器学习、自动化和优化功能来帮助您确保提供正确级别的产品来满足所有渠道的需求。
使用的 SAS® 软件
一家大型牛仔布批发商兼零售商如何预测和规划需求？
SAS 帮助该批发商/零售商：
- 促进销售增长和提升毛利率。
- 改善 SKU 组合并增加向主要客户的发货次数。
- 根据可盈利的产品对贸易区域进行分组。
- 通过支持本地化的全渠道需求来打造更好的客户体验。
- 增加收入、提高盈利能力并改善客户体验。
一家拥有最多内衣商品组合的美国服装公司如何在最大化库存以满足需求的同时将风险最小化？
SAS 帮助该服装公司：
- 生成更准确的需求预测。
- 培养需求以推动客户行为。
- 财务预测过程自动化。
- 为新的时尚产品制定准确的需求计划。
使用的 SAS® 软件
一家经营大型超市、折扣百货店和零售店的跨国零售商如何满足电子商务订单以降低运输成本并提供店内取货？
SAS 帮助该跨国公司：
- 建立将在线购物的便捷性与实体店优势相结合的多渠道业务。
- 专注于更好的客户服务，提供各种取件和配送选项。
- 使用创新的机器学习、预测和分析技术更好地为客户服务。
- 在开放式平台上工作，同时对该全球最大的跨国零售企业的可扩展性进行支持。
