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Navegando por Demandas Desconhecidas com Oracle Inventory Optimization

Glaucia Maurano
Marketing Director Latin America - Retail
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O serviço de nuvem utiliza machine learning para ajudar varejistas a otimizar o estoque para se adaptar às mudanças nos comportamentos de compra dos clientes

A crise de saúde global criou uma emergência de estoque para muitos varejistas. Os hábitos de compra imprevisíveis e voláteis dos clientes atuais estão limitando a eficácia do uso de dados históricos para prever o comportamento de compra e planejar o estoque de produtos.

Impulsionado por machine learning, o novo Oracle Retail Inventory Optimization Cloud Service, em conjunto com sistemas de previsão e cadeia de suprimentos, ajuda a decidir quais ações tomar para otimizar o inventário. Esse componente ajuda varejistas a obter respostas sobre o posicionamento e o volume do estoque com mais rapidez, para que possam atender melhor os clientes enquanto mantêm uma posição de caixa saudável.

“Os varejistas estão empenhando-se para ajustar décadas de estoques bem definidos e processos tradicionais de gerenciamento da cadeia de suprimentos que foram alterados pela COVID-19”, disse Jeff Warren, vice-presidente de estratégia e gerenciamento de soluções da Oracle Retail. “Com a capacidade de ser implantado em apenas algumas semanas, o Oracle Retail Inventory Optimization Cloud Service faz o trabalho pesado e a modelagem para reequilibrar e otimizar o estoque para que os varejistas possam investir nos produtos certos e se adaptar automaticamente aos novos padrões de consumo conforme eles ocorrem.”

No momento atual, a capacidade de responder às mudanças nas demandas dos clientes o mais rápido possível é crítica. O Oracle Retail Inventory Optimization Cloud Service vem com modelos de aprendizado de máquina préconstruídos que preveem com mais precisão os níveis gerais de estoque; recomendações para redistribuição de estoque; equilíbrio da oferta e demanda para liberar capital parado em estoque excedente; e mais.

O serviço de nuvem se integra facilmente com as soluções existentes de previsão e cadeia de suprimentos e pode ser implantado rapidamente para reduzir a carga sobre as equipes de TI e desenvolvimento de um varejista.

Produtividade do Estoque

Os hábitos do consumidor nos últimos meses têm sido tudo menos típico, já que a escassez estimulou a necessidade de as pessoas experimentarem novas marcas ou lojas, com menor número de saídas para compras, mas muitas vezes a compras maiores, principalmente de alimentos. Como resultado, o estoque sai das lojas mais rápido, criando uma pressão sobre a cadeia de suprimentos e seu modelo financeiro, levando a um problema de margem bruta.

Por exemplo, um varejista de supermercado médio, com 30.000 SKUs e pelo menos 1.000 lojas, terá milhões de combinações de SKU-loja. Determinar o plano de reabastecimento ideal quando as coisas estão mudando tão rapidamente é quase impossível sem a ajuda de modelos de machine learning feitos sob medida.

Com o Oracle Retail Inventory Optimization Cloud Service, os varejistas podem simular e prever posições e parâmetros de estoque ideais para eliminar tentativas e erros. Como resultado, os executivos da cadeia de suprimentos e os diretores financeiros podem se reunir para navegar em terrenos complicados, gerenciar o fluxo de caixa e determinar o impacto do estoque no balanço patrimonial. A solução autônoma aprende e ajusta-se automaticamente para otimizar o capital de giro e entregar valor rápido através da:

  • Otimização contínua dos parâmetros de reabastecimento;
  • Estratégias de reposição com trade-offs de serviço para estoque;
  • Tradução dos objetivos em políticas de reabastecimento orientadas a machine learning até o local do item;
  • Redistribuição de estoque para atender aos clientes e evitar descontos;
  • Enriquecimento dos processos de movimentação de estoque com projeções de estoque em fases;
  • Aumento da produtividade dos funcionários para maximizar uma força de trabalho restrita; e
  • Interação com o Oracle Retail Offer Optimization para gerar melhores resultados por meio da manipulação simultânea de oferta e demanda.

Este serviço em nuvem já está disponível.

Saiba mais ou solicite uma demonstração do Oracle Retail Inventory Optimization Cloud Service.

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Comments ( 2 )
  • Leonardo Silva Wednesday, August 26, 2020
    As funcionalidades descritas artigo são excelentes, colaboram enormemente com a gestão de estoques. A previsão de demanda é fundamental para negociação com fornecedores e planejamento de estoques. No entanto, em situações de produtos muito sensíveis a preços, QUAISQUER algoritmos de previsão de demanda são insuficientes quando a elasticidade de preços está ausente. Os fenômenos e características internas tais como agrupamento, categoria, desempenho, histórico, são insuficientes pois caracteristicas externas de competitividade (preços) são muito significantes. Logo, a ausencia de elasticidade de preços interna (canibalização) e externa (concorrência) torna a previsão de demanda pouco assertiva prejudicando negociações e gestão de estoques.Logo, faço a sugestão de acrescentar este tema ao seu artigo.
  • Glaucia Maurano Wednesday, August 26, 2020
    Leonardo, obrigada!! Seu comentário é muito bem-vindo e nos inspira a escrever um artigo novo complementar! Stay tuned!!
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