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產品試用

供應鏈智能解決方案

應用數據智能技術為企業提供庫存健康診斷、庫存優化、倉內優化、運輸優化、需求預測等系列靈活高效的決策優化服務,幫助企業優化商品結構、保持庫存健康水平同時降低缺貨率提高利潤率

業務價值

  • 80%

    需求預測準確率

  • 15天

    庫存周轉天數40天

  • 7%

    庫存資金占用率

  • 5%

    現貨率

  • 8%

    運輸成本

  • 10%

    車輛裝載率

方案架構

供應鏈智能解決方案
以智能預測為驅動,以庫存健康診斷為抓手的數智化自動補貨、履約調度應用產品

特點:

1、云原生動態擴容,海量數據處理能力

2、基于業界領先供應鏈計劃方法的專利應用

3、自適應、自感知、自優化、自學習、自決策的供應鏈計劃與執行的閉環

賦能場景

  • 智能銷量預測

    最大化收益

    基于歷史銷量數據沉淀,洞察市場需求規律,拉動供應鏈運營,適用于門店&各級倉庫等場景

  • 智能配補貨

    防止缺貨損失

    釋放門店計劃員生產力,海量SKU&物料精準補貨,可應用于補貨及采購業務

  • 庫存健康優化

    降低資金占用

    基于業務規則,監控庫存水位,實時掌握核心運營指標

  • 流失挽回預警

    及時止損

    企業80%的利潤來自于20%的核心用戶,利用算法模型識別出會員池的高價值用戶并預測其流失時間,及時采取行動降低流失率

最佳實踐

  • 某生活日用百貨巨頭門店配補貨項目

    30%
    單店日均銷售提升
    15天
    庫存周轉天數縮減
    7%
    門店日均庫存金額降低
    2%
    Top300缺貨率下降
    7%
    Top300營收占比提升

    某生活日用百貨巨頭的門店補貨場景,過往應用業務規則經驗進行補貨,云徙利用需求驅動的智能補貨+庫存健康診斷,在對的門店、時間、商品、數量 給到精準建議,單店日均銷售額提升約30%,Top300門店缺貨率下降2%,Top300門店營收占比提升了7%,門店日均庫存金額降低7%,庫存周轉天數由原來的56天縮減到41天。

  • 某全球TOP連鎖百貨集團庫存健康診斷
    及裝載路徑優化項目

    36%
    卡板庫存數量降低
    60%
    活動ROI增加
    1%
    退板數降低
    76%
    借板數降低

    某全球TOP連鎖百貨集團一直面臨倉庫種類數量多覆蓋面廣,內部倉庫暫未打通等痛點,本著尋求卡板供需最佳平衡和車次、裝載車型、路徑運輸成本最佳平衡兩大目標,云徙為其構建庫存健康診斷模型和裝載路徑優化算法引擎優化,最終實現卡板庫存 數量降低36%,調撥數提升98%,借板數降低76%,退板數降低1%。

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