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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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