Kaynaklar

Konu: Retail

Retail AI earns most of its value in assortment

Forecasting and replenishment get the attention. The larger and less contested gain is deciding what to carry, where, and what to stop carrying.

Mağaza düzeyindeki kararlar mağaza düzeyinde bağlam ister

Model bir mağazayı satış rakamları kümesi olarak görür. Müdür ise bir otoparkı, okul çıkış saatini ve martta açılan bir rakibi görür.

Ağ genelinde stok optimizasyonu bambaşka bir problemdir

Her lokasyonu ayrı ayrı optimize etmek, aynı anda hem fazla stoklu hem stoksuz bir ağ üretir.

Bir ajanın fiyatlama yapabilmesi için önce bilmesi gerekenler

Esneklik işin kolay kısmı. Zor kısmı, koymanıza izin verilmeyen fiyatların listesi ve bunun nedeni.

Öngörebildiğiniz stok tükenmesi, canınızı yakan tükenme değildir

Düzenli talebi tahmin etmek kolaydır ve nadiren stok tükenmesine yol açar. Zarar, modelinizin yalnızca üç örneğini gördüğü olaylardan gelir.

Perakende AI’ı asıl değerini ürün gamı kararlarında kanıtlar

İkmal, zaten sattığınız ürünü optimize eder. Ürün gamı ise ne satacağınıza karar verir. Bu ikisinden birinin getirisi diğerinden kat kat büyüktür.

Perakende ikmali, tahmin kılığına girmiş bir karar problemidir

Her ikmal sistemi önce talebi tahmin eder, sonra bir kural uygular. Yatırım tahmine gider. Sonucu ise kural belirler.

Demo Talep Edin