Обновления SAS Intelligent Planning Suite задействуют преимущества искусственного интеллекта и облачных технологий
Обновления пакета решений SAS Intelligent Planning Suite задействуют преимущества искусственного интеллекта (ИИ) и облачных технологий, чтобы помочь компаниям локализовать ассортимент, оптимизировать запасы, автоматизировать прогнозирование и максимизировать прибыль.
ИИ и методы углубленной аналитики трансформируют розничную торговлю. Мы видим, что такие технологические решения, как SAS, помогают принимать лучше обоснованные решения и достигать сразу нескольких целей бизнеса. Оптимизация продуктового ассортимента, ценообразования и управления запасами помогает в то же время повышать продажи и улучшать клиентский опыт
Обновленный пакет SAS Intelligent Planning опирается на опыт компании SAS в работе с ритейлерами и построении комплексных решений для планирования запасов, мерчандайзинга, прогнозирования спроса, товарной и клиентской аналитики. Обновленная архитектура позволяет проводить мультиоблачное развертывание, переключаться с одних поставщиков облачных услуг на других, добавлять сервисы на других облачных платформах и т.д.
Последние усовершенствования SAS Intelligent Planning Suite используют мощность и возможности платформы SAS Viya – единой среды для масштабной обработки данных, исследований, углубленной аналитики и систем искусственного интеллекта. SAS Intelligent Planning помогает ритейлерам создавать целостное представление о клиентах, а также дает им возможность внедрять аналитику во все процессы, что обеспечивает:
- локализацию ассортимента товаров в масштабах рынка, региона, города или отдельных магазинов;
- повышение точности планирования продаж и прогнозов;
- оптимизацию запасов для максимального удовлетворения потребностей клиентов и минимизации запасов на складе;
- оптимальные цены для увеличения прибыли и снижения необходимости в больших скидках и постоянном стимулировании спроса.
В условиях жесткой конкуренции ведущие ритейлеры и производители, такие как Carrefour, Grupo Exito и Nestle, полагаются на решения аналитики SAS в процессах оптимизации запасов на основе прогнозов спроса.