客户是美国主要的全球服装零售商 - 世界各地最大的专业零售商之一。
关键挑战
需求预测错过了标记
库存规划变得更加强硬
促销不同步
影响
库存优化导致数百万美元的大量节省
销售投影的时间到次数从2-3天削减到几分钟，以600x延迟减少。数据湖还使洞内洞察店内的价格调整数量。
Data lake允许在线和实体店之间的促销同步执行，为零售商带来更好的利润管理。
简要
大多数服装零售商都很快看到了跨渠道交易的相关性。他们的高街商店普通，他们注意到，首先通过在线机架浏览。当客户在线购物时，他们有时会要求在附近的商店返回服装。零售商开始重新注视他们的系统，以支持这种交叉渠道购物。
当零售商将线上和线下渠道视为独立实体时，他们的供应链核心没有准备好适应全渠道零售的新现实，也无法利用它所提供的机会。真正的挑战是找到一种方法，让零售商对所有渠道的交易都有一个整体的看法。
洞察的时间花了2-3天
Infosys解决方案
在具有实时分析的频道上提供了统一视图
我们建立了一个模型，用于整个库存 - 无论是在线和离线。随着订单的订单，已准备好的订单取消订单，商店保留的订单以及呼叫退回的订单发布，为每个商店经理的Perusal以及订单计划发布了“可用的销售”库存。订购路由，从而变得更加智能。
然后，我们合并在线和店内数据集，创建一个统一的数据湖，为销售预测提供了丰富的洞见来源——无需运营团队一周又一周地为销售计划统一和准备数据。
几家客户在线购买了产品，特别是在促销期间，但此后返回了一些。零售商依靠运送需求指标的产品数量。该拟议的模型有助于了解更全面的需求。它提供了更好的可见性，订单已被取消，订单发货 - 因此导致更好的需求预测。
360度视图，具有实时洞察的所有渠道
合并在线和店内数据，以有效地预测需求和项目销售。
更好的需求预测
提出的模型使零售商能够通过向放置的订单可见，取消和发货来了解全面了解。
