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Blue Yonder > 实例探究 > OTTO 的补货和价格优化
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Replenishment and Price Optimization at OTTO

技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 分析与建模 - 实时分析
适用行业
  • 电子商务
  • 零售
适用功能
  • 商业运营
  • 销售与市场营销
用例
  • 需求计划与预测
  • 库存管理
服务
  • 数据科学服务
  • 系统集成
挑战
OTTO 是一家德国多渠道零售商,其面临的挑战是利润低、竞争压力大、市场条件和客户需求瞬息万变。该公司需要平衡其广泛产品组合中每件商品的产品供应量和定价。最大的挑战之一是提前预测商品的销量,因为商品的盈利性决定了整体的成功。OTTO 还面临着缩短合作伙伴产品交货时间的挑战,由于物流流程更复杂,合作伙伴产品的交货时间比 OTTO 自有品牌更长。零售商需要知道哪些商品会畅销、销售频率如何、尺寸和数量,以便根据预测提前订购合适的商品并加快交货给客户。
关于客户
OTTO 是一家总部位于汉堡的德国多渠道零售商,通过不断调整业务流程和重新定位企业,成功地从传统的邮购零售商转型为在线零售商。在线商店 (www.otto.de) 是该零售商业务的重点,占其 25 亿欧元以上年销售额的 90%(2015/16 财年)。该公司提供各种产品,包括时尚产品、技术产品、家具、体育用品、鞋子和玩具。在线商店拥有约 6,000 个品牌和超过 220 万件商品,其中包括零售合作伙伴销售的 100 多万件商品。
解决方案
OTTO 与 JDA 旗下公司 Blue Yonder 合作,实施 AI 解决方案,通过基于数据洞察做出战略决策来改善客户体验、提高销售额、降低库存水平并减少退货。Blue Yonder 的商品销售预测已成为 OTTO 运营业务流程的固定组成部分,根据数百种不同的输入变量,提供每种颜色和尺寸的最新预测。Blue Yonder 的需求预测和补货解决方案用于 OTTO 中央配送中心与精选品牌合作伙伴的商品规划。该解决方案评估了大约 30 亿笔交易,包括销售、价格和库存,并提前提供机器驱动的订购决策。Blue Yonder 价格优化用于根据所选价格策略为每种产品找到“理想”价格。该解决方案检查并衡量价格变化与需求模式之间的联系,并根据多个价格-数量对,可以确定每件商品的价格弹性。
运营影响
  • With accurate decisions from Blue Yonder, OTTO succeeded in reducing the delivery period for partner products down to 1-2 days from 5-7 without risking leftover supply.
  • More and more frequently, goods are not even stored in the warehouse, but delivered directly to the customer.
  • With this faster delivery, customer satisfaction has improved and so has the demand for products.
数量效益
  • Goods ordered are sold within 30 days at a rate of 90%
  • Increased sales and revenues
  • Reduced return rate

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