库存降低
工作效率提高
配货准确性提高
向合适的地点配置合适的库存
配送自动化
在商品整个生命周期内最大化销量
预测需求，平衡销售流失和库存过剩
优化库存投资
配补货决策契合零售商战略以及本地化需求，实现营收最大化，提高顾客满意度。
减少手动执行日常配补货的需要，将资源释放出来，用于战略决策。
在商品整个生命周期内，基于可变的业务策略，利用 AI/ML 配置投资优化方法。
纳入数百个需求驱动变量，运用机器学习技术提供独特的需求预测信息，计算业务影响和风险。
在整个配送网络中实现科学合理的库存配置，最小化供应链缺货的同时，最大化库存周转速度。
配补货决策契合零售商战略以及本地化需求，实现营收最大化，提高顾客满意度。
减少手动执行日常配补货的需要，将资源释放出来，用于战略决策。
在商品整个生命周期内，基于可变的业务策略，利用 AI/ML 配置投资优化方法。
纳入数百个需求驱动变量，运用机器学习技术提供独特的需求预测信息，计算业务影响和风险。
在整个配送网络中实现科学合理的库存配置，最小化供应链缺货的同时，最大化库存周转速度。
在计划流程中，利用 AI 和 ML 向下钻取到细节层级，作出由数据驱动的准确决策。
将 AI 驱动的洞察转化为战略性库存流动和补货，减少企业内的整体安全库存水平。
配送决策契合零售商战略和本地需求，实现可盈利的库存配置和更高的顾客满意度。
减少手动修改的需求，节省资源，利于决策者将关注重心转向其它任务，保证企业的竞争优势。
通过切实有效的库存计划执行，以更少的时间管理复杂的配补货作业。
配送决策契合零售商战略和本地需求，实现可盈利的库存配置和更高的顾客满意度。
在计划流程中，利用 AI 和 ML 向下钻取到细节层级，作出由数据驱动的准确决策。
将 AI 驱动的洞察转化为战略性库存流动和补货，减少企业内的整体安全库存水平。
配送决策契合零售商战略和本地需求，实现可盈利的库存配置和更高的顾客满意度。
减少手动修改的需求，节省资源，利于决策者将关注重心转向其它任务，保证企业的竞争优势。
通过切实有效的库存计划执行，以更少的时间管理复杂的配补货作业。
配送决策契合零售商战略和本地需求，实现可盈利的库存配置和更高的顾客满意度。
KappAhl 商品计划总监
全球最佳数字化供应链平台