Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | SAS Institute Inc |
Дата последнего релиза: | 2020/01/17 |
Отрасли: | Торговля |
Технологии: | SCM, SaaS - Программное обеспечение как услуга |
Содержание |
SAS Intelligent Planning Suite - система планирования товаров, которая использует аналитику розничной торговли для поддержки многоканальной бизнес-стратегии.
2020
В составе портфолио облачных решений для ритейла и CPG
25 августа 2020 года компания SAS представила портфолио облачных решений для ритейла и поставщиков CPG (consumer packaged goods, с англ. - товаров широкого потребления), доступных в облачной среде Microsoft Azure. Входящие в него сервисы предназначены для планирования цепочек поставок и оптимизации складских запасов с учетом потребительского спроса. Помимо решения для аналитического подбора товаров-заменителей, в пакет Retail & CPG Cloud Analytics Quickstart входят SAS Viya, SAS Visual Forecasting, SAS Intelligent Planning Suite, SAS Intelligent Decisioning и SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Подробнее здесь.
Мультиоблачное развертывание, переключение с одних поставщиков облачных услуг на других
17 января 2020 года стало известно, что 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, комментирует Брайан Килкурс, управляющий партнер компании RSR, занимающейся маркетинговыми исследованиями
| ![]() |
Согласно недавнему опросу RSR `Mastering the Art of Merchandising In the Technology Age`, только половина ритейлеров удовлетворены своими текущими процедурами мерчандайзинга и ценообразования.
![]() | Важно, чтобы технологии продолжали развиваться и доходить до пользователей, в ритейле большой запрос на то, чтобы улучшить прогнозирование спроса и планирование ассортимента, уверен Брайан Килкурс
| ![]() |
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.Вручены награды TAdviser IT Prize в 12 номинациях
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.
Прогнозирование спроса критически важно для Grupo Exito, розничной группы в Южной Америке. Прогнозы влияют на все процессы – от продаж и взаимодействия с персоналом до производства и пополнения складов. У компании на январь 2020 года 2600 магазинов и развивающийся онлайн-бизнес, и даже небольшая оптимизация складских позиций ведет к значительным улучшениям в целом. В случае Grupo Exito аналитика SAS помогает сократить запасы, повысить точность прогноза и эффективность планирования спроса, а также анализировать данные о спросе практически в реальном времени. Контроль над данными и возможность оперативно реагировать позволяют Grupo Exito более точно и гибко управлять цепочками поставок.
![]() | До внедрения SAS мы могли планировать только на неделю вперед. Теперь мы планируем на 52 недели. Благодаря этому мы управляем объемом запасов и делаем более точные закупки, снижаем потери и увеличиваем продажи, сказала Сандра Оррего, менеджер по планированию спроса в Grupo Exito
| ![]() |
В России на январь 2020 года пользователями решений SAS являются такие игроки рынка, как «Перекресток», «Пятерочка», «Л’Этуаль», «Эркафарм», «Утконос», «Азбука Вкуса», «Аптечная сеть 36,6» и другие компании.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)