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Pourquoi le CPFR a-t-il besoin d'une analyse prescriptive?

CPFR

Les consommateurs d’aujourd’hui, s’attendant à un choix illimité en matière de magasinage, d’achat et de consommation, ont provoqué une explosion concurrentielle des variations de produits, des points de vente, des options de livraison, des ventes intégrées et des politiques de livraison. Entre-temps, l'approvisionnement mondial, les variations réglementaires et les risques liés à l'approvisionnement ont compliqué la situation en amont (par exemple, via les tarifs), rendant plus difficile que jamais de répondre à la demande des consommateurs avec un profit.

La planification, la prévision et le réapprovisionnement collaboratifs (CPFR), une marque déposée de GS1 US, est un concept qui vise à améliorer l’intégration de la chaîne logistique en soutenant et en aidant les pratiques communes. Il s’agit d’un processus par lequel une entreprise intègre des données de planification, de prévision et autres issues de diverses sources, telles que les parties prenantes internes, les fournisseurs et même les clients. Ces informations partagées aident les détaillants à mieux planifier et à satisfaire de manière rentable la demande des clients – un avantage attrayant pour tout détaillant.

Compte tenu de l’énorme quantité de données provenant de nombreuses sources requises par le CPFR, sa nature même appelle une solution d’analyse avancée. Une solution adaptée, telle qu'une analyse prescriptive, peut faire gagner un temps considérable aux entreprises de distribution et de CPG en synchronisant et en analysant les données de toutes les sources et en utilisant les résultats pour mieux éclairer les décisions en matière de chaîne d'approvisionnement. L'analyse prescriptive peut améliorer le processus CPFR de deux manières et aider les détaillants à prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes:

Cela réduit la complexité

Tout processus faisant appel à des quantités massives de données provenant de sources multiples sera forcément compliqué, et le CPFR ne fait pas exception. Le processus CPFR utilise plusieurs interfaces entre deux entités distinctes avec des rythmes de transaction différents et des points de contact multiples dans l’ensemble de l’organisation (chaîne logistique, vente, gestion des comptes, etc.). Cette complexité est amplifiée par les méthodologies d'analyse désuètes que beaucoup de détaillants utilisent pour obtenir et distribuer les données nécessaires, en particulier des systèmes basés sur des rapports.

Malheureusement, les processus utilisés par les parties prenantes pour diffuser leurs informations respectives gênent souvent le processus CPFR. Ces rapports, dont beaucoup représentent des centaines de pages, contiennent des points de données qui peuvent ou non être pertinents pour le processus CPFR. Un ou plusieurs scientifiques de données doivent parcourir les rapports, trouver les informations clés et les interpréter dans l'optique de CPFR, un processus extrêmement inefficace.

En raison de la complexité croissante des chaînes d'approvisionnement et de la nécessité d'optimiser les données, les analyses prescriptives sont devenues une nécessité pour les processus de planification des activités. L'analyse prescriptive offre aux utilisateurs de CPFR un avantage considérable par rapport aux systèmes basés sur des rapports. Avec cet outil d'analyse robuste, les données brutes deviennent des tâches «intelligentes», distribuées aux parties prenantes appropriées avec des étapes d'action spécifiques à résoudre. Dans un système basé sur des rapports, identifier qui doit effectuer quelle tâche pourrait prendre plusieurs jours à un informaticien, date à laquelle la perspicacité peut ne plus être exploitable. Il est important d’éliminer et d’éliminer les inefficacités de la chaîne logistique et les sources de gaspillage en temps quasi réel. L'analyse prescriptive permet une action rapide.

Il supprime les biais

Comme mentionné précédemment, la clé du succès du CPFR consiste en un échange collaboratif de données entre entreprises, le plus souvent sous la forme de rapports multiples. En plus d'être source de confusion et d'inefficacité, les rapports sont également sujets à partialité. Il existe deux principaux types de biais dans le commerce de détail: personnel et politique. Personnel les préjugés sont basés sur les perspectives et / ou les mentalités d’un individu; Par exemple, une personne ayant une mentalité mathématique peut interpréter un rapport strictement par ses chiffres. D'autre part, une personne ayant une connaissance de la planification peut consulter le même rapport et interpréter de manière totalement différente. Politique les préjugés sont fondés sur les intérêts commerciaux d’un individu. Par exemple, un planificateur spécialisé dans la vente au détail peut examiner la projection de la demande d’un analyste du CPFR, la juger trop élevée et l’accuser de la gonfler simplement pour que le détaillant achète davantage.

Alors, comment pouvons-nous éliminer les préjugés? Si je peux citer Peter Brand du film Moneyball, "Mathématiques coupe (s) directement à travers cela."

Entrez des analyses prescriptives. Une bonne solution d'analyse prescriptive calcule mathématiquement la demande en fonction des statistiques les plus récentes (et historiques si nécessaire). Il communique les constatations aux parties prenantes concernées sous la forme d'une simple opportunité en texte clair (et non d'un rapport), ainsi que d'informations sur la cause première et les actions correctives requises. Comme il s’agit d’un fait fondé sur des calculs mathématiques et non d’un rapport sujette à des biais nécessitant une interprétation, il ne peut être contesté et est à l’abri de tout biais. Les opérations peuvent se dérouler sans heurts, sans que les débats et les discussions pointeuses ne soient aussi fréquents dans les rapports.

Le rôle de l'analyse prescriptive dans le CPFR est clair. Il aide les employés de la vente au détail à prendre des décisions plus intelligentes. Il en résulte des produits et des services de meilleure qualité, une meilleure expérience client, une productivité accrue et des coûts réduits – autant d’avantages concurrentiels clairs dans l’environnement de la vente au détail d’aujourd’hui.

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