InsightPlanning:优化购买
库存效率的深度

通常，购买数量是通过分析历史销售数据来确定的。然而，为没有销售历史的新产品确定产品数量是复杂和具有挑战性的。

正确定义合适的商品和相关的购买比例将推动准确的计划，并实现更成功的分类，从而最大限度地提高销售额和利润率并减少库存。

许多不同的数据源会影响提供哪些新产品，以及如何定价和购买这些产品。

消费者偏好和销售业绩之间的关系很密切。在不同的商店集群或部分之间调整这些关系的能力可以确定在商品计划中定位的适当数量的产品。

使用客户的声音反馈和来自计划系统的数据来降低定义分类的风险。这种方法会产生更准确的分类组合，可以对其进行配置以满足组织当前的财务和战略目标。

在24-72小时内，您将利用First Insight 10年的机器学习和预测分析，对新产品进行基于项目的预测。雷竞技微博结果通常是4-10%的利润率增长。