SAS bietet Quickstart für Retail und CPG Analytics über die Cloud

Heidelberg, 26. Januar 2021 – SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), ermöglicht Unternehmen aus dem Einzelhandel und aus dem Bereich Consumer Packaged Goods (CPG) ab sofort den schnellen Einstieg in branchenspezifische Analytics-Lösungen über die Cloud. Predict & Plan Consumer Demand läuft auf der offenen, Cloud-nativen Analytics-Plattform SAS Viya und ermöglicht präzise Vorhersagen, mit denen Händler ihre Produktbestände besser auf Kundennachfragen abstimmen können. Als Teil der strategischen Partnerschaft zwischen SAS und Microsoft steht Predict & Plan Consumer Demand ab sofort als Quickstart-Version mit einem 90-tägigen kostenfreien Testzeitraum im Microsoft Azure Marketplace bereit.

SAS wird immer wieder als führender Anbieter im Bereich Retail Demand Planning und Forecasting eingestuft, unter anderem 2020 von Forrester. Die Analysten heben die Architektur der Lösungen, die Sortimentsoptimierung und aggregiertes Nachfragemanagement als entscheidende Funktionalitäten hervor, die Kundensegmentierung und Finanzplanung für die Warendisposition wesentlich verbessern können. SAS verfüge nicht nur über ein weitreichendes Ökosystem an Implementierungspartnern, sondern biete mit seiner flexiblen Plattform die Möglichkeit, auch anspruchsvolle weitere Anwendungen einzubinden, ohne dabei in die On-Premise-Infrastruktur einzugreifen.

Die Lösung baut auf SAS Intelligent Demand Planning auf und nutzt dabei KI, Machine Learning sowie prädiktive Analytics, um komplexe Planungsaufgaben zu vereinfachen und zu automatisieren. Das kann die Effizienz der Lieferkette steigern und gleichzeitig ein positives Kundenerlebnis schaffen. Unternehmen haben die Möglichkeit, an die lokalen Marktbedingungen angepasste Entscheidungen in Echtzeit zu treffen – und müssen die dafür notwendige Advanced-Analytics-Technologie nicht selbst entwickeln.

Hintergründe zu Retail Analytics von SAS und Microsoft Azure gibt dieser Blog-Post.

Weitere Informationen zu agilem Demand Planning.

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