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具有机器学习功能的生命周期管理 (PLM) 能够增加销售利润的 3 种途径
时间:2018-09-12 来源:PTC官网
 

12Bet市场行情萎靡不振。全球供应链日趋复杂。您如何在开发符合潮流的产品以激发客户的购买欲的同时,使您在竞争激烈的零售市场将您的利润最大化呢?产品生命周期管理 (PLM) 解决方案有助于简化设计和开发过程,但仍然需要您做出艰难的决策。


您将产品推向市场的速度有多快?您将从哪些供应商处获取材料?您能保证产品在店内的表现吗?产品开发人员每个季度都会久久思考这些问题的答案。做到这一点并不容易,错误的做法可能代价高昂,甚至会损害品牌声誉。


然而,由于人工智能的进步,使用具有嵌入式机器学习功能的 PLM的零售商可以确切地知道要在哪方面投入精力才能将最具盈利能力的趋势产品推向市场。具有机器学习功能的 PLM 可以通过以下三种方式帮助零售商提高运营利润率。


缩短上市时间

快速上市是目前快时尚零售商关注的首要问题。为什么这么说呢?因为他们只有一个多月的时间来确定趋势,创建一个与该趋势一致的产品,并将其推向市场。当零售商无法灵活应对时,他们就会发现无法在合适的时间将正确的产品放在正确的位置。他们面临延迟交付的情况,导致糟糕的客户服务和市场“失误”,从而减少了收入并使市场遭到渗透。


12Bet由于订单易逝、材料价格上涨以及航空运输成本较高,因此对趋势做出反应较迟通常会导致整体产品成本上升。消费者开始对该品牌能否提供适合潮流的商品的能力失去信心。负面反馈可能像野火一样在社交媒体上传播,有损品牌声誉。

 

零售商需要知道哪些产品有可能在复杂的全球供应链中被推迟。他们需要了解目前处于设计和产品开发各个阶段的新系列的状态。具有嵌入式机器学习功能的 PLM 可实现这种智能操作。


将业务直接指向更好的供应商

12Bet如果供应链问题导致产品开发延迟,那么使用具有机器学习功能的 PLM 解决方案可以在不增加成本或导致进一步延迟的情况下以竞争成本快速找到替代供应商。


此外,这些自动提供的建议会考虑到历史供应商的绩效和声誉,以确保满足质量和合规标准,从而选择表现最佳的供应商。对于那些想寻找有信誉或可持续的供应商的厂家,机器学习会通过筛选出不符合特定标准的供应商,从而避免过度研究。


改善产品性能

产品设计过程中的关键一步是从过去中学习:哪种款式畅销、哪些款式利润率低、您从客户那里得到的具体反馈是什么?问题在于,设计人员很少能够轻松访问历史销售数据和未经筛选的客户反馈以帮助他们回答这些问题。具有机器学习功能的 PLM 解决方案使设计人员能够快速分析销售业绩和未经筛选的客户对其产品的评论,从而改进来年的产品设计。


12Bet通过充分利用具有嵌入式机器学习功能的 PLM 解决方案,零售商可以在数百万种可能的产品属性组合中确定哪一种可以带来更高的毛利率。这些解决方案可以确定出现哪几种情况会增加产品订单延迟的风险,从而将业务指向更好的供应商。


关于PTC

PTC公司帮助全球企业改造其设计、制造、运营与服务方式,构建智能互联世界。PTC于1986年对数字化三维设计进行了革新,并于1998年率先向市场推出基于互联网的PLM。现今其领先的工业创新平台和经实践验证的解决方案可帮助企业完成物理和数字世界的融合,实现商业价值。通过与PTC的合作,全球制造商、合作伙伴及开发者生态系统能够利用当下物联网技术与增强现实技术,推动未来创新技术的发展。


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