Snowflake ha annunciato un'estensione del suo rapporto con Amazon Web Services (AWS), per migliorare la previsione della domanda e la consegna per le industrie di vendita al dettaglio e di beni di consumo confezionati (CPG). Quest'ultimo sviluppo offrirà ai clienti la possibilità di ricevere i dati degli ordini di acquisto (PO) di Amazon e di sfruttare i dati di previsione della domanda dei prodotti generati da Amazon Forecast all'interno di Snowflake’s Retail Data Cloud. Il Retail Data Cloud di Snowflake, che unisce la piattaforma di dati di Snowflake, le soluzioni fornite da Snowflake e dai partner e i set di dati specifici del settore, abbatte i silos di dati nel settore della vendita al dettaglio. Con questo annuncio, i marchi di vendita al dettaglio e i CPG che vendono su Amazon potranno ora ricevere i loro dati Amazon PO in modo nativo in Snowflake, sfruttare le previsioni a livello di marchio e di centro di adempimento e accedere a nuovi dati da fornitori di dati terzi all'interno del Retail Data Cloud, il tutto sulla piattaforma unica e integrata di Snowflake. La relazione tra AWS e Snowflake permetterà alle aziende di vendita al dettaglio di elaborare, analizzare, agire e sindacare i dati da una moltitudine di fonti senza i ritardi dei metodi tradizionali che richiedono la copia e lo spostamento dei dati. L'offerta di Snowflake e AWS permetterà ai clienti retail e CPG di: Importare i dati degli ordini di acquisto di Amazon: Importare più facilmente i dati Amazon PO in Snowflake per accedere meglio, governare e condividere i dati senza soluzione di continuità in tutta l'organizzazione; Aumentare l'accuratezza delle previsioni: Migliorare l'accuratezza delle previsioni usando modelli di apprendimento automatico da Amazon Forecast per creare accurate previsioni in serie temporali per prevedere la domanda di ordini di acquisto di fornitori variabili con settimane di anticipo; Tracciare gli impatti dei cambiamenti dei prodotti: Tracciare i cambiamenti di peso o dimensione dei prodotti per assicurarsi che aderiscano agli standard del produttore; Ridurre le penalità OTIF: Migliorare le metriche on-time in-full (OTIF) per migliorare il ranking organico su Amazon.com, ridurre le spese di chargeback e aiutare a garantire che i prodotti siano in stock per l'acquisto da parte dei consumatori; e Assicurare SKU ad alta velocità in stock: Abbinare previsioni probabilistiche corrette alla velocità di vendita degli SKU per aiutare a garantire che i prodotti chiave rimangano in magazzino e migliorare le entrate.