आपके व्यवसाय के लिए बेहतर शेड्यूल, रूट और कीमतों का निर्धारण।
टाइम विंडो, क्षमता, ड्राइवर शिफ़्ट और लाइव ट्रैफ़िक को ध्यान में रखते हुए आपके पूरे फ़्लीट के लिए वाहन रूटिंग समस्या हल करता है और न्यूनतम लागत वाले दैनिक रूट बनाता है। नए ऑर्डर, रद्दीकरण और देरी होने पर दिन के बीच में रूट दोबारा ऑप्टिमाइज़ करता है और ड्राइवरों को टर्न-बाय-टर्न क्रम भेजता है।
आपके कॉन्फ़िगर किए कार्य-समय नियमों, अनुबंधों, कौशल, उपलब्धता और निष्पक्षता नियमों का सम्मान करते हुए पूर्वानुमानित माँग पूरी करने वाले स्टाफ़ रोस्टर बनाता है। ओवरटाइम और स्टाफ़ की कमी घटाता है और किसी के अनुपस्थित होने पर दोबारा प्रकाशित करता है।
तय करता है कि पुराने या मौसमी स्टॉक का मूल्य घटने से पहले उसे निकालने के लिए किन आइटम पर, कितनी और कब छूट (markdown) दी जाए। सेल-थ्रू और वसूल किए गए मार्जिन के बीच संतुलन बनाता है और स्टोर व चैनलों में मार्कडाउन का समन्वय करता है।
गणना करता है कि वज़न, स्टैकिंग और नाज़ुकता के नियमों का पालन करते हुए अधिकतम भराव के लिए ऑर्डर, पैलेट और कार्टन को कंटेनरों या ट्रकों में कैसे पैक किया जाए। वेयरहाउस के लिए 3D लोड प्लान और लोडिंग क्रम तैयार करता है।
संभावना, कार्यभार और यात्रा के आधार पर सेल्स टेरिटरी को संतुलित करता है और कंपनी के लक्ष्यों के अनुरूप निष्पक्ष, प्राप्त करने योग्य कोटा तय करता है। प्रतिनिधियों के जुड़ने, छोड़ने या खातों के स्थानांतरित होने पर दोबारा संतुलन करता है, ताकि कवरेज न्यायसंगत रहे।
किसी भवन के थर्मल व्यवहार को सीखता है और आराम की सीमाओं को बनाए रखते हुए ऊर्जा लागत न्यूनतम करने के लिए HVAC सेटपॉइंट और शेड्यूल नियंत्रित करता है। इष्टतम प्री-कूलिंग/प्री-हीटिंग के लिए मौसम पूर्वानुमान, ऑक्यूपेंसी और टाइम-ऑफ़-यूज़ टैरिफ़ का उपयोग करता है।
सर्विस अवधियों में कवर और राजस्व अधिकतम करने के लिए टेबल आवंटन, टर्न टाइम और आरक्षण स्वीकृति को ऑप्टिमाइज़ करता है। तय करता है कि कौन से आरक्षण स्वीकार करने हैं, बिना आरक्षण आने वालों को कैसे बैठाना है, और टेबल कब रोकनी या छोड़नी है।
तारीख, कमरे के प्रकार और सेगमेंट के अनुसार मांग का पूर्वानुमान लगाता है, फिर RevPAR अधिकतम करने के लिए दरें और लेंथ-ऑफ़-स्टे नियंत्रण तय करता है। पिकअप, प्रतिस्पर्धी दरें और आयोजन बदलने पर लगातार दोबारा मूल्य निर्धारण करता है और आपके PMS/चैनल मैनेजर से सिंक करता है।
प्रत्येक प्रमोशन की अतिरिक्त बिक्री वृद्धि और कैनिबलाइज़ेशन का अनुमान लगाता है और बजट व ट्रेड-स्पेंड सीमाओं के भीतर लाभ अधिकतम करने वाला प्रमोशन कैलेंडर चुनता है। एक-दूसरे की बिक्री छीनने वाले ओवरलैपिंग प्रमोशन से बचता है।
आवक और जावक का पूर्वानुमान लगाता है और न्यूनतम लागत पर कमी से बचने के लिए भुगतान, वसूली और अल्पकालिक वित्तपोषण के समय की सिफ़ारिश करता है। लिक्विडिटी नीति के अनुसार पेयेबल्स/रिसीवेबल्स और बफ़र स्तरों को ऑप्टिमाइज़ करता है।
भविष्य के कार्यभार का अनुमान लगाता है और सुझाव देता है कि योजना अवधि में किन कौशलों वाले कितने लोगों को भर्ती करना, क्रॉस-ट्रेन करना या अनुबंध पर लेना है। सर्विस लक्ष्यों और लागत के अनुसार स्टाफ़िंग योजना को ऑप्टिमाइज़ करता है।
वेलोसिटी, एफ़िनिटी और एर्गोनॉमिक्स के आधार पर पिकर की आवाजाही न्यूनतम करने के लिए SKU को स्टोरेज लोकेशन पर आवंटित करता है। मांग बदलने पर स्लॉटिंग की दोबारा गणना करता है और टीम के लिए री-स्लॉटिंग मूव सूचियाँ बनाता है।
सेटअप, क्षमता और सामग्री उपलब्धता का ध्यान रखते हुए मेकस्पैन और देर से पूरे होने वाले ऑर्डर न्यूनतम करने के लिए मशीनों पर जॉब का क्रम तय करता है। ब्रेकडाउन और अर्जेंट ऑर्डर आने पर दोबारा शेड्यूल करता है और योजना शॉप फ़्लोर तक भेजता है।
यात्रा मांग और लागत का विश्लेषण करके सुझाव देता है कि कितने और किस प्रकार के वाहन खरीदने, लीज़ पर लेने या हटाने हैं। योजना अवधि में सर्विस स्तरों के अनुसार पूंजी, मेंटेनेंस और उपयोग के बीच संतुलन बनाता है।
प्रत्येक ग्राहक के चर्न और मूल्य-संवेदनशीलता का अनुमान लगाता है और वह न्यूनतम रिटेंशन प्रोत्साहन चुनता है जो लाभदायक ग्राहकों को बनाए रखे। बजट के भीतर केवल उन्हें लक्षित करता है जिनके व्यवहार को ऑफ़र वास्तव में बदलेगा।
प्रवाह को सुचारु करने और डिटेंशन कम करने के लिए इनबाउंड/आउटबाउंड डॉक डोर आवंटन और कैरियर अपॉइंटमेंट समय को ऑप्टिमाइज़ करता है। पूरे दिन यार्ड क्षमता, श्रम और ट्रेलर प्राथमिकताओं के बीच संतुलन बनाता है।
दीर्घकालिक राजस्व अधिकतम करने वाले प्लान टियर, कीमतें और फ़ीचर बंडल डिज़ाइन करने के लिए विभिन्न सेगमेंट में भुगतान करने की इच्छा (willingness-to-pay) का मॉडल बनाता है। पैकेजिंग बदलने से पहले माइग्रेशन और चर्न का सिमुलेशन करता है।
क्षमता, उपकरण और प्राथमिकता संबंधी बाधाओं का पालन करते हुए बिना टकराव के कमरे, शिक्षक और समय ब्लॉक आवंटित करने वाली कोर्स टाइमटेबल बनाता है। खाली अंतराल न्यूनतम करता है और कोर्स या स्टाफ़ बदलने पर दोबारा हल निकालता है।
आइटम की लाभप्रदता और लोकप्रियता का विश्लेषण करके मेन्यू आइटम की कीमत बदलता है, उनकी स्थिति बदलता है या उन्हें हटाता है, और औसत बिल बढ़ाने वाले कॉम्बो डिज़ाइन करता है। लाभ-इष्टतम कीमतें तय करने के लिए सामग्री लागत और मांग का उपयोग करता है।
कौशल, प्राथमिकताओं, इतिहास और कार्यभार संतुलन के आधार पर ग्राहकों को सबसे उपयुक्त स्टाफ़ सदस्य को सौंपता है। पहले उपलब्ध व्यक्ति को सौंपने के बजाय समग्र संतुष्टि और उपयोग को ऑप्टिमाइज़ करता है।
वॉल्यूम छूट, क्षमता और गुणवत्ता/लीड-टाइम बाधाओं वाली सप्लायर बोलियाँ लेकर सबसे कम लागत वाले सोर्सिंग विभाजन की गणना करता है। व्यावसायिक नियमों के साथ मल्टी-आइटम, मल्टी-सप्लायर आवंटन संभालता है।
टाइम-ऑफ़-यूज़ टैरिफ़, डिमांड चार्ज और परिचालन आवश्यकताओं के अनुसार EV या उपकरण चार्जिंग और बैटरी डिस्चार्ज का शेड्यूल बनाता है। ऊर्जा लागत न्यूनतम करता है और यह सुनिश्चित करता है कि आवश्यकता होने पर एसेट तैयार हों।
अतिरिक्त मार्जिन अधिकतम करने वाले उत्पाद बंडल और क्रॉस-सेल ऑफ़र डिज़ाइन करने के लिए खरीद पैटर्न का विश्लेषण करता है। ऐसी बंडल सामग्री और कीमत चुनता है जो अकेले उत्पादों की बिक्री को कैनिबलाइज़ किए बिना अटैच रेट बढ़ाए।
स्थानीय मांग, स्थान और असॉर्टमेंट नियमों के आधार पर तय करता है कि प्रत्येक स्टोर में कौन से उत्पाद रखने हैं। SKU की अनियंत्रित वृद्धि को नियंत्रित करते हुए प्रति वर्ग फ़ुट बिक्री बढ़ाने के लिए लोकेशन के अनुसार रेंज तय करता है।