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批发和零售业技能框架
我们很荣幸地推出针对批发和零售业的行业技能框架。该框架是严谨研究和广泛利益相关方参与的成果。它概述了该行业所需的技术和通用技能，并正式阐述了劳动力市场的技能需求。该框架将技能发展与劳动力市场所需技能相结合，旨在提高就业能力，促进经济增长，并为沙特王国的可持续发展做出贡献。
PTT石油和零售业务 div>
关键信息的净利润为60亿泰铢（+ 1,455％的年龄+ 1,455％，QOQ在20167年第三季度的净亏损16亿泰铢）比彭博社共识的9％更好，但根据我们的估计。该公司于2月24日以0.13泰铢/股票的股息支付2H67的股息付款，这将使股息以0.40泰铢/股（包括1H67股息为0.27 baht/股）。但是，尽管有关注，但我们仍然需要购买建议，或者以15.00泰铢的目标价格为15.00泰铢，以16.0倍的价格购买。关于新法律的不清楚，该部将为控制该国的石油价格发行，但我们预计2025年的净利润将增长到47％，因为我）。该项目是按照密集成本进行的，ii）。预计石油销售额将增加到28.7亿升（+9％同比） div>
从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
零售业中的白皮书间接支出：2025年的采购负责人优先事项
调查的见解产生了2025年CPO至关重要的六个主题：成本管理：成本上升的新闻团队通过长期合同，竞争性采购和战略合作伙伴关系。关税问题和通货膨胀将保持成本管理至关重要。供应商风险管理：集中在低成本地区的采购构成风险，使多样化的采购和加强供应商关系至关重要。技术：有限的自动化和分析限制了效率。采购组织对AI持乐观态度，但尚未实现实际应用。能力建设：有限的技能阻碍了战略重点，超过一半的人对团队专业知识有适度的满意，这表明对高技能的需求。跨职能合作：超过一半的报告与其他部门的次优合作，强调了更强大的一致性的潜力。采购策略：大多数表示政策依从性的差距，建议需要更新。
莫林维尔镇零售业差距和互补行业分析
莫林维尔位于 2 号公路沿线的战略位置，位于零售贸易区中心，估计约有 20,000 名居民，具有相当大的区域影响力，吸引了来自几个较小社区以及斯特金县的消费。莫林维尔预计将在未来几十年稳步增长。现有的零售库存包括 100 大道和 100 街沿线的主要街道式购物场所以及该市南部的较新的购物场所。零售建筑面积低于这个规模的市镇的预期，可能反映了附近圣艾伯特零售业的强大竞争影响力。凭借增长空间，莫林维尔可以在未来几年占据更大的贸易区消费份额。随着消费者需求的增加、相对负担得起的住房和支持性社区框架，莫林维尔处于持续零售增长的有利位置，使其成为零售商和投资者都喜欢的目的地。
订阅炒作：零售业中的AI
虽然订阅服务的概念并不是什么新鲜事物，但近年来采用了。将订阅福利的整合到日常购物习惯中，这表明消费者与零售商互动的方式发生了根本性的变化 - 超越一次性购买，而不是持续的价值驱动的关系。随着越来越多的消费者选择多种订阅服务，零售商必须重新考虑其在更广泛的“订阅经济”中的作用。现在，订阅几乎是每个零售类别的固定装置，消费者越来越多地寻找一种合并的购物体验，以奖励忠诚度，并有形，持续的福利。
零售业的库存优化和可持续性
摘要 本文提出了一个概念框架，用于实现零售业库存优化，同时平衡盈利能力和可持续性。在资源效率和环境责任至关重要的时代，该研究强调了数据驱动方法的作用，包括预测分析、可持续性指标以及人工智能和物联网等先进技术。通过分析库存过剩和库存不足的环境后果，本文强调需要循环库存系统和资源高效的采购实践，以最大限度地减少浪费并与全球可持续发展目标保持一致。此外，该框架提供了一个理论模型，用于将盈利目标（例如成本节约和供应链效率）与可持续发展要求（例如碳足迹减少和生命周期管理）相结合。研究结果强调，各种规模的零售商都可以利用数据分析和技术来实现优化的库存实践，从而促进业务增长和环境可持续性。本文指导零售商在日益复杂和竞争激烈的市场中寻求创新、可持续的库存挑战解决方案。 DOI：https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2024.5.6.1356-1363 关键词：库存优化、可持续性、数据驱动管理、预测分析、循环库存系统、零售供应链
零售业的供应链管理
在全球化且竞争激烈的商业环境中，供应链管理变得非常重要，因为公司的竞争力在很大程度上取决于供应链的性能（Ryu等，2009，p。497）。供应链管理涵盖了从购买原材料到最终产品的制造和分发以及逆转物流的所有活动（Pourhejazy and Kwon，2016年，第1页）。这是一个战略决定，可以受到各种决策（例如库存和运输政策）以及战术（例如库存和运输政策）和运营（例如定价和服务质量）的各种决策的影响。需求的能力可以帮助公司计划生产，管理库存水平并防止在意外需求或供应中断的情况下疲惫不堪（Yuan and Xue，2023年，第4页）。利用高级分析和机器学习算法，正确的请求预测和