كيف يمكن أن تساعد تحليلات البيانات في تحسين تحسين المخزون في البيع بالتجزئة؟

يشير تقرير صادر عن Research and Markets إلى أن سوق تحليلات التجزئة في جميع أنحاء العالم من المتوقع أن ينمو بنسبة 18٪ بين عامي 2019 و 2025. وهذا يعني أنه قريبًا ستبلغ قيمة السوق 9.5 مليار دولار.

الرقم بينما يطرح أوبر الرائع السؤال "كيف"؟ كيف أن التكنولوجيا التي لم تكن موجودة قبل خمسة عقود تحدث مثل هذا التأثير الهائل في صناعة كانت موجودة منذ 10000 عام . يمكن أن يكون الجواب البسيط على هذا هو حقيقة أنه مناسب. كانت تحليلات البيانات - كقدرة - هي كل ما يتطلبه الأمر لتغيير وجه تحسين المخزون والتجزئة ككل.

ما هي البيانات الضخمة في البيع بالتجزئة ؟

البيانات والتحليلات الضخمة للبيع بالتجزئة هي تطبيق للأدوات القائمة على البيانات المستخدمة لتوضيح أنماط الأعمال والأداء. على مستوى أعلى ، فإن البيانات الضخمة أو علوم البيانات في البيع بالتجزئة هي تعبئة لعمليات تحليلات الأعمال في اقتصاد التجزئة.

يستفيد تجار التجزئة من ذكاء الأعمال وتحليلات البيانات الضخمة لاكتساب رؤى أساسية يمكن استخدامها في صنع القرار وتحسين إدارة المخزون والكفاءة التشغيلية والمبيعات وتجربة العملاء بشكل عام.

هذه المعلومات التي تولدها البيانات الضخمة في البيع بالتجزئة تمكن تجار التجزئة من:

• ابحث عن الشخصيات المستهدفة
• خلق سلوك العميل وأنماط الشراء
• قارن بين تفضيلات العملاء
• تحديد الاتجاهات المستندة إلى الموقع والموسمية

بينما كان هذا يتعلق بدور البيانات الضخمة في البيع بالتجزئة ، دعونا نحسن تركيزنا على إدارة المخزون.

الوضع الحالي لتحليلات إدارة المخزون ودور تحليلات البيانات

من المتوقع أن يصل حجم حلول إدارة المخزون إلى 3.82 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028 ، وهو سوق سريع التوسع. مدعومة بالطلب المكثف على الكفاءة على المستوى التنافسي ، تتجاوز إمكانات إدارة المخزون الحالية المخزون الدقيق وأتمتة العمليات التجارية. اكتشاف البيانات الذكية ، واستخراج البيانات والتحليلات لها المفتاح لتوفير رؤى الأعمال التي تساعد في اتخاذ القرارات المدعومة بالبيانات اللازمة لتحسين الربحية والإنتاجية.

يمكن لحلول تحسين المخزون الفعالة تحليل جزء كبير من المبيعات السابقة وتوقع الطلب المستقبلي للمخزون عن طريق إضافة الموسمية والمهل الزمنية. علاوة على ذلك ، في عصر البيانات الضخمة ، يمكن أن تمنحك تقنيات تحسين المخزون نظرة ثاقبة لتفضيلات العملاء وأداء المنتج وأداء القناة.

يمكن أن يساعد تضمين البيانات الضخمة في حلول تحسين المخزون في الإجابة عن أسئلة مثل:

1. ما مقدار المخزون المطلوب لتلبية الطلب مع الحفاظ على انخفاض مستويات المخزون؟
2. كيف يمكن تحسين إدارة المخزون؟
3. كيف يمكن تقليل استرجاع المنتجات؟
4. كيف يمكن تمكين البيع العابر لتحسين أداء الأسهم بطيئة الحركة؟

في حين أنه من المهم معرفة حالات استخدام تحليلات البيانات في إدارة المخزون ، إلا أنه من المهم بنفس القدر الإجابة عن الكيفية.

كيف تعمل تحليلات البيانات على تسهيل عملية إدارة المخزون؟ من خلال استخدام نماذجها الأربعة.

1. التحليلات الوصفية: وهي تمنح تجار التجزئة ملخصًا لأداء المخزون - حركة العناصر ، وسرعة التجديد ، وما إلى ذلك.

2. التحليلات التشخيصية: تجيب عن السبب. لماذا العناصر مخزنة؟ لماذا ترك العميل مراجعة سيئة؟ إلخ.

3. التحليلات التنبؤية : تساعد في توقع الاتجاهات وسلوك المتسوق على أساس تاريخ إدارة المخزون.

4. التحليلات الوصفية: تساعد تجار التجزئة على إجراء تعديلات تدريجية تحسباً للتغيير في عاطفة المستهلك ، وصدمات العرض ، والطلب ، وما إلى ذلك.

الآن بعد أن نظرنا في الفوائد عالية المستوى للبيانات الضخمة والتحليلات لتحسين البيع بالتجزئة والمخزون ، دعنا نتعمق في التفاصيل.

ما هي فوائد تحليلات البيانات لتحسين المخزون؟

يعد تحديد طرق تحسين إدارة المخزون دورًا رئيسيًا لأي بائع تجزئة. إن اعتماد البيانات الضخمة والتحليلات للبيع بالتجزئة يجعل الأمر أسهل. فيما يلي العديد من الطرق التي تساعد بها تحليلات البيانات في تحسين إدارة المخزون.

توقع الاحتياجات

أحد العناصر الرئيسية للبيانات الضخمة في مساحة البيع بالتجزئة هو التحليلات التنبؤية لميزة تحسين المخزون. يمكن للتنبؤ بالتغييرات في كيفية تصرف العملاء أن يقطع شوطًا طويلاً في جعل إدارة المخزون فعالة.

على مدار العام ، في نقاط مختلفة ، يظهر العملاء عادات شراء مختلفة تمامًا. عندما يفشل منزل البيع بالتجزئة في العثور على نمط في تلك الاتجاهات المتغيرة ، يتم تركه مع مخزون لا يحتاج إليه مع عدم وجود مساحة متبقية لما يريده العملاء حقًا. باستخدام تحليلات البيانات ، يحصلون على رؤى حول ما يتم تخزين مخزونهم به في أي وقت من السنة. هذا لا يساعد فقط في مشكلة التخزين غير الصحيحة ولكنه يحفظهم أيضًا من صخب اللحظة الأخيرة لشراء العناصر لعملائهم.

[ اقرأ أيضًا : كيفية الاستفادة من التحليلات التنبؤية لتنمية الأعمال ]

تحسين التجديد

يمكن أن يؤدي وجود الكثير من العناصر بطيئة الحركة أو عدم توفر عنصر في الاتجاه إلى الإضرار بكل من رضا العملاء والأرباح.

لفترة طويلة ، اضطر الموظفون إلى فحص المخزون يدويًا ثم تقدير مقدار العنصر الذي يجب إعادة ترتيبه - استنادًا تمامًا إلى عمل التخمين. الآن عندما تضيف تحليلات البيانات في هذا المزيج ، يمكنك تحليل عناصر العمل الرئيسية مثل اتجاهات المبيعات ، والسرعة التي يخرج بها المنتج في الاتجاه من المخزون ، والسرعة التي يتم بها بيع عنصر بطيء الحركة ، وما إلى ذلك.

مع كل هذه المعلومات تحت تصرفك ، يصبح من السهل اتخاذ أفضل قرار لتحسين التجديد عن طريق إبقاء العناصر بطيئة الحركة بعيدًا عن مواقع الرفوف الأكثر تكرارًا واستبدالها بالعناصر المطلوبة بالفعل. الأفضل هو أن هناك العديد من أدوات تحسين المخزون في السوق اليوم والتي تُعلم تجار التجزئة عندما يكون المنتج على وشك التجديد.

[ اقرأ أيضًا : اتخاذ قرار ذكي باستخدام تطبيق إدارة المخزون لعملك ]

منع نفاد المخزون

امتداد لتحسين التجديد هو منع نفاد المخزون. إنه تحد كبير لتجار التجزئة حيث سيتحول المتسوق بسرعة إلى بيوت التجزئة الأخرى إذا لم يتمكن من العثور على المنتج الذي يحتاجه.

يمكن أن تساعد تحليلات البيانات لتحسين المخزون هنا في حساب المهل الزمنية - عدد الأيام التي يستغرقها أحد العناصر للوصول إلى المستودع الخاص بك بعد تقديم طلب. يمكن بعد ذلك دمج هذا المهلة مع بيانات المبيعات الحالية لتقدير مخزون الأمان وإبلاغ تجار التجزئة بالوقت الذي يحتاجون فيه إلى تقديم طلب إعادة ترتيب.

تسريع تنفيذ الطلب

تحتفظ بيانات أعمال البيع بالتجزئة بالقدرة على تحسين سرعة تنفيذ الطلب. في حين أنه من الشائع تعيين الطلبات إلى أقرب مستودع لتقليل تكلفة الشحن وتسريع التسليم ، يمكن لتحليلات البيانات لتحسين المخزون أن تفعل الكثير.

باستخدام المجموعة الصحيحة من تقنية البيانات الضخمة ، يمكنك إنشاء نظام يمكنك من خلاله تحديد مكان تخزين العنصر في المستودع على أساس الجدول الزمني للتسليم. علاوة على ذلك ، يمكنه أيضًا إخبار الموظفين بالموقع الدقيق للعنصر لتقليل الوقت الذي يستغرقه الموظفون لجمع البضائع وتعبئتها.

استدعاءات سريعة

على الرغم من أنه أمر مؤسف ، فإن عمليات استرجاع العناصر ليست أحداثًا معزولة. تحدث في كثير من الأحيان. في حين أن هذه الأحداث ليست مكلفة فحسب ، إلا أنها تميل إلى تشويه صورة العلامة التجارية إذا لم يتم التعامل معها على الفور.

الآن ، جزء كبير من استدعاء العنصر هو تتبع تفاصيل البيع. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة في ذلك عن طريق تتبع المنتج حسب الرقم وتفاصيل الشحن الخاصة به في كل مرحلة من مراحل سلسلة التوريد . ما يفعله كبار تجار التجزئة مثل أمازون هو أنهم يستخدمون البيانات الضخمة لرصد صفحات الويب ، مباشرة من وسائل التواصل الاجتماعي لمراجعة مواقع الويب للعثور على الأشخاص الذين تم بيع العناصر المعيبة إليهم ثم تصحيحها في الوقت المناسب.

زيادة رضا العملاء

تلعب حلول إدارة المخزون المدعومة بتحليلات البيانات دورًا كبيرًا في تحسين تجربة الشراء من خلال تتبع أسباب إرجاع المنتج والحفاظ على تبسيط الجانب اللوجستي لرحلة البيع بالتجزئة.

دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق التي يمكن من خلالها تحقيق رضا العملاء من خلال إدارة أفضل للمخزون.

• التبديل إلى خدمة شركة نقل موثوقة إذا كان العملاء يستشهدون بتجربة الشحن كسبب لعدم الطلب مرة أخرى أو إرجاع العناصر.
• يُعد تلقي العميل للسلعة الخاطئة تحديًا سائدًا آخر في تجارة التجزئة. شيء يمكن حله من خلال مسح بسيط للرموز الشريطية. على سبيل المثال ، لنفترض أن موظف مستودع اختار عنصرًا خاطئًا عن طريق الخطأ ، فيمكن لماسح الباركود إخطاره ، مما يمكّنه من تصحيح المشكلة قبل شحن العنصر.
• مع بيانات حول ما يشتريه العملاء / يشاهدونه عند شرائهم لأحد المنتجات ، تحت تصرفك ، يصبح من السهل للغاية دفعهم نحو المنتجات الإضافية والتكميلية. هذا لا يساعد العملاء على اتخاذ قرارات شراء أكثر ذكاءً فحسب ، بل يُحسِّن أيضًا من صافي أرباح البيع بالتجزئة.

انخفاض التكاليف

هناك عدد قليل جدًا من تجار التجزئة الذين يفهمون تأثير التكلفة لإدارة المخزون. يميل الغالبية منهم إلى تجاهل الأثر المالي لحمل أشياء زائدة أو غير صحيحة. في حين أنه من المهم تخزين ما هو مطلوب ، من المهم بنفس القدر إيجاد توازن حتى لا تضيع مساحة المستودع بطريقة غير مخطط لها.

لكن كيف تضمن ذلك؟ بمعرفة تكلفة المخزون.

تتكون تكلفة المخزون من مصاريف مثل:

• تكلفة الخدمات اللوجستية والمستودعات
• تكلفة مناولة المواد
• تكلفة التخزين
• تكلفة رأس المال
• تكلفة التأمين
• تكلفة تحمل المخاطر

من المهم فهم تكلفة المخزون وإدارتها لإدارة مساحة المخزون بشكل أفضل. والطريقة للقيام بذلك هي جمع الأفكار من بيانات المخزون في الوقت الفعلي حتى تتمكن من التنبؤ بالطلب والعثور على مستويات المخزون الآمن.

[ اقرأ أيضًا : ما هو دور البيانات الضخمة في التصنيع؟]

الآن وقد نظرنا في الفوائد الرئيسية لدمج إدارة المخزون الخاص بك مع تحليلات البيانات ، فإن السؤال الذي يطرح نفسه هو كيف. الإجابة المعقدة - استثمر في الأدوات التي تعمل على حل مشكلات إدارة المخزون المحددة. الإجابة المعقولة - استثمر في شركة خدمات تحليلات البيانات مثل Appinventiv ودعهم يتولون عملية شراء منزل التجزئة الخاص بك.

كيف تجمع Appinventiv بين تحليلات البيانات وإدارة المخزون؟

في Appinventiv ، يتخصص فريق محللي البيانات والمهندسين لدينا في بناء حلول خاصة بالبيع بالتجزئة تساعد الشركات في إدارة مخزونها. بينما يكمن تخصصنا في إنشاء حلول مخصصة ، فإليك مجموعات الميزات التي نضيفها عادةً في جميع حلول تحليل البيانات:

• المزامنة بين بيانات المخزون والمستودع وقناة المبيعات ونظام نقاط البيع و 3 PLs
• أتمتة تتبع المخزون وإعداد التقارير
• خوارزميات لتحويل بيانات المخزون إلى تقارير تُعلمك عندما تكون هناك زيادة في البيع أو عندما توشك على نفاد أحد العناصر
• متتبع للأوامر المعلقة وتواريخ الوصول ومعلومات الفواتير وما إلى ذلك.

هذه مجرد نظرة خاطفة على مجموعة الميزات التي يحتوي عليها حل إدارة المخزون المبني من Appinventiv النموذجي. هل تبحث أيضًا عن حل تحسين المخزون المستقبلي؟ دعنا نساعدك .