Wie kann Data Analytics dazu beitragen, die Bestandsoptimierung im Einzelhandel zu verbessern?

Ein Bericht von Research and Markets besagt, dass der Einzelhandelsanalysemarkt weltweit zwischen 2019 und 2025 voraussichtlich um 18 % wachsen wird. Dies bedeutet, dass der Markt bald einen Wert von 9,5 Milliarden US-Dollar haben wird.

Die Zahl ist zwar überaus beeindruckend, wirft aber die Frage „Wie“ auf? Wie eine Technologie, die vor fünf Jahrzehnten noch nicht einmal vorhanden war, einen so massiven Einfluss auf eine Industrie hat, die es seit 10.000 Jahren gibt . Eine einfache Antwort darauf kann die Tatsache sein, dass es passt. Datenanalyse – als Fähigkeit – war alles, was nötig war, um das Gesicht der Bestandsoptimierung und des Einzelhandels als Ganzes zu verändern.

Was ist Big Data im Einzelhandel ?

Big Data und Analysen für den Einzelhandel sind die Anwendung datengesteuerter Tools, die zur Artikulation von Geschäftsmustern und -leistung verwendet werden. Big Data oder Data Science im Handel ist auf einer höheren Ebene die Mobilisierung von Business-Analytics-Prozessen in der Handelswirtschaft.

Einzelhändler nutzen Business Intelligence und Big-Data-Analysen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung und die Verbesserung des Bestandsmanagements , der betrieblichen Effizienz, des Verkaufs und des allgemeinen Kundenerlebnisses verwendet werden können.

Diese Informationen, die Big Data im Einzelhandel generiert, ermöglichen es Einzelhändlern:

• Finden Sie die Zielpersonas
• Erstellen Sie Kundenverhalten und Kaufmuster
• Vergleichen Sie die Kundenpräferenzen
• Identifizieren Sie standortbezogene und saisonale Trends

Während es hier um die Rolle von Big Data im Einzelhandel ging, lassen Sie uns unseren Fokus auf das Bestandsmanagement verfeinern.

Der aktuelle Stand der Bestandsverwaltungsanalyse und die Rolle der Datenanalyse

Der Markt für Bestandsverwaltungslösungen, der bis 2028 voraussichtlich 3,82 Milliarden US -Dollar erreichen wird, ist ein schnell wachsender Markt. Angetrieben von der intensiven Nachfrage nach Effizienz auf Wettbewerbsniveau, gehen die heutigen Bestandsverwaltungsfunktionen über eine genaue Bestandsaufnahme und die Automatisierung von Geschäftsprozessen hinaus. Smart Data Discovery , Data Mining und Analytics sind der Schlüssel zur Bereitstellung von Geschäftserkenntnissen, die dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die für eine bessere Rentabilität und Produktivität erforderlich sind.

Effiziente Bestandsoptimierungslösungen können einen großen Teil vergangener Verkäufe analysieren und die zukünftige Bestandsnachfrage antizipieren, indem sie Saisonabhängigkeit und Vorlaufzeiten hinzufügen. Darüber hinaus können Ihnen Bestandsoptimierungstechniken im Zeitalter von Big Data Einblicke in Kundenpräferenzen, Produktleistung und Kanalleistung geben.

Die Einbeziehung von Big Data in Bestandsoptimierungslösungen kann helfen, Fragen zu beantworten wie:

1. Wie hoch ist der Lagerbestand, der benötigt wird, um die Nachfrage zu befriedigen und gleichzeitig die Lagerbestände niedrig zu halten?
2. Wie kann die Bestandsverwaltung optimiert werden?
3. Wie können Produktrückrufe reduziert werden?
4. Wie kann Cross-Selling aktiviert werden, um die Performance von Lagerbeständen mit geringer Umschlagshäufigkeit zu verbessern?

Während es wichtig ist, die Anwendungsfälle der Datenanalyse in der Bestandsverwaltung zu kennen, ist es ebenso wichtig, die Frage nach dem Wie zu beantworten.

Wie vereinfacht die Datenanalyse den Bestandsverwaltungsprozess? Durch die Verwendung seiner 4 Modelle.

1. Deskriptive Analyse: Sie gibt Einzelhändlern eine Zusammenfassung der Bestandsleistung – Bewegung von Artikeln, Nachschubgeschwindigkeit usw.

2. Diagnostische Analytik: Sie beantwortet das Warum. Warum waren die Artikel ausverkauft? Warum hat der Kunde eine schlechte Bewertung hinterlassen? Etc.

3. Predictive Analytics : Es hilft, Trends und Käuferverhalten auf der Grundlage der Bestandsverwaltungshistorie zu antizipieren.

4. Prescriptive Analytics: Sie hilft Einzelhändlern, schrittweise Anpassungen vorzunehmen, um Veränderungen in der Verbraucheremotion, Angebotsschocks, Nachfrage usw. zu antizipieren.

Nachdem wir uns nun mit den allgemeinen Vorteilen von Big Data und Analysen für die Einzelhandels- und Bestandsoptimierung befasst haben, lassen Sie uns in die Details eintauchen.

Welche Vorteile bietet die Datenanalyse für die Bestandsoptimierung?

Wege zu einer besseren Bestandsverwaltung zu finden, ist eine Schlüsselrolle für jeden Einzelhändler. Die Einführung von Big Data und Analysen für den Einzelhandel macht es einfacher. Hier sind die vielen Möglichkeiten, wie Datenanalysen zur Verbesserung der Bestandsverwaltung beitragen.

Bedarfsprognose

Eines der Schlüsselelemente von Big Data im Einzelhandel ist die vorausschauende Analyse für die Bestandsoptimierungsfunktion. Die Vorhersage von Änderungen im Kundenverhalten kann viel dazu beitragen, die Bestandsverwaltung effizient zu gestalten.

Im Laufe des Jahres zeigen die Kunden zu verschiedenen Zeitpunkten völlig unterschiedliche Kaufgewohnheiten. Wenn ein Einzelhandelsunternehmen kein Muster in diesen sich ändernden Trends findet, bleibt ihm ein Inventar, das es nicht benötigt, ohne Platz für das, was seine Kunden wirklich wollen. Mit Datenanalysen erhalten sie Einblicke, mit welchen Beständen sie zu welcher Jahreszeit lagern sollten. Das hilft nicht nur bei der Problematik falscher Lagerhaltung, sondern erspart ihnen auch die Hektik der Last-Minute-Beschaffung von Artikeln für ihre Kunden.

[ Lesen Sie auch : So nutzen Sie Predictive Analytics für wachsende Unternehmen ]

Nachschuboptimierung

Viele langsam drehende Artikel oder die Nichtverfügbarkeit eines Trendartikels können sowohl die Kundenzufriedenheit als auch den Gewinn beeinträchtigen.

Lange Zeit mussten Mitarbeiter den Lagerbestand manuell prüfen und dann abschätzen, wie viel von einem Artikel nachbestellt werden sollte – ausschließlich auf der Grundlage von Vermutungen. Wenn Sie jetzt Datenanalysen hinzufügen, können Sie wichtige Geschäftselemente wie Verkaufstrends, die Geschwindigkeit, mit der ein Trendprodukt ausverkauft ist, die Geschwindigkeit, mit der ein langsamer Artikel ausverkauft ist, usw. analysieren.

Mit all diesen Informationen, die Ihnen zur Verfügung stehen, wird es einfach, die beste Entscheidung zur Nachschuboptimierung zu treffen, indem Sie langsam drehende Artikel von den am häufigsten frequentierten Regalplätzen fernhalten und durch Artikel ersetzen, die tatsächlich benötigt werden. Das Beste ist, dass es heute mehrere Bestandsoptimierungstools auf dem Markt gibt, die die Einzelhändler benachrichtigen, wenn ein Produkt bald wieder aufgefüllt wird.

[ Lesen Sie auch : Eine intelligente Entscheidungsfindung mit der Bestandsverwaltungs-App für Ihr Unternehmen ]

Fehlbestände verhindern

Eine Erweiterung der Nachschuboptimierung ist die Vermeidung von Fehlbeständen. Für Einzelhändler ist dies eine große Herausforderung, da sich der Käufer schnell an andere Einzelhandelsunternehmen wenden würde, wenn er das gewünschte Produkt nicht finden kann.

Datenanalysen zur Bestandsoptimierung können hier bei der Berechnung der Vorlaufzeiten helfen – die Anzahl der Tage, die es dauert, bis ein Artikel Ihr Lager erreicht, nachdem Sie eine Bestellung aufgegeben haben. Diese Vorlaufzeit kann dann mit den aktuellen Verkaufsdaten zusammengeführt werden, um den Sicherheitsbestand abzuschätzen und Einzelhändler darüber zu informieren, wann sie eine Nachbestellungsanfrage stellen müssen.

Beschleunigen Sie die Auftragserfüllung

Die Einzelhandelsdaten haben die Macht, die Auftragserfüllungsgeschwindigkeit zu verbessern. Während es üblich ist, dass Bestellungen dem nächstgelegenen Lager zugewiesen werden, um die Versandkosten zu senken und die Lieferung zu beschleunigen, kann die Datenanalyse zur Bestandsoptimierung noch viel mehr leisten.

Mit der richtigen Big-Data-Technologie können Sie ein System erstellen, in dem Sie bestimmen können, wo der Artikel auf der Grundlage seiner Lieferzeit im Lager gelagert werden soll. Darüber hinaus kann es dem Personal auch den genauen Standort des Artikels mitteilen, um die Zeit zu verkürzen, die das Personal zum Sammeln und Verpacken der Waren benötigt.

Schnelle Rückrufe

Obwohl es bedauerlich ist, sind Rückrufe von Artikeln keine isolierten Ereignisse. Sie kommen sehr häufig vor. Diese Ereignisse sind zwar nicht nur kostspielig, sie können sogar dem Image einer Marke schaden, wenn sie nicht umgehend behandelt werden.

Jetzt besteht ein großer Teil des Artikelrückrufs darin, die Verkaufsdetails zu verfolgen. Big Data kann dabei helfen, indem sie das Produkt anhand der Nummer und seiner Versanddetails in jeder Phase der Lieferkette verfolgen . Was große Einzelhändler wie Amazon tun, ist, dass sie Big Data zur Überwachung von Webseiten verwenden, direkt aus sozialen Medien, um Websites zu überprüfen, um Personen zu finden, an die die fehlerhaften Artikel verkauft wurden, und sie dann rechtzeitig zu beheben.

Erhöhte Kundenzufriedenheit

Datenanalytische Bestandsverwaltungslösungen spielen eine große Rolle bei der Verbesserung des Kauferlebnisses, indem sie die Gründe für die Produktrückgabe nachverfolgen und die logistische Seite der Einzelhandelsreise rationalisieren.

Sehen wir uns einige Möglichkeiten an, wie die Kundenzufriedenheit durch eine bessere Bestandsverwaltung erreicht werden kann.

• Wechseln zu einem zuverlässigen Spediteurdienst, wenn die Kunden die Versanderfahrung als Grund dafür angeben, dass sie nicht erneut bestellen oder die Artikel zurücksenden.
• Ein Kunde, der den falschen Artikel erhält, ist eine weitere häufige Herausforderung in einem Einzelhandelsgeschäft. Etwas, das durch einen einfachen Barcode-Scan gelöst werden kann. Angenommen, ein Lagermitarbeiter nimmt versehentlich einen falschen Artikel heraus, kann ein Barcode-Scanner ihn benachrichtigen, sodass er das Problem beheben kann, bevor der Artikel versendet wird.
• Mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Daten darüber, was Kunden kaufen/ansehen, wenn sie ein Produkt kaufen, wird es extrem einfach, sie zu Zusatzprodukten zu drängen. Dies hilft nicht nur den Kunden, klügere Kaufentscheidungen zu treffen, sondern verbessert auch das Endergebnis des Einzelhandelsunternehmens.

Reduzierte Kosten

Es gibt nur sehr wenige Einzelhändler, die die Kostenauswirkungen der Bestandsverwaltung verstehen. Eine Mehrheit von ihnen neigt dazu, die finanziellen Auswirkungen zu ignorieren, die das Mitführen von übermäßigen oder falschen Artikeln mit sich bringt. Während es wichtig ist, das zu lagern, was nachgefragt wird, ist es ebenso wichtig, ein Gleichgewicht zu finden, damit Sie den Lagerraum nicht ungeplant verschwenden.

Aber wie stellt man das sicher? Indem Sie die Inventarkosten kennen.

Bestandskosten bestehen aus Ausgaben wie:

• Logistik- und Lagerkosten
• Materialhandhabungskosten
• Lagerkosten
• Kapitalkosten
• Versicherungskosten
• Kosten der Risikohaltung

Das Verständnis der Inventarkosten und deren Verwaltung ist wichtig, um den Inventarplatz optimal zu verwalten. Dazu sammeln Sie Erkenntnisse aus Bestandsdaten in Echtzeit, damit Sie die Nachfrage vorhersagen und die Sicherheitsbestände ermitteln können.

[ Lesen Sie auch : Welche Rolle spielt Big Data in der Fertigung?]

Nachdem wir uns nun die wichtigsten Vorteile der Zusammenführung Ihrer Bestandsverwaltung mit Datenanalysen angesehen haben, stellt sich die Frage, wie. Die komplexe Antwort – Investieren Sie in Tools, die bestimmte Bestandsverwaltungsprobleme lösen. Die vernünftige Antwort – Investieren Sie in ein Datenanalyse-Dienstleistungsunternehmen wie Appinventiv und lassen Sie es den Prozess für Ihr Einzelhandelsunternehmen übernehmen.

Wie kombiniert Appinventiv Datenanalyse mit Bestandsverwaltung?

Bei Appinventiv ist unser Team aus Datenanalysten und Ingenieuren darauf spezialisiert, einzelhandelsspezifische Lösungen zu entwickeln, die Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Bestände unterstützen. Während unsere Spezialität in der Erstellung kundenspezifischer Lösungen liegt, sind hier die Funktionssätze, die wir normalerweise in alle Datenanalyselösungen aufnehmen:

• Synchronisierung zwischen Bestandsdaten und Lager, Vertriebskanal, POS-System und 3PLs
• Automatisierung für Bestandsverfolgung und Berichterstellung
• Algorithmen zur Umwandlung von Bestandsdaten in Berichte, die Sie darüber informieren, wenn Sie zu viel verkaufen oder wenn Ihnen ein Artikel ausgeht
• Tracker für ausstehende Bestellungen, Ankunftsdaten und Rechnungsinformationen usw.

Dies ist nur ein kleiner Einblick in den Funktionsumfang einer typischen von Appinventiv erstellten Bestandsverwaltungslösung. Suchen auch Sie nach einer zukunftsweisenden Bestandsoptimierungslösung? Lassen Sie sich von uns helfen .