データ分析は小売業の在庫最適化をどのように改善するのに役立ちますか？
公開: 2022-01-20Research and Marketsのレポートによると、世界中の小売分析市場は2019年から2025年の間に18％で成長すると予測されています。これは、まもなく市場が95億ドルと評価されることを意味します。
非常に印象的な数は、「どのように」という疑問を投げかけますか？ 50年前には存在していなかったテクノロジーが、1万年前から存在している業界にこのような大きな影響をもたらした方法。 これに対する簡単な答えは、それが適合するという事実である可能性があります。 データ分析は、機能として、在庫の最適化と小売全体の様相を変えるために必要なすべてのものです。
小売業のビッグデータとは何ですか？
小売業向けのビッグデータと分析は、ビジネスパターンとパフォーマンスを明確にするために使用されるデータ駆動型ツールのアプリケーションです。 より高いレベルでは、小売業におけるビッグデータまたはデータサイエンスは、小売業におけるビジネス分析プロセスの動員です。
小売業者は、ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析を利用して、意思決定と在庫管理、運用効率、販売、および全体的な顧客体験の向上に使用できる重要な洞察を取得します。
小売業のビッグデータが生成するこの情報により、小売業者は次のことが可能になります。
- ターゲットのペルソナを見つける
- 顧客行動と購入パターンを作成する
- 顧客の好みを比較する
- 場所ベースの季節的な傾向を特定する
これは小売業におけるビッグデータの役割についてでしたが、在庫管理に焦点を絞りましょう。
在庫管理分析の現状とデータ分析の役割
2028年までに38億2000万米ドルに達すると予測されている在庫管理ソリューション市場は、急速に拡大しています。 競争力のあるレベルの効率に対する強い需要に支えられて、現在の在庫管理機能は、正確な在庫とビジネスプロセスの自動化を超えています。 スマートデータディスカバリー、データマイニング、および分析は、収益性と生産性の向上に必要なデータに裏付けられた意思決定を行うのに役立つビジネス洞察を提供するための鍵を握っています。
効率的な在庫最適化ソリューションは、過去の売上の大部分を分析し、季節性とリードタイムを追加することで在庫の将来の需要を予測できます。 さらに、ビッグデータの時代では、在庫最適化手法により、顧客の好み、製品のパフォーマンス、およびチャネルのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。
在庫最適化ソリューションにビッグデータを含めると、次のような質問に答えることができます。
- 在庫レベルを抑えながら需要を満たすために必要な在庫量はどれくらいですか？
- 在庫管理をどのように最適化できますか？
- 製品のリコールをどのように減らすことができますか？
- 動きの遅い株のパフォーマンスを改善するために、クロスセリングをどのように有効にすることができますか？
在庫管理におけるデータ分析のユースケースを知ることは重要ですが、その方法に答えることも同様に重要です。
データ分析は在庫管理プロセスをどのようにスムーズにしますか？ その4つのモデルの使用を通じて。
1.記述的分析：在庫パフォーマンスの概要（アイテムの移動、補充の速度など）を小売業者に提供します。
2.診断分析：その理由に答えます。 なぜ在庫切れになったのですか？ なぜ顧客は悪いレビューを残したのですか？ 等。
3.予測分析：在庫管理の履歴に基づいて傾向と買い物客の行動を予測するのに役立ちます。
4.処方分析：消費者の感情、供給ショック、需要などの変化を見越して、小売業者が段階的に調整するのに役立ちます。
小売と在庫の最適化のためのビッグデータと分析の高レベルの利点を調べたので、詳細を詳しく見ていきましょう。
在庫最適化のためのデータ分析の利点は何ですか？
在庫管理を改善する方法を特定することは、小売業者にとって重要な役割です。 小売業向けのビッグデータと分析の採用により、それが容易になります。 データ分析が在庫管理の改善に役立つ多くの方法を次に示します。
ニーズの予測
小売業界におけるビッグデータの重要な要素の1つは、在庫最適化機能の予測分析です。 顧客の行動の変化を予測することは、在庫管理を効率化するのに大いに役立ちます。
年間を通じて、さまざまな時点で、顧客はまったく異なる購買習慣を示します。 小売店がこれらの変化するトレンドのパターンを見つけることができない場合、彼らは顧客が本当に望んでいるもののためのスペースを残さずに、彼らが必要としない在庫を残されます。 データ分析を使用すると、1年のどの時期に在庫を何にストックするかについての洞察を得ることができます。 これは、誤った在庫の問題を解決するだけでなく、クライアントのためにアイテムを調達する直前の煩わしさから彼らを救います。
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補充の最適化
動きの遅いアイテムがたくさんあるか、トレンドのアイテムが入手できないと、顧客満足度と利益の両方に悪影響を与える可能性があります。
長い間、従業員は在庫を手動で確認してから、完全に推測作業に基づいて、再注文する必要のあるアイテムの量を見積もる必要がありました。 これで、データ分析をミックスに追加すると、販売傾向、トレンドの製品が在庫切れになる速度、動きの遅いアイテムが売り切れる速度などの主要なビジネス要素を分析できます。
これらすべての情報を自由に使用できるので、動きの遅いアイテムを最も頻繁に保管する場所から遠ざけ、実際に必要なアイテムと交換することで、補充の最適化を最適に決定することが容易になります。 最良のことは、製品が補充されようとしているときに小売業者に通知するいくつかの在庫最適化ツールが今日の市場にあることです。
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在庫切れを防ぐ
補充最適化の拡張は、在庫切れの防止です。 買い物客が必要な製品を見つけることができない場合、買い物客はすぐに他の小売店に目を向けるので、小売業者にとっては大きな課題です。
ここでの在庫最適化のデータ分析は、リードタイム（注文後にアイテムが倉庫に到着するまでにかかる日数）の計算に役立ちます。 次に、このリードタイムを現在の販売データとマージして、安全在庫を見積もり、再注文要求を出す必要がある時期を小売業者に通知できます。
オーダーフルフィルメントをスピードアップ
小売業のデータは、注文処理の速度を向上させる力を持っています。 送料を削減し、配送をスピードアップするために、注文が最も近い倉庫に割り当てられるのが一般的ですが、在庫最適化のためのデータ分析はさらに多くのことを実行できます。
適切なビッグデータテクノロジーのセットを使用すると、納期に基づいてアイテムを倉庫のどこに保管するかを指示できるシステムを作成できます。 さらに、商品の正確な場所をスタッフに伝えることで、スタッフが商品を収集して梱包するのにかかる時間を短縮することもできます。
高速リコール
残念ながら、アイテムのリコールは孤立したイベントではありません。 それらは非常に頻繁に発生します。 これらのイベントはコストがかかるだけでなく、迅速に処理しないとブランドのイメージを損なう傾向があります。
現在、アイテムのリコールの大部分は販売の詳細を追跡することです。 ビッグデータは、サプライチェーンのすべての段階で製品を番号と出荷の詳細で追跡することにより、これに役立ちます。 アマゾンのような大手小売業者は、ソーシャルメディアからウェブページを監視するためにビッグデータを使用してウェブサイトをレビューし、不良品が販売された人を見つけて、時間内に修正することです。
顧客満足度の向上
データ分析を活用した在庫管理ソリューションは、製品の返品理由を追跡し、小売業のロジスティクス面を合理化することで、購入体験を向上させる上で大きな役割を果たします。
より良い在庫管理で顧客満足を達成する方法をいくつか見てみましょう。
- 顧客が再注文または返品を行わない理由として配送経験を挙げている場合は、信頼できる運送業者サービスに切り替えます。
- 間違った商品を受け取った顧客は、小売業でよく見られるもう1つの課題です。 簡単なバーコードスキャンで解決できるもの。 たとえば、倉庫の従業員が誤って間違ったアイテムを選んだ場合、バーコードスキャナーが通知して、アイテムが出荷される前に問題を修正できるようにします。
- 顧客が製品を購入するときに何を購入/閲覧しているかのデータを自由に使用できるため、アドオンの補足製品に向けて顧客をプッシュすることが非常に簡単になります。 これは、顧客がより賢明な購入決定を下すのに役立つだけでなく、小売店の収益も改善します。
コストの削減
在庫管理のコストへの影響を理解している小売業者はほとんどありません。 それらの大多数は、過剰または不正確なアイテムを運ぶことの経済的影響を無視する傾向があります。 需要のあるものをストックすることは重要ですが、計画外の方法で倉庫スペースを無駄にしないようにバランスを見つけることも同様に重要です。
しかし、これをどのように保証しますか？ 在庫コストを知ることによって。
在庫コストは、次のような費用で構成されます。
- ロジスティクスと倉庫のコスト
- マテリアルハンドリングコスト
- ストレージコスト
- 資本コスト
- 保険料
- リスク保持コスト
在庫コストを理解し、管理することは、在庫スペースを最適に管理することが重要です。 そのための方法は、リアルタイムの在庫データから洞察を収集して、需要を予測し、安全在庫レベルを見つけることができるようにすることです。
[また読む：製造業におけるビッグデータの役割は何ですか？]
在庫管理をデータ分析と統合することの主な利点を検討したので、発生する問題はどのようにするかです。 複雑な答え–特定の在庫管理の問題を回避するツールに投資します。 賢明な答え– Appinventivのようなデータ分析サービス会社に投資して、小売店のプロセスを彼らに任せましょう。
Appinventivはデータ分析と在庫管理をどのように組み合わせていますか？
Appinventivでは、データアナリストとエンジニアのチームが、企業が在庫を管理するのに役立つ小売固有のソリューションの構築を専門としています。 私たちの専門はカスタマイズされたソリューションの作成にありますが、通常、すべてのデータ分析ソリューションに追加する機能セットは次のとおりです。
- 在庫データと倉庫、販売チャネル、POSシステム、および3PL間の同期
- 在庫在庫の追跡とレポートの自動化
- 在庫データをレポートに変換して、売り過ぎやアイテムが不足しそうになったときに通知するアルゴリズム
- 未処理の注文、到着日、請求情報などのトラッカー。
これらは、典型的なAppinventivで構築された在庫管理ソリューションが持つ機能セットのほんの一部です。 将来を見据えた在庫最適化ソリューションをお探しですか？ 私たちはあなたを助けましょう。