Comment l'analyse des données peut-elle aider à améliorer l'optimisation des stocks dans le commerce de détail ?

Un rapport de Research and Markets indique que le marché mondial de l'analyse de la vente au détail devrait croître de 18 % entre 2019 et 2025. Cela signifie que le marché sera bientôt évalué à 9,5 milliards de dollars.

Le nombre, bien qu'impressionnant, pose la question "Comment" ? Comment une technologie qui n'était même pas présente il y a cinq décennies a eu un impact aussi massif dans une industrie qui existe depuis 10 000 ans . Une réponse simple à cela peut être le fait qu'il convient. L'analyse des données - en tant que capacité - a été tout ce qu'il fallait pour changer le visage de l' optimisation des stocks et de la vente au détail dans son ensemble.

Qu'est-ce que le big data dans le retail ?

Le Big Data et l'analyse pour le commerce de détail sont l'application d'outils basés sur les données utilisés pour articuler les modèles commerciaux et les performances. À un niveau supérieur, le big data ou la science des données dans le commerce de détail est la mobilisation des processus d'analyse commerciale dans l'économie du commerce de détail.

Les détaillants utilisent l'informatique décisionnelle et l'analyse de données volumineuses pour obtenir des informations clés qui peuvent être utilisées pour la prise de décision et l'amélioration de la gestion des stocks , de l'efficacité opérationnelle, des ventes et de l'expérience client globale.

Ces informations générées par les mégadonnées dans le commerce de détail permettent aux détaillants de :

• Trouver les personas cibles
• Créer le comportement des clients et les modèles d'achat
• Comparez les préférences des clients
• Identifiez les tendances géolocalisées et saisonnières

Bien qu'il s'agisse du rôle du big data dans le commerce de détail , affinons notre attention sur la gestion des stocks.

L'état actuel de l'analyse de la gestion des stocks et le rôle de l'analyse des données

Prévu pour atteindre 3,82 milliards USD d'ici 2028 , le marché des solutions de gestion des stocks est en pleine expansion. Propulsées par une demande intense d'efficacité de niveau concurrentiel, les capacités actuelles de gestion des stocks vont au-delà d'un inventaire précis et de l'automatisation des processus commerciaux. La découverte intelligente de données , l'exploration de données et l'analyse sont essentielles pour fournir des informations commerciales qui aident à prendre des décisions fondées sur des données nécessaires pour une meilleure rentabilité et productivité.

Des solutions efficaces d'optimisation des stocks peuvent analyser une grande partie des ventes passées et anticiper la demande future des stocks en ajoutant la saisonnalité et les délais. De plus, à l'ère du Big Data, les techniques d'optimisation des stocks peuvent vous donner un aperçu des préférences des clients, des performances des produits et des performances des canaux.

L'inclusion du Big Data dans les solutions d'optimisation des stocks peut aider à répondre à des questions telles que :

1. Quelle est la quantité d'inventaire nécessaire pour répondre à la demande tout en maintenant les niveaux de stock bas ?
2. Comment optimiser la gestion des stocks ?
3. Comment réduire les rappels de produits ?
4. Comment activer la vente croisée pour améliorer la performance des actions à rotation lente ?

S'il est important de connaître les cas d'utilisation de l'analyse de données dans la gestion des stocks, il est tout aussi crucial de répondre au comment.

Comment l'analyse des données facilite-t-elle le processus de gestion des stocks ? Grâce à l'utilisation de ses 4 modèles.

1. Analyses descriptives : elles fournissent aux détaillants un résumé des performances des stocks : mouvement des articles, vitesse de réapprovisionnement, etc.

2. Analyse diagnostique : elle répond au pourquoi. Pourquoi les articles sont-ils en rupture de stock ? Pourquoi le client a-t-il laissé une mauvaise critique ? Etc.

3. Analyse prédictive : Elle permet d'anticiper les tendances et le comportement des acheteurs sur la base de l'historique de gestion des stocks.

4. Analyse prescriptive : elle aide les détaillants à s'adapter progressivement à l'anticipation de l'évolution des émotions des consommateurs, des chocs d'offre, de la demande, etc.

Maintenant que nous avons examiné les avantages de haut niveau du Big Data et de l'analyse pour l'optimisation de la vente au détail et des stocks, plongeons dans les détails.

Quels sont les avantages de l'analyse des données pour l'optimisation des stocks ?

Identifier les moyens d'améliorer la gestion des stocks est un rôle clé pour tout détaillant. L'adoption des mégadonnées et de l'analytique pour le commerce de détail facilite les choses. Voici les nombreuses façons dont l'analyse des données contribue à améliorer la gestion des stocks.

Prévision des besoins

L'un des éléments clés du Big Data dans l'espace de vente au détail est sa fonction d'analyse prédictive pour l'optimisation des stocks. Prévoir les changements dans le comportement des clients peut grandement contribuer à rendre la gestion des stocks efficace.

Tout au long de l'année, à différents moments, les clients ont des habitudes d'achat complètement différentes. Lorsqu'une maison de vente au détail ne parvient pas à trouver un modèle dans ces tendances changeantes, elle se retrouve avec un inventaire dont elle n'a pas besoin et sans espace pour ce que ses clients veulent vraiment. Grâce à l'analyse des données, ils obtiennent des informations sur ce qu'il faut stocker dans leur inventaire à quel moment de l'année. Cela n'aide pas seulement à résoudre le problème de stockage incorrect, mais les évite également de l'agitation de dernière minute consistant à se procurer des articles pour leurs clients.

[ Lire aussi : Comment tirer parti de l'analyse prédictive pour développer votre activité ]

Optimisation du réapprovisionnement

Avoir beaucoup d'articles à rotation lente ou l'indisponibilité d'un article tendance peut nuire à la fois à la satisfaction des clients et aux bénéfices.

Pendant longtemps, les employés ont dû vérifier l'inventaire manuellement, puis estimer la quantité d'un article à commander à nouveau, en se basant entièrement sur des conjectures. Désormais, lorsque vous ajoutez des analyses de données dans le mix, vous êtes en mesure d'analyser des éléments commerciaux clés tels que les tendances des ventes, la vitesse à laquelle un produit tendance est en rupture de stock, la vitesse à laquelle un article lent se vend, etc.

Avec toutes ces informations à votre disposition, il devient facile de prendre la meilleure décision d'optimisation de réapprovisionnement en gardant les articles à rotation lente hors des emplacements de rayonnage les plus fréquentés et en les remplaçant par des articles réellement nécessaires. Le mieux, c'est qu'il existe aujourd'hui sur le marché plusieurs outils d'optimisation des stocks qui avertissent les détaillants lorsqu'un produit est sur le point d'être réapprovisionné.

[ Lire aussi : Une prise de décision intelligente avec l'application de gestion des stocks pour votre entreprise ]

Prévenir les ruptures de stock

Une extension de l'optimisation du réapprovisionnement est la prévention des ruptures de stock. C'est un grand défi pour les détaillants, car l'acheteur se tournerait rapidement vers d'autres maisons de détail s'il ne trouvait pas le produit dont il avait besoin.

L'analyse des données pour l'optimisation des stocks peut ici aider à calculer les délais - le nombre de jours nécessaires pour qu'un article atteigne votre entrepôt après avoir passé une commande. Ce délai peut ensuite être fusionné avec les données de vente actuelles pour estimer le stock de sécurité et informer les détaillants du moment où ils doivent passer une demande de réapprovisionnement.

Accélérez le traitement des commandes

Les données du commerce de détail ont le pouvoir d'améliorer la vitesse d'exécution des commandes. Bien qu'il soit courant que les commandes soient affectées à l'entrepôt le plus proche pour réduire les frais d'expédition et accélérer la livraison, l'analyse des données pour l'optimisation des stocks peut faire beaucoup plus.

Avec le bon ensemble de technologies Big Data, vous pouvez créer un système dans lequel vous pouvez dicter où l'article doit être stocké dans l'entrepôt en fonction de son calendrier de livraison. De plus, il peut également indiquer au personnel l'emplacement exact de l'article afin de réduire le temps nécessaire au personnel pour collecter et emballer les marchandises.

Rappels rapides

Bien que malheureux, les rappels d'articles ne sont pas des événements isolés. Ils se produisent très fréquemment. Bien que ces événements ne soient pas seulement coûteux, ils ont même tendance à ternir l'image d'une marque s'ils ne sont pas gérés rapidement.

Maintenant, une grande partie du rappel d'articles consiste à suivre les détails de la vente. Les mégadonnées peuvent y contribuer en traçant le produit par numéro et les détails de son expédition à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement . Ce que font les grands détaillants comme Amazon, c'est qu'ils utilisent le big data pour surveiller les pages Web, directement depuis les médias sociaux pour examiner les sites Web afin de trouver les personnes à qui les articles défectueux ont été vendus, puis les rectifier à temps.

Satisfaction client accrue

Les solutions de gestion des stocks basées sur l'analyse de données jouent un rôle majeur dans l'amélioration de l'expérience d'achat en gardant une trace des raisons de retour des produits et en rationalisant le côté logistique du parcours de vente au détail.

Examinons quelques façons d'atteindre la satisfaction des clients grâce à une meilleure gestion des stocks.

• Passer à un service de transporteur fiable si les clients citent l'expérience d'expédition comme raison de ne pas commander à nouveau ou de retourner les articles.
• Le client qui reçoit le mauvais article est un autre défi courant dans une entreprise de vente au détail. Quelque chose qui peut être résolu par un simple scan de code-barres. Par exemple, supposons qu'un employé d'entrepôt choisisse accidentellement un mauvais article, un lecteur de code-barres peut l'en informer, ce qui lui permet de corriger le problème avant que l'article ne soit expédié.
• Avec des données sur ce que les clients achètent/consultent lorsqu'ils achètent un produit, à votre disposition, il devient extrêmement facile de les pousser vers des produits complémentaires. Cela aide non seulement les clients à prendre des décisions d'achat plus intelligentes, mais améliore également le résultat net de la maison de vente au détail.

Coûts réduits

Il y a très peu de détaillants qui comprennent l'impact sur les coûts de la gestion des stocks. Une majorité d'entre eux ont tendance à ignorer l'impact financier du transport d'articles excessifs ou incorrects. S'il est important de stocker ce qui est demandé, il est tout aussi important de trouver un équilibre afin de ne pas gaspiller l'espace de l'entrepôt de manière imprévue.

Mais comment s'en assurer ? En connaissant le coût des stocks.

Un coût d'inventaire est constitué de dépenses telles que :

• Coût de la logistique et de l'entrepôt
• Coût de manutention
• Coût de stockage
• Coût en capital
• Cout d'assurance
• Coût de détention du risque

Comprendre le coût de l'inventaire et le gérer est important pour gérer au mieux l'espace d'inventaire. Et la façon d'y parvenir est de recueillir des informations à partir des données d'inventaire en temps réel afin que vous puissiez prévoir la demande et trouver les niveaux de stock de sécurité.

[ Lire aussi : Quel est le rôle du big data dans l'industrie manufacturière ?]

Maintenant que nous avons examiné les principaux avantages de la fusion de votre gestion des stocks avec l'analyse des données, la question qui se pose est de savoir comment. La réponse complexe : investir dans des outils traitant de problèmes spécifiques de gestion des stocks. La réponse sensée : investissez dans une société de services d'analyse de données comme Appinventiv et laissez-la gérer le processus pour votre maison de vente au détail.

Comment Appinventiv combine l'analyse des données avec la gestion des stocks ?

Chez Appinventiv, notre équipe d'analystes de données et d'ingénieurs se spécialise dans la création de solutions spécifiques au commerce de détail qui aident les entreprises à gérer leur inventaire. Bien que notre spécialité réside dans la création de solutions personnalisées, voici les ensembles de fonctionnalités que nous ajoutons généralement dans toutes les solutions d'analyse de données :

• Synchronisation entre les données d'inventaire et l'entrepôt, le canal de vente, le système de point de vente et les 3PL
• Automatisation du suivi des stocks et des rapports d'inventaire
• Algorithmes pour convertir les données d'inventaire en rapports qui informent lorsque vous vendez trop ou lorsque vous êtes sur le point de manquer d'un article
• Suivi des commandes en cours, des dates d'arrivée et des informations de facturation, etc.

Ce ne sont là qu'un aperçu de l'ensemble de fonctionnalités d'une solution de gestion des stocks construite par Appinventiv. Êtes-vous également à la recherche d'une solution d'optimisation des stocks tournée vers l'avenir ? Laissez-nous vous aider .