Bagaimana Analisis Data Dapat Membantu Meningkatkan Pengoptimalan Inventaris di Ritel?

Sebuah laporan oleh Research and Markets menyatakan bahwa pasar analitik ritel di seluruh dunia diperkirakan akan tumbuh sebesar 18% antara 2019 dan 2025. Ini berarti bahwa pasar akan segera bernilai $9,5 miliar.

Angka sementara uber impresif menimbulkan pertanyaan "Bagaimana"? Bagaimana sebuah teknologi yang bahkan tidak hadir lima dekade lalu membawa dampak yang begitu besar dalam sebuah industri yang telah ada sejak 10.000 tahun yang lalu . Jawaban sederhana untuk ini adalah fakta bahwa itu cocok. Analisis data – sebagai kemampuan – telah menjadi segalanya yang diperlukan untuk mengubah wajah pengoptimalan inventaris dan ritel secara keseluruhan.

Apa itu big data dalam ritel ?

Data besar dan analitik untuk ritel adalah aplikasi alat berbasis data yang digunakan untuk mengartikulasikan pola dan kinerja bisnis. Pada tingkat yang lebih tinggi, data besar atau ilmu data dalam ritel adalah mobilisasi proses analitik bisnis dalam ekonomi ritel.

Pengecer menggunakan kecerdasan bisnis dan analitik data besar untuk mendapatkan wawasan utama yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dan meningkatkan manajemen inventaris , efisiensi operasional, penjualan, dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Informasi yang dihasilkan oleh big data di retail ini memungkinkan retailer untuk:

• Temukan persona target
• Ciptakan perilaku pelanggan dan pola pembelian
• Bandingkan preferensi pelanggan
• Identifikasi tren berbasis lokasi dan musiman

Sementara ini tentang peran data besar dalam ritel , mari kita pertajam fokus kita pada manajemen inventaris.

Keadaan analitik manajemen inventaris saat ini dan peran analitik data

Diproyeksikan mencapai USD 3,82 Miliar pada tahun 2028 , pasar solusi manajemen inventaris adalah pasar yang berkembang pesat. Didukung oleh permintaan yang kuat untuk efisiensi tingkat kompetitif, kemampuan manajemen inventaris saat ini melampaui inventarisasi yang akurat dan otomatisasi proses bisnis. Penemuan data cerdas , penambangan data , dan analitik memiliki kunci untuk memberikan wawasan bisnis yang membantu membuat keputusan yang didukung data yang diperlukan untuk profitabilitas dan produktivitas yang lebih baik.

Solusi pengoptimalan inventaris yang efisien dapat menganalisis sebagian besar penjualan masa lalu dan mengantisipasi permintaan inventaris di masa mendatang dengan menambahkan musim dan waktu tunggu. Selain itu, di era data besar, teknik pengoptimalan inventaris dapat memberi Anda wawasan tentang preferensi pelanggan, kinerja produk, dan kinerja saluran.

Dimasukkannya data besar dalam solusi pengoptimalan inventaris dapat membantu menjawab pertanyaan seperti:

1. Berapa jumlah persediaan yang dibutuhkan untuk memenuhi permintaan sambil menjaga tingkat persediaan tetap rendah?
2. Bagaimana manajemen stok dapat dioptimalkan?
3. Bagaimana penarikan produk dapat dikurangi?
4. Bagaimana cross-selling dapat diaktifkan untuk meningkatkan kinerja saham yang bergerak lambat?

Meskipun penting untuk mengetahui kasus penggunaan analitik data dalam manajemen inventaris, sama pentingnya untuk menjawab caranya.

Bagaimana analitik data memperlancar proses manajemen inventaris? Melalui penggunaan 4 modelnya.

1. Analisis deskriptif: Ini memberi pengecer ringkasan kinerja inventaris – pergerakan barang, kecepatan pengisian ulang, dll.

2. Analisis diagnostik: Ini menjawab alasannya. Mengapa barang-barang itu habis? Mengapa pelanggan meninggalkan ulasan buruk? Dll.

3. Analisis prediktif : Ini membantu mengantisipasi tren dan perilaku pembeli berdasarkan riwayat manajemen inventaris.

4. Analitik preskriptif: Ini membantu pengecer membuat penyesuaian bertahap dalam mengantisipasi perubahan emosi konsumen, guncangan pasokan, permintaan, dll.

Sekarang setelah kita melihat manfaat tingkat tinggi dari data besar dan analitik untuk pengoptimalan ritel dan inventaris, mari selami detailnya.

Apa manfaat analitik data untuk pengoptimalan inventaris?

Mengidentifikasi cara untuk manajemen inventaris yang lebih baik adalah peran kunci bagi pengecer mana pun. Adopsi big data dan analitik untuk ritel membuatnya lebih mudah. Berikut adalah banyak cara analisis data membantu meningkatkan manajemen inventaris.

Prediksi kebutuhan

Salah satu elemen kunci dari data besar di ruang ritel adalah analitik prediktifnya untuk fitur pengoptimalan inventaris. Memprediksi perubahan dalam perilaku pelanggan dapat sangat membantu dalam membuat manajemen inventaris menjadi efisien.

Sepanjang tahun, pada titik yang berbeda, pelanggan menunjukkan kebiasaan membeli yang sama sekali berbeda. Ketika sebuah rumah ritel gagal menemukan pola dalam tren yang berubah itu, mereka dibiarkan dengan inventaris yang tidak mereka butuhkan tanpa ruang tersisa untuk apa yang benar-benar diinginkan pelanggan mereka. Dengan analitik data, mereka mendapatkan wawasan tentang apa yang harus diisi inventaris mereka pada jam berapa dalam setahun. Ini tidak hanya membantu dengan masalah stocking yang salah tetapi juga menyelamatkan mereka dari keramaian menit terakhir pengadaan barang untuk klien mereka.

[ Baca Juga : Cara memanfaatkan analitik prediktif untuk mengembangkan bisnis ]

Pengoptimalan pengisian ulang

Memiliki banyak item yang bergerak lambat atau tidak tersedianya item yang sedang tren dapat membahayakan kepuasan dan keuntungan pelanggan.

Untuk waktu yang lama, karyawan harus memeriksa inventaris secara manual dan kemudian memperkirakan berapa banyak item yang harus dipesan ulang – sepenuhnya berdasarkan tebakan. Sekarang ketika Anda menambahkan analitik data dalam campuran, Anda dapat menganalisis elemen bisnis utama seperti tren penjualan, kecepatan kehabisan stok produk yang sedang tren, kecepatan penjualan item yang bergerak lambat, dll.

Dengan semua informasi yang Anda miliki, menjadi mudah untuk mengambil keputusan pengoptimalan pengisian ulang terbaik dengan menjauhkan barang-barang yang bergerak lambat dari lokasi rak yang paling sering dikunjungi dan menggantinya dengan barang-barang yang benar-benar dibutuhkan. Apa yang terbaik adalah bahwa ada beberapa alat pengoptimalan inventaris di pasar saat ini yang memberi tahu pengecer kapan suatu produk akan diisi ulang.

[ Baca Juga : Pengambilan keputusan yang cerdas dengan aplikasi manajemen inventaris untuk bisnis Anda ]

Mencegah kehabisan stok

Perpanjangan dari optimasi pengisian ulang adalah pencegahan kehabisan stok. Ini adalah tantangan besar bagi pengecer karena pembeli akan dengan cepat beralih ke rumah ritel lain jika mereka tidak dapat menemukan produk yang mereka butuhkan.

Analitik data untuk pengoptimalan inventaris di sini dapat membantu menghitung waktu tunggu – jumlah hari yang dibutuhkan suatu barang untuk mencapai gudang Anda setelah Anda melakukan pemesanan. Waktu tunggu ini kemudian dapat digabungkan dengan data penjualan saat ini untuk memperkirakan stok pengaman dan memberi tahu pengecer kapan mereka perlu mengajukan permintaan pemesanan ulang.

Mempercepat pemenuhan pesanan

Data bisnis ritel memiliki kekuatan untuk meningkatkan kecepatan pemenuhan pesanan. Meskipun biasanya pesanan ditugaskan ke gudang terdekat untuk mengurangi biaya pengiriman dan mempercepat pengiriman, analisis data untuk pengoptimalan inventaris dapat melakukan lebih banyak hal.

Dengan rangkaian teknologi big data yang tepat, Anda dapat membuat sistem di mana Anda dapat menentukan di mana item harus disimpan di gudang berdasarkan jadwal pengirimannya. Selain itu, ia juga dapat memberi tahu staf lokasi pasti barang tersebut untuk mengurangi waktu yang dibutuhkan staf untuk mengumpulkan dan mengemas barang.

Ingatan cepat

Meskipun disayangkan, penarikan kembali item bukanlah peristiwa yang terisolasi. Mereka sangat sering terjadi. Meskipun acara ini tidak hanya mahal, mereka bahkan cenderung menodai citra merek jika tidak segera ditangani.

Sekarang, sebagian besar penarikan item adalah melacak detail penjualan. Data besar dapat membantu dengan ini dengan melacak produk dengan nomor dan rincian pengiriman mereka di setiap tahap rantai pasokan . Apa yang dilakukan pengecer besar seperti Amazon adalah bahwa mereka menggunakan data besar untuk memantau halaman web, langsung dari media sosial untuk meninjau situs web untuk menemukan orang-orang yang menjual barang cacat tersebut dan kemudian memperbaikinya tepat waktu.

Meningkatkan kepuasan pelanggan

Solusi manajemen inventaris yang didukung analitik data memainkan peran besar dalam meningkatkan pengalaman pembelian dengan melacak alasan pengembalian produk dan menjaga sisi logistik dari perjalanan ritel tetap efisien.

Mari kita lihat beberapa cara bagaimana kepuasan pelanggan dapat dicapai dengan manajemen persediaan yang lebih baik.

• Beralih ke layanan kurir yang andal jika pelanggan mengutip pengalaman pengiriman sebagai alasan untuk tidak memesan lagi atau mengembalikan barang.
• Pelanggan yang menerima barang yang salah adalah tantangan umum lainnya dalam bisnis ritel. Sesuatu yang dapat diselesaikan melalui pemindaian barcode sederhana. Misalnya, seorang karyawan gudang secara tidak sengaja memilih barang yang salah, pemindai kode batang dapat memberi tahu mereka, memungkinkan mereka untuk memperbaiki masalah sebelum barang dikirim.
• Dengan data tentang apa yang dibeli/dilihat pelanggan saat mereka membeli suatu produk, yang Anda inginkan, menjadi sangat mudah untuk mendorong mereka ke produk tambahan dan pelengkap. Ini tidak hanya membantu pelanggan membuat keputusan pembelian yang lebih cerdas, tetapi juga meningkatkan laba rumah ritel.

Mengurangi biaya

Ada sangat sedikit pengecer yang memahami dampak biaya dari manajemen persediaan. Mayoritas dari mereka cenderung mengabaikan dampak keuangan dari membawa barang yang berlebihan atau salah. Meskipun penting untuk menyimpan apa yang dibutuhkan, sama pentingnya untuk menemukan keseimbangan sehingga Anda tidak menyia-nyiakan ruang gudang dengan cara yang tidak direncanakan.

Tapi bagaimana Anda memastikan ini? Dengan mengetahui biaya persediaan.

Biaya persediaan terdiri dari biaya-biaya seperti:

• Biaya logistik dan gudang
• Biaya penanganan material
• Biaya penyimpanan
• Biaya modal
• Biaya asuransi
• Biaya menahan risiko

Memahami biaya inventaris dan mengelolanya adalah penting untuk mengelola ruang inventaris dengan sebaik-baiknya. Dan cara melakukannya adalah dengan mengumpulkan wawasan dari data inventaris waktu nyata sehingga Anda dapat memperkirakan permintaan dan menemukan tingkat persediaan pengaman.

[ Baca Juga : Apa Peran Big Data Dalam Manufaktur?]

Sekarang setelah kita melihat manfaat utama dari menggabungkan manajemen inventaris Anda dengan analitik data, pertanyaan yang muncul adalah bagaimana caranya. Jawaban yang kompleks – berinvestasi dalam alat yang mengatasi masalah manajemen inventaris tertentu. Jawaban yang masuk akal – berinvestasi di perusahaan layanan analisis data seperti Appinventiv dan biarkan mereka menangani proses untuk rumah ritel Anda.

Bagaimana Appinventiv menggabungkan analisis data dengan manajemen inventaris?

Di Appinventiv, tim analis dan insinyur data kami mengkhususkan diri dalam membangun solusi khusus ritel yang membantu bisnis dalam mengelola inventaris mereka. Meskipun spesialisasi kami terletak pada pembuatan solusi yang disesuaikan, berikut adalah rangkaian fitur yang biasanya kami tambahkan di semua solusi analisis data:

• Sinkronkan antara data inventaris dan gudang, saluran penjualan, sistem POS, dan 3PL
• Otomatisasi untuk pelacakan dan pelaporan stok inventaris
• Algoritme untuk mengubah data inventaris menjadi laporan yang menginformasikan saat Anda kelebihan penjualan atau saat Anda akan kehabisan barang
• Pelacak untuk pesanan yang belum diselesaikan, tanggal kedatangan, dan informasi penagihan, dll.

Ini hanya sekilas ke set fitur yang dimiliki oleh solusi manajemen inventaris bawaan Appinventiv. Apakah Anda juga mencari solusi pengoptimalan inventaris masa depan? Biarkan kami membantu Anda .