In che modo l'analisi dei dati può aiutare a migliorare l'ottimizzazione dell'inventario nella vendita al dettaglio?

Un rapporto di Research and Markets afferma che il mercato mondiale dell'analisi al dettaglio dovrebbe crescere del 18% tra il 2019 e il 2025. Ciò significa che presto il mercato sarà valutato a 9,5 miliardi di dollari.

Il numero mentre uber impressionante pone la domanda "Come"? Come una tecnologia che non era presente nemmeno cinque decenni fa ha avuto un impatto così massiccio in un settore che esiste da 10.000 anni . Una risposta semplice a questo può essere il fatto che si adatta. L'analisi dei dati , come capacità, è stata tutto ciò che serve per cambiare il volto dell'ottimizzazione dell'inventario e della vendita al dettaglio nel suo insieme.

Che cosa sono i big data nella vendita al dettaglio ?

I big data e l'analisi per la vendita al dettaglio sono l'applicazione di strumenti basati sui dati utilizzati per articolare i modelli di business e le prestazioni. A un livello superiore, i big data o la scienza dei dati nel commercio al dettaglio sono la mobilitazione dei processi di analisi aziendale nell'economia del commercio al dettaglio.

I rivenditori utilizzano la business intelligence e l'analisi dei big data per ottenere informazioni chiave che possono essere utilizzate per il processo decisionale e il miglioramento della gestione dell'inventario , dell'efficienza operativa, delle vendite e dell'esperienza complessiva del cliente.

Queste informazioni generate dai big data nella vendita al dettaglio consentono ai rivenditori di:

• Trova le persone target
• Creare comportamenti dei clienti e modelli di acquisto
• Confronta le preferenze del cliente
• Identifica le tendenze stagionali e basate sulla posizione

Anche se si trattava del ruolo dei big data nella vendita al dettaglio , perfezioniamo la nostra attenzione sulla gestione dell'inventario.

Lo stato attuale dell'analisi della gestione dell'inventario e il ruolo dell'analisi dei dati

Si prevede che raggiungerà i 3,82 miliardi di dollari entro il 2028 , il mercato delle soluzioni di gestione dell'inventario è in rapida espansione. Alimentate dall'intensa richiesta di efficienza a livello competitivo, le attuali capacità di gestione dell'inventario vanno oltre l'inventario accurato e l'automazione dei processi aziendali. Il rilevamento intelligente dei dati , il data mining e l'analisi hanno la chiave per fornire approfondimenti aziendali che aiutano a prendere decisioni basate sui dati necessarie per una migliore redditività e produttività.

Soluzioni efficienti di ottimizzazione dell'inventario possono analizzare una vasta parte delle vendite passate e anticipare la domanda futura dell'inventario aggiungendo stagionalità e tempi di consegna. Inoltre, nell'era dei big data, le tecniche di ottimizzazione dell'inventario possono fornirti informazioni dettagliate sulle preferenze dei clienti, sulle prestazioni dei prodotti e sulle prestazioni del canale.

L'inclusione dei big data nelle soluzioni di ottimizzazione dell'inventario può aiutare a rispondere a domande come:

1. Qual è la quantità di scorte necessaria per soddisfare la domanda mantenendo bassi i livelli delle scorte?
2. Come è possibile ottimizzare la gestione delle scorte?
3. Come si possono ridurre i richiami di prodotti?
4. Come si può abilitare il cross-selling per migliorare la performance dei titoli a lenta rotazione?

Sebbene sia importante conoscere i casi d'uso dell'analisi dei dati nella gestione dell'inventario, è altrettanto fondamentale rispondere al come.

In che modo l'analisi dei dati semplifica il processo di gestione dell'inventario? Attraverso l'utilizzo dei suoi 4 modelli.

1. Analisi descrittiva: fornisce ai rivenditori il riepilogo delle prestazioni dell'inventario: movimento degli articoli, velocità di rifornimento, ecc.

2. Analisi diagnostica: risponde al perché. Perché gli articoli si sono esauriti? Perché il cliente ha lasciato una recensione negativa? Eccetera.

3. Analisi predittiva : aiuta ad anticipare le tendenze e il comportamento degli acquirenti sulla base della cronologia di gestione dell'inventario.

4. Analisi prescrittiva: aiuta i rivenditori a fare aggiustamenti graduali nell'anticipazione del cambiamento nelle emozioni dei consumatori, shock dell'offerta, domanda, ecc.

Ora che abbiamo esaminato i vantaggi di alto livello dei big data e dell'analisi per l'ottimizzazione della vendita al dettaglio e dell'inventario, entriamo nei dettagli.

Quali sono i vantaggi dell'analisi dei dati per l'ottimizzazione dell'inventario?

Identificare modi per una migliore gestione dell'inventario è un ruolo chiave per qualsiasi rivenditore. L'adozione di big data e analisi per la vendita al dettaglio rende tutto più semplice. Ecco i molti modi in cui l'analisi dei dati aiuta a migliorare la gestione dell'inventario.

Previsione dei bisogni

Uno degli elementi chiave dei big data nello spazio di vendita al dettaglio è la sua funzione di analisi predittiva per l'ottimizzazione dell'inventario. Prevedere i cambiamenti nel comportamento dei clienti può fare molto per rendere efficiente la gestione dell'inventario.

Durante l'anno, in momenti diversi, i clienti mostrano abitudini di acquisto completamente diverse. Quando una casa di vendita al dettaglio non riesce a trovare uno schema in queste tendenze mutevoli, rimane con un inventario di cui non ha bisogno senza spazio per ciò che i clienti desiderano veramente. Con l'analisi dei dati, ottengono informazioni dettagliate su cosa immagazzinare il loro inventario in quale periodo dell'anno. Questo non solo aiuta con il problema di stoccaggio errato, ma li salva anche dal trambusto dell'ultimo minuto di procurare articoli per i loro clienti.

[ Leggi anche : Come sfruttare l'analisi predittiva per un business in crescita ]

Ottimizzazione del rifornimento

Avere molti articoli che si muovono lentamente o l'indisponibilità di un articolo di tendenza può danneggiare sia la soddisfazione del cliente che i profitti.

Per molto tempo, i dipendenti hanno dovuto controllare manualmente l'inventario e quindi stimare la quantità di un articolo da riordinare, basandosi interamente su congetture. Ora, quando aggiungi l'analisi dei dati al mix, puoi analizzare gli elementi chiave del business come i trend di vendita, la velocità con cui un prodotto di tendenza esaurisce le scorte, la velocità con cui un articolo che si muove lentamente si svende, ecc.

Con tutte queste informazioni a tua disposizione, diventa facile prendere la migliore decisione di ottimizzazione del rifornimento tenendo gli articoli a lenta rotazione fuori dagli scaffali più frequentati e sostituendoli con quelli effettivamente necessari. La cosa migliore è che oggi sul mercato ci sono diversi strumenti di ottimizzazione dell'inventario che notificano ai rivenditori quando un prodotto sta per essere rifornito.

[ Leggi anche : Un processo decisionale intelligente con l'app di gestione dell'inventario per la tua azienda ]

Prevenire le scorte

Un'estensione dell'ottimizzazione del rifornimento è la prevenzione delle scorte. È una grande sfida per i rivenditori poiché l'acquirente si rivolgerebbe rapidamente ad altri rivenditori se non sono in grado di trovare il prodotto di cui hanno bisogno.

L'analisi dei dati per l'ottimizzazione dell'inventario qui può aiutare a calcolare i tempi di consegna, ovvero il numero di giorni necessari affinché un articolo raggiunga il tuo magazzino dopo aver effettuato un ordine. Questo tempo di consegna può quindi essere unito ai dati di vendita correnti per stimare le scorte di sicurezza e informare i rivenditori di quando devono effettuare una richiesta di riordino.

Accelera l'evasione degli ordini

I dati aziendali di vendita al dettaglio hanno il potere di migliorare la velocità di evasione degli ordini. Sebbene sia comune che gli ordini vengano assegnati al magazzino più vicino per ridurre i costi di spedizione e accelerare la consegna, l'analisi dei dati per l'ottimizzazione dell'inventario può fare molto di più.

Con il giusto set di tecnologia per i big data, puoi creare un sistema in cui puoi stabilire dove immagazzinare l'articolo nel magazzino in base alla tempistica di consegna. Inoltre, può anche indicare al personale l'esatta posizione dell'articolo per ridurre il tempo impiegato dal personale per ritirare e imballare la merce.

Richiami veloci

Sebbene sfortunati, i richiami di oggetti non sono eventi isolati. Succedono molto frequentemente. Sebbene questi eventi non siano solo costosi, tendono persino a offuscare l'immagine di un marchio se non gestiti tempestivamente.

Ora, gran parte del richiamo degli articoli è il monitoraggio dei dettagli di vendita. I big data possono aiutare in questo tracciando il prodotto in base al numero e ai dettagli della spedizione in ogni fase della catena di approvvigionamento . Quello che fanno i grandi rivenditori come Amazon è che utilizzano i big data per monitorare le pagine Web, direttamente dai social media per rivedere i siti Web per trovare le persone a cui sono stati venduti gli articoli difettosi e quindi correggerli in tempo.

Maggiore soddisfazione del cliente

Le soluzioni di gestione dell'inventario basate sull'analisi dei dati svolgono un ruolo fondamentale nel migliorare l'esperienza di acquisto tenendo traccia dei motivi di restituzione del prodotto e semplificando il lato logistico del percorso di vendita al dettaglio.

Esaminiamo alcuni modi in cui è possibile ottenere la soddisfazione del cliente con una migliore gestione dell'inventario.

• Passare a un servizio di corriere affidabile se i clienti citano l'esperienza di spedizione come motivo per non ordinare nuovamente o restituire gli articoli.
• Il cliente che riceve l'articolo sbagliato è un'altra sfida prevalente in un'attività di vendita al dettaglio. Qualcosa che può essere risolto attraverso una semplice scansione del codice a barre. Ad esempio, supponiamo che un impiegato del magazzino prenda accidentalmente un articolo sbagliato, uno scanner di codici a barre può avvisarlo, consentendo loro di correggere il problema prima che l'articolo venga spedito.
• Con i dati di ciò che i clienti stanno acquistando/visualizzando quando acquistano un prodotto, a tua disposizione, diventa estremamente facile spingerli verso prodotti aggiuntivi e supplementari. Questo non solo aiuta i clienti a prendere decisioni di acquisto più intelligenti, ma migliora anche i profitti della casa di vendita al dettaglio.

Costi ridotti

Ci sono pochissimi rivenditori che comprendono l'impatto sui costi della gestione dell'inventario. La maggior parte di loro tende a ignorare l'impatto finanziario del trasporto di articoli eccessivi o errati. Sebbene sia importante immagazzinare ciò che è richiesto, è altrettanto importante trovare un equilibrio in modo da non sprecare lo spazio del magazzino in modo non pianificato.

Ma come lo assicuri? Conoscendo il costo dell'inventario.

Un costo di inventario è composto da spese come:

• Logistica e costo di magazzino
• Costo di movimentazione del materiale
• Costo di stoccaggio
• Costo capitale
• Costi di assicurazione
• Costo di mantenimento del rischio

Comprendere il costo dell'inventario e gestirlo è importante per gestire al meglio lo spazio di inventario. E il modo per farlo è raccogliere informazioni dai dati di inventario in tempo reale in modo da poter prevedere la domanda e trovare i livelli delle scorte di sicurezza.

[ Leggi anche : Qual è il ruolo dei big data nella produzione?]

Ora che abbiamo esaminato i vantaggi chiave dell'unione della gestione dell'inventario con l'analisi dei dati, la domanda che sorge è come. La risposta complessa: investire in strumenti che risolvano problemi specifici di gestione dell'inventario. La risposta sensata: investi in una società di servizi di analisi dei dati come Appinventiv e lascia che gestiscano il processo per la tua casa di vendita al dettaglio.

In che modo Appinventiv combina l'analisi dei dati con la gestione dell'inventario?

In Appinventiv il nostro team di analisti di dati e ingegneri è specializzato nella creazione di soluzioni specifiche per la vendita al dettaglio che aiutano le aziende a gestire il proprio inventario. Sebbene la nostra specialità risieda nella creazione di soluzioni personalizzate, ecco i set di funzionalità che di solito aggiungiamo a tutte le soluzioni di analisi dei dati:

• Sincronizzazione tra dati di inventario e magazzino, canale di vendita, sistema POS e 3PL
• Automazione per il monitoraggio e il reporting delle scorte di magazzino
• Algoritmi per convertire i dati di inventario in rapporti che informano quando stai vendendo eccessivamente o quando stai per esaurire un articolo
• Tracker per ordini in sospeso, date di arrivo e informazioni di fatturazione, ecc.

Queste sono solo una sbirciatina nel set di funzionalità di una tipica soluzione di gestione dell'inventario creata da Appinventiv. Anche tu stai cercando una soluzione di ottimizzazione dell'inventario per il futuro? Lascia che ti aiutiamo .