데이터 분석이 소매업의 재고 최적화를 어떻게 개선할 수 있습니까?

Research and Markets의 보고서에 따르면 전 세계 소매 분석 시장은 2019년에서 2025년 사이에 18% 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 곧 시장 규모가 95억 달러에 달할 것임을 의미합니다.

인상적인 동안 숫자는 "어떻게"라는 질문을 던집니다. 50년 전에는 존재하지도 않았던 기술이 어떻게 10,000년 전부터 존재해 온 산업에 막대한 영향을 미치고 있습니까 ? 이에 대한 간단한 대답은 적합하다는 사실일 수 있습니다. 데이터 분석 은 하나의 기능으로서 재고 최적화 및 소매업 전체 의 면모를 바꾸는 데 필요한 모든 것이었습니다 .

소매업의 빅데이터 란 무엇입니까 ?

소매업을 위한 빅 데이터 및 분석은 비즈니스 패턴과 성과를 명확히 하는 데 사용되는 데이터 기반 도구의 응용 프로그램입니다. 더 높은 수준에서 소매업의 빅 데이터 또는 데이터 과학은 소매 경제에서 비즈니스 분석 프로세스를 동원하는 것입니다.

소매업체는 비즈니스 인텔리전스 및 빅 데이터 분석을 사용하여 의사 결정과 재고 관리 , 운영 효율성, 판매 및 전반적인 고객 경험을 개선 하는 데 사용할 수 있는 주요 통찰력을 얻 습니다.

소매업의 빅데이터가 생성 하는 이 정보를 통해 소매업체는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 타겟 페르소나 찾기
• 고객 행동 및 구매 패턴 생성
• 고객 선호도 비교
• 위치 기반 및 계절적 추세 파악

이것은 소매업에서 빅 데이터 의 역할에 관한 것이지만 재고 관리에 대한 초점을 조정해 보겠습니다.

재고관리 분석 의 현황 과 데이터 분석의 역할

2028 년 까지 미화 38억 2천만 달러에 이를 것으로 예상되는 재고 관리 솔루션 시장은 빠르게 확장되고 있는 시장입니다. 경쟁력 있는 수준의 효율성에 대한 강렬한 요구에 힘입어 오늘날의 재고 관리 기능은 비즈니스 프로세스의 정확한 재고 및 자동화 그 이상입니다. 스마트 데이터 검색 , 데이터 마이닝 및 분석은 수익성 및 생산성 향상에 필요한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 비즈니스 통찰력을 제공하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

효율적인 재고 최적화 솔루션 은 과거 판매의 방대한 부분을 분석하고 계절성과 리드 타임을 추가하여 재고 미래 수요를 예측할 수 있습니다. 또한 빅데이터 시대에 인벤토리 최적화 기술 은 고객 선호도, 제품 성능 및 채널 성능에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

재고 최적화 솔루션 에 빅 데이터를 포함하면 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 재고 수준을 낮추면서 수요를 충족시키는 데 필요한 재고량은 얼마입니까?
2. 재고 관리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?
3. 제품 리콜을 어떻게 줄일 수 있습니까?
4. 느리게 움직이는 주식의 성과를 개선하기 위해 교차 판매를 어떻게 활성화할 수 있습니까?

재고 관리에서 데이터 분석의 사용 사례를 아는 것도 중요하지만 방법에 대한 답도 마찬가지로 중요합니다.

데이터 분석은 재고 관리 프로세스를 어떻게 원활하게 합니까? 4가지 모델의 사용을 통해.

1. 기술 분석: 소매업체에게 품목 이동, 보충 속도 등 재고 성능에 대한 요약을 제공합니다.

2. 진단 분석: 이유에 대한 답을 제공합니다. 상품이 품절된 이유는 무엇인가요? 고객이 왜 나쁜 리뷰를 남겼습니까? 등.

3. 예측 분석 : 재고 관리 이력을 기반으로 트렌드 및 쇼핑객 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다.

4. 처방적 분석: 소매업체가 소비자 감정, 공급 충격, 수요 등의 변화를 예상하여 점진적으로 조정하도록 돕습니다.

소매 및 재고 최적화를 위한 빅 데이터 및 분석의 높은 수준의 이점을 살펴보았으므로 이제 세부 정보를 살펴보겠습니다.

재고 최적화를 위한 데이터 분석의 이점은 무엇입니까?

재고 관리를 개선하는 방법을 식별하는 것은 모든 소매업체의 핵심 역할입니다. 소매업에 빅 데이터와 분석을 도입 하면 더 쉬워집니다. 다음은 데이터 분석이 재고 관리를 개선하는 데 도움이 되는 여러 가지 방법입니다.

수요 예측

소매 공간에서 빅 데이터의 핵심 요소 중 하나는 재고 최적화 기능에 대한 예측 분석입니다. 고객 행동의 변화를 예측하면 재고 관리를 효율적으로 만드는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

연중 다른 시점에서 고객은 완전히 다른 구매 습관을 보입니다. 소매업체가 이러한 변화하는 추세에서 패턴을 찾지 못하면 고객이 진정으로 원하는 것을 위한 공간 없이 필요하지 않은 재고만 남게 됩니다. 데이터 분석을 통해 연중 언제 재고를 비축해야 하는지에 대한 통찰력을 얻습니다. 이것은 잘못된 재고 문제를 해결하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객을 위해 물품을 조달해야 하는 막바지 분주함에서 그들을 구할 수 있습니다.

[ 또한 읽어보기 : 성장하는 비즈니스를 위해 예측 분석을 활용하는 방법 ]

보충 최적화

느리게 움직이는 품목이 많거나 트렌드 품목이 없으면 고객 만족도와 이익 모두에 해를 끼칠 수 있습니다.

오랫동안 직원들은 재고를 수동으로 확인한 다음 완전히 추측 작업을 기반으로 재주문해야 하는 항목의 양을 추정해야 했습니다. 이제 믹스에 데이터 분석을 추가하면 판매 동향, 트렌드 제품이 품절되는 속도, 느리게 움직이는 품목이 판매되는 속도 등과 같은 주요 비즈니스 요소를 분석할 수 있습니다.

이 모든 정보를 자유롭게 사용할 수 있으므로 느리게 움직이는 품목을 가장 자주 사용하는 선반 위치에서 제외하고 실제로 필요한 품목으로 교체함으로써 최상의 보충 최적화 결정을 쉽게 내릴 수 있습니다. 가장 좋은 점은 오늘날 시장에 제품이 곧 보충될 시기를 소매업체에 알리는 여러 재고 최적화 도구가 있다는 것입니다.

[ 더 읽어보기 : 비즈니스를 위한 재고 관리 앱을 통한 현명한 의사 결정 ]

품절 방지

보충 최적화의 확장은 품절 방지입니다. 쇼핑객은 필요한 제품을 찾을 수 없는 경우 다른 소매점으로 빠르게 눈을 돌릴 것이기 때문에 소매업체에게는 큰 도전입니다.

재고 최적화를 위한 데이터 분석은 주문 후 상품이 창고에 도착하는 데 걸리는 일수인 리드 타임을 계산하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 이 리드 타임을 현재 판매 데이터와 병합하여 안전 재고를 추정하고 소매업체에 재주문 요청이 필요한 시기를 알릴 수 있습니다.

주문 이행 속도 향상

소매 비즈니스 데이터는 주문 이행 속도를 높일 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 배송 비용을 줄이고 배송 속도를 높이기 위해 가장 가까운 창고에 주문을 할당하는 것이 일반적이지만 재고 최적화 를 위한 데이터 분석은 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

올바른 빅 데이터 기술 세트를 사용하면 배송 일정에 따라 창고에서 항목을 저장할 위치를 지정할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다. 또한 직원에게 물품의 정확한 위치를 알려 직원이 물품을 수거하고 포장하는 데 걸리는 시간을 줄일 수도 있습니다.

빠른 리콜

불행히도 물품 회수는 고립된 사건이 ​​아닙니다. 매우 자주 발생합니다. 이러한 이벤트는 비용이 많이 들 뿐만 아니라 신속하게 처리하지 않으면 브랜드 이미지를 손상시키는 경향이 있습니다.

이제 품목 회수의 큰 부분은 판매 세부 정보를 추적하는 것입니다. 빅 데이터는 공급망 의 모든 단계에서 번호로 제품과 배송 세부 정보를 추적하여 이를 도울 수 있습니다 . Amazon과 같은 대형 소매업체는 소셜 미디어에서 바로 웹사이트를 검토하여 결함 품목이 판매된 사람을 찾은 다음 적시에 수정하기 위해 빅 데이터를 사용하여 웹 페이지를 모니터링합니다.

고객 만족도 향상

데이터 분석 기반 재고 관리 솔루션은 제품 반품 사유를 추적하고 소매 여정의 물류 측면을 간소화하여 구매 경험을 개선하는 데 큰 역할을 합니다.

더 나은 재고 관리 로 고객 만족을 달성할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다 .

• 고객이 다시 주문하지 않거나 상품을 반품하지 않는 이유로 배송 경험을 언급하는 경우 신뢰할 수 있는 운송업체 서비스로 전환합니다.
• 잘못된 품목을 받은 고객은 소매업에서 흔히 발생하는 또 다른 문제입니다. 간단한 바코드 스캔으로 해결할 수 있는 것. 예를 들어 창고 직원이 실수로 잘못된 품목을 고른 경우 바코드 스캐너가 이를 알려 품목이 배송되기 전에 문제를 수정할 수 있도록 합니다.
• 고객이 제품을 구매할 때 무엇을 구매/조회하는지에 대한 데이터를 사용하면 추가 기능, 보조 제품으로 고객을 푸시하는 것이 매우 쉬워집니다. 이는 고객이 보다 현명한 구매 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 소매업체의 수익도 개선합니다.

비용 절감

재고 관리의 비용 영향을 이해하는 소매업체는 거의 없습니다. 그들 중 대다수는 과도하거나 부정확한 품목을 운반하는 재정적 영향을 무시하는 경향이 있습니다. 수요가 있는 것을 비축하는 것도 중요하지만 계획되지 않은 방식으로 창고 공간을 낭비하지 않도록 균형을 찾는 것도 마찬가지로 중요합니다.

그러나 이것을 어떻게 보장합니까? 재고 비용을 알 수 있습니다.

재고 비용은 다음과 같은 비용으로 구성됩니다.

• 물류 및 창고 비용
• 자재 취급 비용
• 보관 비용
• 자본 비용
• 보험료
• 위험유지비용

재고 비용을 이해하고 관리하는 것은 재고 공간을 가장 잘 관리하는 데 중요합니다. 그리고 이를 수행하는 방법은 수요를 예측하고 안전 재고 수준을 찾을 수 있도록 실시간 재고 데이터에서 통찰력을 수집하는 것입니다.

[ 또한 읽기 : 제조에서 빅 데이터의 역할은 무엇입니까?]

재고 관리를 데이터 분석과 병합할 때의 주요 이점을 살펴보았으므로 이제 문제는 어떻게 하느냐입니다. 복잡한 대답 – 특정 재고 관리 문제를 해결하는 도구에 투자하십시오. 현명한 대답 - Appinventiv와 같은 데이터 분석 서비스 회사에 투자하고 소매업체의 프로세스를 처리하도록 하십시오.

Appinventiv는 데이터 분석과 재고 관리를 어떻게 결합합니까?

Appinventiv의 데이터 분석가 및 엔지니어 팀은 기업이 재고를 관리하는 데 도움이 되는 소매 전용 솔루션 구축을 전문으로 합니다. 우리의 전문 분야는 맞춤형 솔루션을 만드는 것이지만 일반적으로 모든 데이터 분석 솔루션에 추가하는 기능 세트는 다음과 같습니다.

• 재고 데이터와 창고, 판매 채널, POS 시스템, 3PL 간의 동기화
• 재고 재고 추적 및 보고 자동화
• 재고 데이터를 초과 판매 중이거나 품목이 거의 소진될 때를 알려주는 보고서로 변환하는 알고리즘
• 미결제 주문, 도착 날짜 및 청구 정보 등을 추적합니다.

이들은 일반적인 Appinventiv 내장 재고 관리 솔루션이 가지고 있는 기능 세트를 살짝 엿볼 뿐입니다. 미래 지향적인 재고 최적화 솔루션을 찾고 계십니까? 도와드리겠습니다 .