W jaki sposób analiza danych może pomóc ulepszyć optymalizację zapasów w handlu detalicznym?

Raport Research and Markets stwierdza, że ​​rynek analityki detalicznej na całym świecie ma wzrosnąć o 18% w latach 2019-2025. Oznacza to, że wkrótce rynek będzie wyceniany na 9,5 miliarda dolarów.

Liczba, podczas gdy uber jest imponująca, nasuwa pytanie „Jak”? Jak technologia, która nie była nawet obecna pięć dekad temu, przyniosła tak ogromny wpływ na branżę istniejącą od 10 000 lat . Prostą odpowiedzią na to może być fakt, że pasuje. Analiza danych – jako zdolność – była wszystkim, czego potrzeba, aby zmienić oblicze optymalizacji zapasów i sprzedaży detalicznej jako całości.

Czym jest big data w handlu detalicznym ?

Big data i analityka dla handlu detalicznego to zastosowanie narzędzi opartych na danych, wykorzystywanych do wyrażania wzorców biznesowych i wydajności. Na wyższym poziomie, big data lub data science w handlu detalicznym to mobilizacja procesów analityki biznesowej w gospodarce detalicznej.

Sprzedawcy detaliczni korzystają z analizy biznesowej i analizy big data, aby uzyskać kluczowe informacje, które można wykorzystać do podejmowania decyzji i poprawy zarządzania zapasami , wydajności operacyjnej, sprzedaży i ogólnego doświadczenia klienta.

Te informacje generowane przez big data w handlu detalicznym umożliwiają sprzedawcom:

• Znajdź docelowe persony
• Twórz zachowania klientów i wzorce zakupowe
• Porównaj preferencje klientów
• Identyfikuj trendy związane z lokalizacją i sezonowe

Chociaż chodziło o rolę big data w handlu detalicznym , skupmy się na zarządzaniu zapasami.

Aktualny stan analityki zarządzania zapasami i rola analityki danych

Przewiduje się, że do 2028 r. osiągnie 3,82 mld USD , rynek rozwiązań do zarządzania zapasami szybko się rozwija. Zasilane intensywnym zapotrzebowaniem na wydajność na poziomie konkurencyjnym, obecne możliwości zarządzania zapasami wykraczają poza dokładną inwentaryzację i automatyzację procesów biznesowych. Inteligentne wykrywanie danych , eksploracja danych i analityka mają klucz do dostarczania informacji biznesowych, które pomagają w podejmowaniu opartych na danych decyzji potrzebnych do zwiększenia rentowności i produktywności.

Wydajne rozwiązania do optymalizacji zapasów mogą analizować znaczną część przeszłych sprzedaży i przewidywać przyszłe zapotrzebowanie na zapasy, dodając sezonowość i czasy realizacji. Co więcej, w dobie big data techniki optymalizacji zapasów mogą zapewnić wgląd w preferencje klientów, wydajność produktów i wydajność kanału.

Uwzględnienie big data w rozwiązaniach do optymalizacji zapasów może pomóc w uzyskaniu odpowiedzi na pytania takie jak:

1. Jaka jest ilość zapasów potrzebna do zaspokojenia popytu przy jednoczesnym utrzymaniu niskiego poziomu zapasów?
2. Jak zoptymalizować zarządzanie zapasami?
3. Jak można ograniczyć wycofywanie produktów?
4. W jaki sposób można włączyć sprzedaż krzyżową, aby poprawić wyniki wolno rotujących akcji?

Chociaż ważne jest, aby znać przypadki użycia analizy danych w zarządzaniu zapasami, równie ważna jest odpowiedź na pytanie, w jaki sposób.

W jaki sposób analityka danych usprawnia proces zarządzania zapasami? Poprzez wykorzystanie jego 4 modeli.

1. Analityka opisowa: daje sprzedawcom podsumowanie wydajności zapasów – ruch towarów, szybkość uzupełniania itp.

2. Analiza diagnostyczna: odpowiada na pytanie, dlaczego. Dlaczego produkty zostały wyprzedane? Dlaczego klient wystawił złą recenzję? Itp.

3. Analityka predykcyjna : pomaga przewidywać trendy i zachowania kupujących na podstawie historii zarządzania zapasami.

4. Analityka nakazowa: pomaga sprzedawcom dokonywać stopniowych korekt w oczekiwaniu na zmiany w emocjach konsumentów, wstrząsy podażowe, popyt itp.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się ogólnym zaletom Big Data i analiz dla optymalizacji sprzedaży detalicznej i zapasów, przejdźmy do szczegółów.

Jakie są korzyści z analizy danych dla optymalizacji zapasów?

Identyfikowanie sposobów lepszego zarządzania zapasami jest kluczową rolą każdego sprzedawcy. Przyjęcie big data i analityki dla handlu detalicznego to ułatwia. Oto wiele sposobów, w jakie analityka danych pomaga usprawnić zarządzanie zapasami.

Przewidywanie potrzeb

Jednym z kluczowych elementów big data w przestrzeni handlowej jest jej analiza predykcyjna umożliwiająca optymalizację zapasów. Przewidywanie zmian w zachowaniu klientów może znacznie poprawić efektywność zarządzania zapasami.

Przez cały rok w różnych momentach klienci wykazują zupełnie inne nawyki zakupowe. Kiedy sklepowi nie udaje się znaleźć wzorca w tych zmieniających się trendach, zostają mu zapasy, których nie potrzebują, bez miejsca na to, czego naprawdę chcą klienci. Dzięki analizie danych uzyskują wgląd w to, z jakimi zapasami należy zaopatrywać się o określonej porze roku. Pomaga to nie tylko w rozwiązaniu problemu z nieprawidłowym zaopatrzeniem, ale także oszczędza im w ostatniej chwili pośpiechu związanego z zakupami artykułów dla swoich klientów.

[ Przeczytaj także : Jak wykorzystać analitykę predykcyjną dla rozwijającego się biznesu ]

Optymalizacja uzupełniania

Posiadanie wielu wolno rotujących produktów lub niedostępność produktu będącego w trendzie może zaszkodzić zarówno satysfakcji klienta, jak i zyskom.

Przez długi czas pracownicy musieli ręcznie sprawdzać stany magazynowe, a następnie oszacować, ile towaru należy ponownie zamówić – w oparciu wyłącznie o zgadywanie. Teraz, gdy dodasz analitykę danych do zestawu, będziesz w stanie analizować kluczowe elementy biznesowe, takie jak trendy sprzedaży, szybkość, z jaką produkt będący w trendzie wyczerpuje się z magazynu, szybkość, z jaką wolno rotujący produkt się wyprzedaje, itp.

Mając do dyspozycji wszystkie te informacje, łatwo jest podjąć najlepszą decyzję dotyczącą optymalizacji uzupełniania, utrzymując wolno rotujące artykuły z dala od najczęściej uczęszczanych miejsc na półkach i zastępując je przedmiotami, które są rzeczywiście potrzebne. Najlepsze jest to, że na rynku dostępnych jest obecnie kilka narzędzi do optymalizacji zapasów, które powiadamiają sprzedawców o zbliżającym się uzupełnieniu produktu.

[ Przeczytaj także : Inteligentne podejmowanie decyzji dzięki aplikacji do zarządzania zapasami dla Twojej firmy ]

Zapobiegaj wyczerpaniu zapasów

Rozszerzeniem optymalizacji uzupełniania zapasów jest zapobieganie wyczerpaniu zapasów. Jest to duże wyzwanie dla detalistów, ponieważ kupujący szybko zwróciłby się do innych domów handlowych, gdyby nie byli w stanie znaleźć potrzebnego produktu.

Analiza danych do optymalizacji zapasów może tutaj pomóc w obliczeniu czasów realizacji – liczby dni potrzebnych na dotarcie towaru do magazynu po złożeniu zamówienia. Ten czas realizacji można następnie połączyć z bieżącymi danymi sprzedaży, aby oszacować zapasy bezpieczeństwa i poinformować sprzedawców, kiedy muszą złożyć wniosek o ponowne zamówienie.

Przyspiesz realizację zamówień

Dane biznesowe dotyczące handlu detalicznego mogą zwiększyć szybkość realizacji zamówień. Chociaż często zdarza się, że zamówienia są przypisywane do najbliższego magazynu, aby obniżyć koszty wysyłki i przyspieszyć dostawę, analiza danych w celu optymalizacji zapasów może zrobić o wiele więcej.

Mając odpowiedni zestaw technologii big data, możesz stworzyć system, w którym możesz dyktować miejsce przechowywania towaru w magazynie na podstawie harmonogramu jego dostawy. Co więcej, może również poinformować personel o dokładnej lokalizacji przedmiotu, aby skrócić czas potrzebny personelowi na odebranie i zapakowanie towaru.

Szybkie przypomina

Chociaż niefortunne, wycofania przedmiotów nie są odosobnionymi zdarzeniami. Zdarzają się bardzo często. Chociaż te wydarzenia są nie tylko kosztowne, mają nawet tendencję do skazywania wizerunku marki, jeśli nie zostaną szybko załatwione.

Teraz dużą częścią wycofywania produktów jest śledzenie szczegółów sprzedaży. Big data może w tym pomóc, śledząc numer produktu i szczegóły jego wysyłki na każdym etapie łańcucha dostaw . Wielcy detaliści, tacy jak Amazon, wykorzystują duże zbiory danych do monitorowania stron internetowych, bezpośrednio z mediów społecznościowych, aby przeglądać strony internetowe, aby znaleźć osoby, którym sprzedano wadliwe produkty, a następnie na czas je naprawić.

Większa satysfakcja klienta

Rozwiązania do zarządzania zapasami oparte na analizie danych odgrywają ogromną rolę w poprawie doświadczeń zakupowych poprzez śledzenie przyczyn zwrotu produktów i usprawnienie logistycznej strony procesu sprzedaży detalicznej.

Przyjrzyjmy się sposobom , w jaki można osiągnąć satysfakcję klienta dzięki lepszemu zarządzaniu zapasami.

• Przejście na niezawodne usługi przewoźnika, jeśli klienci podają doświadczenie związane z wysyłką jako powód, dla którego nie zamawiają ponownie lub nie zwracają produktów.
• Klient otrzymujący niewłaściwy przedmiot to kolejne powszechne wyzwanie w handlu detalicznym. Coś, co można rozwiązać za pomocą prostego skanowania kodów kreskowych. Załóżmy na przykład, że pracownik magazynu przypadkowo wybrał niewłaściwy przedmiot, skaner kodów kreskowych może go powiadomić, umożliwiając rozwiązanie problemu przed wysłaniem przedmiotu.
• Mając do Twojej dyspozycji dane o tym, co klienci kupują/przeglądają, gdy kupują produkt, niezwykle łatwo jest popchnąć ich w stronę dodatkowych, uzupełniających produktów. To nie tylko pomaga klientom podejmować mądrzejsze decyzje zakupowe, ale także poprawia wyniki finansowe domu handlowego.

Obniżone koszty

Niewielu sprzedawców detalicznych rozumie wpływ zarządzania zapasami na koszty. Większość z nich ma tendencję do ignorowania skutków finansowych noszenia nadmiernych lub niewłaściwych przedmiotów. Chociaż ważne jest, aby magazynować to, na co jest zapotrzebowanie, równie ważne jest znalezienie równowagi, aby nie marnować powierzchni magazynowej w nieplanowany sposób.

Ale jak to zapewnić? Znając koszt zapasów.

Koszt zapasów składa się z wydatków takich jak:

• Koszt logistyki i magazynu
• Koszt obsługi materiałów
• Koszt magazynowania
• Koszt kapitału
• Koszt ubezpieczenia
• Koszt utrzymania ryzyka

Zrozumienie kosztów zapasów i zarządzanie nimi jest ważne, aby jak najlepiej zarządzać przestrzenią magazynową. Sposobem na to jest zbieranie informacji z danych o zapasach w czasie rzeczywistym, aby móc prognozować popyt i znajdować poziomy zapasów bezpieczeństwa.

[ Przeczytaj także : Jaka jest rola dużych zbiorów danych w produkcji?]

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się kluczowym korzyściom płynącym z połączenia zarządzania zapasami z analizą danych, pojawia się pytanie, w jaki sposób. Kompleksowa odpowiedź – zainwestuj w narzędzia pracujące wokół konkretnych zagadnień związanych z zarządzaniem zapasami. Rozsądna odpowiedź – zainwestuj w firmę zajmującą się analizą danych, taką jak Appinventiv, i pozwól jej zająć się procesem dla Twojego domu handlowego.

W jaki sposób Appinventiv łączy analitykę danych z zarządzaniem zapasami?

W Appinventiv nasz zespół analityków danych i inżynierów specjalizuje się w budowaniu rozwiązań dla handlu detalicznego, które pomagają firmom w zarządzaniu zapasami. Chociaż nasza specjalność polega na tworzeniu niestandardowych rozwiązań, oto zestawy funkcji, które zwykle dodajemy do wszystkich rozwiązań do analizy danych:

• Synchronizacja między danymi magazynowymi a magazynem, kanałem sprzedaży, systemem POS i 3PL
• Automatyzacja śledzenia i raportowania stanów magazynowych
• Algorytmy do konwersji danych inwentaryzacyjnych na raporty informujące o nadmiernej sprzedaży lub zbliżającym się wyczerpaniu towaru
• Śledzenie zaległych zamówień, dat przyjazdu i informacji rozliczeniowych itp.

To tylko rzut oka na zestaw funkcji, który ma typowe rozwiązanie do zarządzania zapasami zbudowane przez Appinventiv. Czy Ty również szukasz przyszłościowego rozwiązania do optymalizacji zapasów? Pozwól nam pomóc .