Cum poate analiza datelor să ajute la îmbunătățirea optimizării inventarului în retail?

Un raport al Research and Markets afirmă că piața de analiză cu amănuntul la nivel mondial este de așteptat să crească cu 18% între 2019 și 2025. Aceasta înseamnă că în curând piața va fi evaluată la 9,5 miliarde de dolari.

Numărul, deși uber impresionant, ridică întrebarea „Cum”? Cum o tehnologie care nici măcar nu era prezentă acum cinci decenii a adus un impact atât de masiv într-o industrie care există de 10.000 de ani . Un răspuns simplu la aceasta poate fi faptul că se potrivește. Analiza datelor – ca capacitate – a fost tot ceea ce este necesar pentru a schimba fața optimizării stocurilor și a retailului în ansamblu.

Ce este big data în retail ?

Big Data și analiza pentru retail este aplicarea instrumentelor bazate pe date utilizate pentru articularea modelelor de afaceri și a performanței. La un nivel superior, big data sau data science în retail este mobilizarea proceselor de analiză a afacerilor în economia retailului.

Comercianții cu amănuntul folosesc business intelligence și analitice de date mari pentru a obține informații cheie care pot fi utilizate pentru luarea deciziilor și pentru îmbunătățirea gestionării stocurilor , eficienței operaționale, vânzărilor și experienței generale a clienților.

Aceste informații pe care le generează big data în retail le permit comercianților să:

• Găsiți persoanele țintă
• Creați comportamentul clienților și modele de cumpărare
• Comparați preferințele clienților
• Identificați tendințele bazate pe locație și sezoniere

Deși aici era vorba despre rolul datelor mari în comerțul cu amănuntul , haideți să ne rafinăm concentrarea asupra gestionării stocurilor.

Starea actuală a analizei gestionării stocurilor și rolul analizei datelor

Se estimează că va ajunge la 3,82 miliarde USD până în 2028 , piața soluțiilor de gestionare a stocurilor este una în expansiune rapidă. Având în vedere cererea intensă de eficiență la nivel competitiv, capacitățile actuale de gestionare a stocurilor depășesc inventarul precis și automatizarea proceselor de afaceri. Descoperirea inteligentă a datelor , extragerea și analiza datelor au cheia pentru a oferi informații despre afaceri care ajută la luarea deciziilor bazate pe date necesare pentru o profitabilitate și productivitate mai bune.

Soluțiile eficiente de optimizare a stocurilor pot analiza o mare parte a vânzărilor anterioare și pot anticipa cererea viitoare de stoc, adăugând sezonalitate și timpii de livrare. În plus, în era datelor mari, tehnicile de optimizare a inventarului vă pot oferi informații despre preferințele clienților, performanța produsului și performanța canalului.

Includerea datelor mari în soluțiile de optimizare a inventarului poate ajuta să răspundă la întrebări precum:

1. Care este cantitatea de stoc necesară pentru a satisface cererea, menținând în același timp nivelul scăzut al stocurilor?
2. Cum poate fi optimizat managementul stocurilor?
3. Cum pot fi reduse retragerile de produse?
4. Cum poate fi activată vânzarea încrucișată pentru a îmbunătăți performanța acțiunilor cu mișcare lentă?

Deși este important să cunoaștem cazurile de utilizare ale analizei datelor în gestionarea inventarului, este la fel de important să răspundem la cum.

Cum ușurează analiza datelor procesul de gestionare a stocurilor? Prin utilizarea celor 4 modele ale sale.

1. Analiză descriptivă: Oferă comercianților cu amănuntul rezumatul performanței stocurilor – mișcarea articolelor, viteza de reaprovizionare etc.

2. Analiza diagnostică: răspunde de ce. De ce s-au epuizat articolele? De ce a lăsat clientul o recenzie proastă? etc.

3. Analiza predictivă : ajută la anticiparea tendințelor și a comportamentului cumpărătorilor pe baza istoricului de gestionare a stocurilor.

4. Analiza prescriptivă: ajută comercianții cu amănuntul să facă ajustări graduale în anticiparea schimbării emoției consumatorilor, șocurile ofertei, cererea etc.

Acum că am analizat beneficiile la nivel înalt ale datelor mari și ale analizei pentru optimizarea retailului și a stocurilor, haideți să ne aprofundăm în detalii.

Care sunt beneficiile analizei datelor pentru optimizarea inventarului?

Identificarea modalităților de gestionare mai bună a stocurilor este un rol cheie pentru orice comerciant cu amănuntul. Adoptarea datelor mari și a analizei pentru retail facilitează acest lucru. Iată numeroasele moduri în care analiza datelor ajută la îmbunătățirea gestionării inventarului.

Predicția nevoilor

Unul dintre elementele cheie ale datelor mari din spațiul de vânzare cu amănuntul este analiza predictivă pentru funcția de optimizare a stocurilor. Prezicerea schimbărilor în modul în care se comportă clienții poate contribui în mare măsură la eficientizarea gestionării stocurilor.

Pe parcursul anului, în momente diferite, clienții manifestă obiceiuri de cumpărare complet diferite. Când o casă de vânzare cu amănuntul nu reușește să găsească un model în acele tendințe în schimbare, ei rămân cu un inventar de care nu au nevoie, fără spațiu rămas pentru ceea ce își doresc cu adevărat clienții. Cu ajutorul analizei datelor, aceștia obțin informații despre cu ce să își stoceze inventarul în ce perioadă a anului. Acest lucru nu ajută doar la problema de stocare incorectă, ci îi salvează și de agitația de ultim moment de a procura articole pentru clienții lor.

[ Citește și : Cum să folosești analiza predictivă pentru afaceri în creștere ]

Optimizarea reaprovizionării

A avea o mulțime de articole care se mișcă lentă sau indisponibilitatea unui articol în tendințe poate dăuna atât satisfacției clienților, cât și profiturilor.

Pentru o lungă perioadă de timp, angajații au fost nevoiți să verifice manual inventarul și apoi să estimeze cât de mult dintr-un articol ar trebui reordonat - pe baza în întregime a ghiciurilor. Acum, când adăugați analize de date în combinație, puteți analiza elemente cheie ale afacerii, cum ar fi tendințele de vânzări, viteza cu care un produs în tendințe iese din stoc, viteza cu care un articol care se mișcă lentă se vinde etc.

Având toate aceste informații la dispoziție, devine ușor să iei cea mai bună decizie de optimizare a reaprovizionării, ținând articolele cu mișcare lentă în afara locațiilor de rafturi cele mai frecventate și înlocuindu-le cu articole care sunt de fapt necesare. Cel mai bine este că există mai multe instrumente de optimizare a stocurilor pe piață astăzi, care anunță comercianții cu amănuntul când un produs este pe cale să fie reaprovizionat.

[ Citește și : O decizie inteligentă cu aplicația de gestionare a inventarului pentru afacerea ta ]

Preveniți epuizarea stocurilor

O extensie a optimizării reaprovizionării este prevenirea epuizărilor de stoc. Este o mare provocare pentru comercianții cu amănuntul, deoarece cumpărătorul s-ar întoarce rapid către alte case de vânzare cu amănuntul dacă nu reușesc să găsească produsul de care au nevoie.

Analiza datelor pentru optimizarea inventarului de aici poate ajuta la calcularea timpilor de livrare – numărul de zile necesare pentru ca un articol să ajungă în depozit după ce plasați o comandă. Acest timp de livrare poate fi apoi îmbinat cu datele curente de vânzări pentru a estima stocul de siguranță și pentru a informa comercianții cu amănuntul când trebuie să plaseze o cerere de recomandă.

Accelerează onorarea comenzilor

Datele comerciale cu amănuntul dețin puterea de a îmbunătăți viteza de onorare a comenzilor. Deși este obișnuit ca comenzile să fie alocate celui mai apropiat depozit pentru a reduce costul de expediere și pentru a accelera livrarea, analiza datelor pentru optimizarea inventarului poate face mult mai mult.

Cu setul potrivit de tehnologie Big Data, puteți crea un sistem în care puteți dicta locul în care ar trebui să fie stocat articolul în depozit, pe baza termenului de livrare. Mai mult decât atât, poate spune personalului locația exactă a articolului pentru a reduce timpul necesar personalului pentru a colecta și împacheta mărfurile.

Rechemari rapide

Deși nefericite, rechemarile de articole nu sunt evenimente izolate. Se întâmplă foarte frecvent. În timp ce aceste evenimente nu sunt doar costisitoare, ele chiar tind să întindă imaginea unei mărci dacă nu sunt tratate prompt.

Acum, o mare parte a retragerii articolelor este urmărirea detaliilor de vânzare. Big Data poate ajuta la acest lucru prin urmărirea produsului după număr și a detaliilor lor de expediere în fiecare etapă a lanțului de aprovizionare . Ceea ce fac marii comercianți cu amănuntul, precum Amazon, este că folosesc date mari pentru monitorizarea paginilor web, chiar de la rețelele de socializare, până la revizuirea site-urilor web, pentru a găsi persoane cărora le-au fost vândute articolele defecte și apoi să le remedieze în timp.

Creșterea satisfacției clienților

Soluțiile de gestionare a stocurilor bazate pe analiza datelor joacă un rol important în îmbunătățirea experienței de cumpărare, ținând evidența motivelor returnării produselor și menținând optimizată partea logistică a călătoriei cu amănuntul.

Să ne uităm la câteva moduri în care poate fi atinsă satisfacția clienților printr-un management mai bun al stocurilor.

• Trecerea la un serviciu de transport de încredere dacă clienții invocă experiența de transport ca motiv pentru care nu mai comandă sau nu returnează articolele.
• Primirea unui articol greșit de către client este o altă provocare răspândită într-o afacere cu amănuntul. Ceva care poate fi rezolvat printr-o simplă scanare a codului de bare. De exemplu, să presupunem că un angajat al depozitului alege accidental un articol greșit, un scaner de coduri de bare îi poate notifica, permițându-i să corecteze problema înainte ca articolul să fie expediat.
• Având la dispoziție date despre ceea ce cumpără/văd clienții atunci când cumpără un produs, devine extrem de ușor să-i împingi către produse suplimentare, suplimentare. Acest lucru nu ajută doar clienții să ia decizii de cumpărare mai inteligente, ci și îmbunătățește rezultatul final al casei de vânzare cu amănuntul.

Costuri reduse

Există foarte puțini comercianți cu amănuntul care înțeleg impactul costurilor al gestionării stocurilor. Majoritatea dintre ei tind să ignore impactul financiar al transportului de articole excesive sau incorecte. Deși este important să stocați ceea ce are cerere, este la fel de important să găsiți un echilibru, astfel încât să nu pierdeți spațiul depozitului într-un mod neplanificat.

Dar cum vă asigurați acest lucru? Cunoscând costul de inventar.

Un cost de inventar este alcătuit din cheltuieli precum:

• Costul logisticii si depozitului
• Costul de manipulare a materialelor
• Costul depozitării
• Costul capitalului
• Costurile de asigurare
• Costul de deținere a riscului

Înțelegerea costului de inventar și gestionarea acestuia este importantă pentru a gestiona cel mai bine spațiul de inventar. Iar modalitatea de a face acest lucru este să adunați informații din datele de inventar în timp real, astfel încât să puteți prognoza cererea și să găsiți nivelurile stocurilor de siguranță.

[ Citește și : Care este rolul datelor mari în producție?]

Acum că am analizat beneficiile cheie ale îmbinării gestionării inventarului cu analiza datelor, întrebarea care se pune este cum. Răspunsul complex – investiți în instrumente care rezolvă probleme specifice de gestionare a stocurilor. Răspunsul sensibil – investiți într-o companie de servicii de analiză a datelor precum Appinventiv și lăsați-i să se ocupe de procesul pentru casa dvs. de vânzare cu amănuntul.

Cum combină Appinventiv analiza datelor cu gestionarea inventarului?

La Appinventiv, echipa noastră de analiști și ingineri de date este specializată în construirea de soluții specifice comerțului cu amănuntul, care ajută companiile să-și gestioneze inventarul. Deși specialitatea noastră constă în crearea de soluții personalizate, iată seturile de caracteristici pe care le adăugăm de obicei în toate soluțiile de analiză a datelor:

• Sincronizați între datele de inventar și depozit, canalul de vânzări, sistemul POS și 3PL
• Automatizare pentru urmărirea și raportarea stocurilor de inventar
• Algoritmi pentru a converti datele de inventar în rapoarte care informează când supravânziți sau când sunteți pe cale să rămâneți fără un articol
• Tracker pentru comenzile restante, datele de sosire și informațiile de facturare etc.

Acestea sunt doar o privire în setul de caracteristici pe care îl are o soluție tipică de gestionare a stocurilor construită de Appinventiv. Căutați și dumneavoastră o soluție de optimizare a stocurilor pentru viitor? Lasă-ne să te ajutăm .