Как аналитика данных может помочь улучшить оптимизацию запасов в розничной торговле?

В отчете Research and Markets говорится, что мировой рынок розничной аналитики, как ожидается, вырастет на 18% в период с 2019 по 2025 год. Это означает, что вскоре рынок будет оцениваться в 9,5 миллиардов долларов.

Число, хотя и впечатляет, вызывает вопрос «Как?». Как технология, которой не было даже пять десятилетий назад, оказала такое огромное влияние на отрасль, которая существует уже 10 000 лет . Простым ответом на это может быть тот факт, что он подходит. Аналитика данных — как возможность — была всем, что нужно, чтобы изменить лицо оптимизации запасов и розничной торговли в целом.

Что такое большие данные в ритейле ?

Большие данные и аналитика для розничной торговли — это применение инструментов, основанных на данных, используемых для формулирования бизнес-моделей и производительности. На более высоком уровне большие данные или наука о данных в розничной торговле — это мобилизация процессов бизнес-аналитики в розничной экономике.

Ритейлеры используют бизнес-аналитику и аналитику больших данных, чтобы получить ключевую информацию, которая может быть использована для принятия решений и улучшения управления запасами , операционной эффективности, продаж и общего качества обслуживания клиентов.

Эта информация, которую генерируют большие данные в розничной торговле , позволяет розничным торговцам:

• Найдите целевых персонажей
• Создавайте поведение клиентов и модели покупок
• Сравните предпочтения клиентов
• Определение тенденций на основе местоположения и сезонных тенденций

Пока речь шла о роли больших данных в розничной торговле , давайте сосредоточимся на управлении запасами.

Текущее состояние аналитики управления запасами и роль аналитики данных

По прогнозам, к 2028 году рынок решений для управления запасами достигнет 3,82 миллиарда долларов США , рынок решений для управления запасами быстро расширяется. В связи с интенсивным спросом на эффективность конкурентоспособного уровня современные возможности управления запасами выходят за рамки точной инвентаризации и автоматизации бизнес-процессов. Интеллектуальное обнаружение данных , интеллектуальный анализ данных и аналитика имеют ключевое значение для предоставления бизнес-идеи, которая помогает принимать решения на основе данных, необходимые для повышения прибыльности и производительности.

Эффективные решения по оптимизации запасов могут анализировать большую часть прошлых продаж и прогнозировать будущий спрос на запасы, добавляя сезонность и время выполнения заказа. Более того, в эпоху больших данных методы оптимизации запасов могут дать вам представление о предпочтениях клиентов, производительности продукта и эффективности канала.

Включение больших данных в решения по оптимизации запасов может помочь ответить на такие вопросы, как:

1. Какой объем запасов необходим для удовлетворения спроса при сохранении уровня запасов на низком уровне?
2. Как можно оптимизировать управление запасами?
3. Как можно уменьшить количество отзывов продукции?
4. Как можно включить перекрестные продажи для повышения эффективности акций с медленным оборотом?

Хотя важно знать варианты использования анализа данных в управлении запасами, не менее важно ответить на вопрос, как это сделать.

Как аналитика данных упрощает процесс управления запасами? Благодаря использованию своих 4 моделей.

1. Описательная аналитика: она дает розничным продавцам сводку о состоянии запасов — движении товаров, скорости пополнения и т. д.

2. Диагностическая аналитика: она отвечает на вопрос «почему». Почему товары закончились? Почему клиент оставил плохой отзыв? И т. д.

3. Предиктивная аналитика : помогает прогнозировать тенденции и поведение покупателей на основе истории управления запасами.

4. Предписывающая аналитика. Она помогает ритейлерам вносить постепенные коррективы в ожидании изменений в эмоциях потребителей, скачков предложения, спроса и т. д.

Теперь, когда мы рассмотрели общие преимущества больших данных и аналитики для розничной торговли и оптимизации запасов, давайте углубимся в детали.

Каковы преимущества анализа данных для оптимизации запасов?

Определение способов улучшения управления запасами является ключевой задачей для любого розничного продавца. Внедрение больших данных и аналитики для розничной торговли упрощает эту задачу. Вот множество способов, которыми аналитика данных помогает улучшить управление запасами.

Прогноз потребностей

Одним из ключевых элементов больших данных в сфере розничной торговли является функция прогнозной аналитики для оптимизации запасов. Прогнозирование изменений в поведении клиентов может иметь большое значение для повышения эффективности управления запасами.

В течение года в разные моменты покупатели демонстрируют совершенно разные покупательские привычки. Когда розничный дом не может найти закономерность в этих меняющихся тенденциях, у него остается ненужный инвентарь, и не остается места для того, что действительно нужно покупателям. Благодаря анализу данных они получают представление о том, чем следует запастись в какое время года. Это не только помогает решить проблему с неправильным запасом, но и избавляет их от суеты в последнюю минуту по закупке товаров для своих клиентов.

[ Также читайте : Как использовать прогнозную аналитику для растущего бизнеса ]

Оптимизация пополнения

Наличие большого количества медленно продаваемых товаров или отсутствие модного товара может нанести ущерб как удовлетворенности клиентов, так и прибыли.

В течение долгого времени сотрудникам приходилось проверять запасы вручную, а затем оценивать, сколько товара следует заказать повторно, основываясь исключительно на догадках. Теперь, когда вы добавляете аналитику данных в комплекс, вы можете анализировать ключевые бизнес-элементы, такие как тенденции продаж, скорость, с которой популярный продукт исчезает со склада, скорость, с которой распродаются медленно ходящие товары и т. д.

Имея в своем распоряжении всю эту информацию, становится легко принять наилучшее решение по оптимизации пополнения запасов, убрав товары с медленным оборотом с наиболее часто посещаемых мест на полках и заменив их товарами, которые действительно необходимы. Что лучше всего, так это то, что сегодня на рынке есть несколько инструментов оптимизации запасов, которые уведомляют розничных продавцов о том, что продукт вот-вот пополнится.

[ Также читайте : Принятие разумных решений с помощью приложения для управления запасами для вашего бизнеса ]

Предотвратить дефицит

Расширением оптимизации пополнения запасов является предотвращение дефицита. Это большая проблема для розничных продавцов, поскольку покупатель быстро обратится к другим торговым домам, если не сможет найти нужный ему товар.

Аналитика данных для оптимизации запасов здесь может помочь в расчете времени выполнения — количества дней, которое требуется для того, чтобы товар был доставлен на ваш склад после размещения заказа. Затем это время выполнения можно объединить с текущими данными о продажах, чтобы оценить страховой запас и сообщить розничным продавцам, когда им нужно разместить запрос на повторный заказ.

Ускорить выполнение заказа

Данные о розничном бизнесе позволяют повысить скорость выполнения заказов. Хотя обычно заказы назначаются на ближайший склад, чтобы снизить стоимость доставки и ускорить доставку, аналитика данных для оптимизации запасов может сделать гораздо больше.

С правильным набором технологий больших данных вы можете создать систему, в которой вы можете указать, где товар должен храниться на складе, исходя из графика его доставки. Кроме того, он также может сообщить персоналу точное местонахождение товара, чтобы сократить время, необходимое персоналу для сбора и упаковки товаров.

Быстрые отзывы

К сожалению, отзыв предметов не является изолированным событием. Они случаются очень часто. Хотя эти события не только обходятся дорого, они даже имеют тенденцию бросать тень на имидж бренда, если не реагировать на них быстро.

Теперь большая часть отзыва товара связана с отслеживанием деталей продажи. Большие данные могут помочь в этом, отслеживая продукты по номеру и сведениям об их отгрузке на каждом этапе цепочки поставок . Что делают крупные розничные продавцы, такие как Amazon, так это то, что они используют большие данные для мониторинга веб-страниц, прямо из социальных сетей, для просмотра веб-сайтов, чтобы найти людей, которым были проданы дефектные товары, а затем вовремя исправить это.

Повышение удовлетворенности клиентов

Решения для управления запасами на основе аналитики данных играют огромную роль в улучшении покупательского опыта, отслеживая причины возврата продукта и оптимизируя логистическую сторону розничного путешествия.

Давайте посмотрим, как можно добиться удовлетворенности клиентов с помощью более эффективного управления запасами.

• Переключение на службу надежного перевозчика, если клиенты ссылаются на опыт доставки как на причину отказа от повторного заказа или возврата товара.
• Покупатель, получивший не тот товар, — еще одна распространенная проблема в розничном бизнесе. Что-то, что можно решить с помощью простого сканирования штрих-кода. Например, предположим, что сотрудник склада случайно выбрал не тот товар, сканер штрих-кода может уведомить его об этом, что позволит исправить ошибку до того, как товар будет отправлен.
• Имея в вашем распоряжении данные о том, что клиенты покупают/просматривают, когда покупают продукт, становится очень легко подтолкнуть их к дополнительным продуктам. Это не только помогает покупателям принимать более взвешенные решения о покупке, но и повышает итоговую прибыль розничного дома.

Снижение затрат

Очень немногие ритейлеры понимают влияние управления запасами на затраты. Большинство из них, как правило, игнорируют финансовые последствия перевозки чрезмерных или неправильных предметов. Хотя важно хранить то, что пользуется спросом, не менее важно найти баланс, чтобы не тратить незапланированное место на складе.

Но как вы это гарантируете? Зная стоимость запасов.

Стоимость запасов состоит из таких расходов, как:

• Стоимость логистики и склада
• Стоимость погрузочно-разгрузочных работ
• Стоимость хранения
• Капитальные затраты
• Стоимость страховки
• Стоимость удержания риска

Понимание стоимости инвентаря и управление им важно для наилучшего управления пространством инвентаря. И способ сделать это — собрать информацию из данных о запасах в режиме реального времени, чтобы вы могли прогнозировать спрос и определять уровни страхового запаса.

[ Также читайте : Какова роль больших данных в производстве?]

Теперь, когда мы рассмотрели ключевые преимущества объединения управления запасами с аналитикой данных, возникает вопрос, как это сделать. Сложный ответ — инвестировать в инструменты, решающие конкретные проблемы управления запасами. Разумный ответ — инвестировать в компанию, предоставляющую услуги аналитики данных , такую ​​​​как Appinventiv, и позволить им управлять процессом для вашего розничного дома.

Как Appinventiv сочетает аналитику данных с управлением запасами?

В Appinventiv наша команда аналитиков данных и инженеров специализируется на создании решений для розничной торговли, которые помогают предприятиям управлять своими запасами. Хотя наша специализация заключается в создании индивидуальных решений, вот наборы функций, которые мы обычно добавляем во все решения для анализа данных:

• Синхронизация между данными запасов и складом, каналом продаж, POS-системой и 3PL.
• Автоматизация отслеживания складских запасов и отчетности
• Алгоритмы для преобразования данных о запасах в отчеты, которые сообщают, когда вы продаете слишком много или когда у вас вот-вот закончится товар.
• Отслеживание незавершенных заказов, дат прибытия, платежной информации и т. д.

Это всего лишь беглый взгляд на набор функций, которыми обладает типичное решение для управления запасами, созданное Appinventiv. Вы тоже ищете перспективное решение для оптимизации запасов? Позвольте нам помочь вам .