Data Analytics สามารถช่วยปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังในการขายปลีกได้อย่างไร

รายงานโดย Research and Markets ระบุว่าตลาดการวิเคราะห์การค้าปลีกทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตที่ 18% ระหว่างปี 2019 ถึง 2025 ซึ่งหมายความว่าในไม่ช้าตลาดจะมีมูลค่า 9.5 พันล้านดอลลาร์

จำนวนในขณะที่ uber ประทับใจทำให้เกิดคำถาม "อย่างไร"? เทคโนโลยีที่ไม่เคยมีมาก่อนเมื่อห้าทศวรรษก่อนทำให้เกิดผลกระทบอย่างใหญ่หลวงในอุตสาหกรรมที่มี มายาวนานตั้งแต่ 10,000 ปี คำตอบง่ายๆ อาจเป็นความจริงที่ว่า การวิเคราะห์ข้อมูล - ตามความสามารถ - เป็นทุกสิ่งที่ใช้ในการเปลี่ยนโฉมหน้าของ การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง และการขายปลีกโดยรวม

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการค้าปลีก คือ อะไร ?

ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์สำหรับการขายปลีก คือการประยุกต์ใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งใช้สำหรับการระบุรูปแบบและประสิทธิภาพของธุรกิจ ในระดับที่สูงขึ้น บิ๊กดาต้าหรือ วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการค้าปลีก คือการระดมกระบวนการวิเคราะห์ธุรกิจในระบบเศรษฐกิจการค้าปลีก

ผู้ค้าปลีกใช้ประโยชน์จากข่าวกรองธุรกิจ และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่สามารถใช้ในการตัดสินใจและ ปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง ประสิทธิภาพการดำเนินงาน การขาย และประสบการณ์ลูกค้าโดยรวม

ข้อมูล ขนาดใหญ่ในการขายปลีก นี้สร้างขึ้นช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถ:

• ค้นหาบุคคลเป้าหมาย
• สร้างพฤติกรรมลูกค้าและรูปแบบการซื้อ
• เปรียบเทียบความชอบของลูกค้า
• ระบุแนวโน้มตามสถานที่และตามฤดูกาล

แม้ว่าเรื่องนี้จะเกี่ยวกับบทบาทของ บิ๊กดาต้าในการค้าปลีก ให้เราปรับแต่งการมุ่งเน้นที่การจัดการสินค้าคงคลัง

สถานะปัจจุบันของ การวิเคราะห์การจัดการสินค้าคงคลัง และบทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูล

คาดว่าจะถึง 3.82 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2571 ตลาดโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังเป็นตลาดที่มีการขยายตัวอย่างรวดเร็ว ด้วยความต้องการที่เข้มข้นสำหรับประสิทธิภาพระดับการแข่งขัน ความสามารถในการจัดการสินค้าคงคลังในปัจจุบันมีมากกว่าสินค้าคงคลังที่แม่นยำและระบบอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ การค้นพบข้อมูล อย่าง ชาญฉลาด การ ทำเหมืองข้อมูล และการวิเคราะห์มีกุญแจสำคัญในการให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ช่วยในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลสำรองซึ่งจำเป็นสำหรับความสามารถในการทำกำไรและประสิทธิผลที่ดีขึ้น

โซลูชันการเพิ่ม ประสิทธิภาพ สินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพ สามารถวิเคราะห์ยอดขายที่ผ่านมาส่วนใหญ่และคาดการณ์ความต้องการสินค้าคงคลังในอนาคตโดยเพิ่มตามฤดูกาลและระยะเวลารอคอยสินค้า นอกจากนี้ ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า ประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ และประสิทธิภาพของช่องทาง

การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ใน โซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง สามารถช่วยตอบคำถามเช่น:

1. จำนวนสินค้าคงคลังที่จำเป็นต่อความต้องการในขณะที่รักษาระดับสต็อกลงคืออะไร?
2. จะเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสต็อกได้อย่างไร?
3. การเรียกคืนผลิตภัณฑ์จะลดลงได้อย่างไร?
4. จะเปิดใช้งานการขายต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของหุ้นที่เคลื่อนไหวช้าได้อย่างไร?

แม้ว่าการรู้กรณีการใช้งานของการวิเคราะห์ข้อมูลในการจัดการสินค้าคงคลังเป็นสิ่งสำคัญ แต่ก็มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการตอบวิธีการ

การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้กระบวนการจัดการสินค้าคงคลังราบรื่นขึ้นได้อย่างไร ผ่านการใช้งานทั้ง 4 รุ่น

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: ให้ข้อมูลสรุปแก่ผู้ค้าปลีกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของสินค้าคงคลัง – การเคลื่อนไหวของสินค้า ความเร็วในการเติมสินค้า ฯลฯ

2. การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: ตอบคำถามว่าทำไม ทำไมสินค้าหมดสต๊อก? ทำไมลูกค้าถึงเขียนรีวิวที่ไม่ดี? เป็นต้น

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ : ช่วยคาดการณ์แนวโน้มและพฤติกรรมของนักช้อปโดยพิจารณาจากประวัติการจัดการสินค้าคงคลัง

4. การวิเคราะห์เชิงกำหนด: ช่วยให้ผู้ค้าปลีกทำการปรับเปลี่ยนอย่างค่อยเป็นค่อยไปในการคาดการณ์ถึงการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์ของผู้บริโภค อุปทานที่ตกต่ำ อุปสงค์ ฯลฯ

ตอนนี้เราได้พิจารณาถึงประโยชน์ระดับสูงของบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการค้าปลีกและสินค้าคงคลังแล้ว ให้เราลงลึกในรายละเอียด

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังมีอะไรบ้าง

การระบุวิธีในการจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้นเป็นบทบาทสำคัญสำหรับผู้ค้าปลีกทุกราย การนำ ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์มาใช้กับร้านค้าปลีก ทำให้ง่ายขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังได้หลายวิธีดังนี้

การคาดคะเนความต้องการ

องค์ประกอบหลักอย่างหนึ่งของข้อมูลขนาดใหญ่ในพื้นที่ค้าปลีกคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับคุณลักษณะการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าจะช่วยให้การจัดการสินค้าคงคลังเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

ตลอดทั้งปี ลูกค้าแสดงพฤติกรรมการซื้อที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ณ จุดต่างๆ เมื่อร้านค้าปลีกไม่สามารถหารูปแบบในแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงเหล่านั้นได้ พวกเขาก็จะมีสินค้าคงคลังที่ไม่ต้องการและไม่มีที่ว่างเหลือสำหรับสิ่งที่ลูกค้าต้องการอย่างแท้จริง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาจะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องสต็อกสินค้าคงคลังในช่วงเวลาใดของปี สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยแก้ปัญหาสต็อกสินค้าที่ไม่ถูกต้อง แต่ยังช่วยพวกเขาจากความเร่งรีบในการจัดหาสินค้าให้กับลูกค้าของพวกเขาในนาทีสุดท้าย

[ อ่าน เพิ่มเติม : วิธีใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับธุรกิจที่กำลังเติบโต ]

การเพิ่มประสิทธิภาพการเติมเต็ม

การมีสินค้าที่เคลื่อนไหวช้าหรือสินค้าที่ไม่อยู่ในเทรนด์จำนวนมากอาจส่งผลเสียต่อความพึงพอใจของลูกค้าและผลกำไร

เป็นเวลานาน พนักงานต้องตรวจสอบสินค้าคงคลังด้วยตนเอง จากนั้นจึงประมาณการว่าควรจัดเรียงรายการใหม่เป็นจำนวนเท่าใด โดยพิจารณาจากการคาดเดาทั้งหมด ตอนนี้ เมื่อคุณเพิ่มการวิเคราะห์ข้อมูลในการผสมผสาน คุณจะสามารถวิเคราะห์องค์ประกอบทางธุรกิจที่สำคัญ เช่น แนวโน้มการขาย ความเร็วที่ผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มจะหมดสต็อก ความเร็วที่สินค้าที่เคลื่อนไหวช้าขายออก เป็นต้น

ด้วยข้อมูลทั้งหมดนี้ คุณสามารถตัดสินใจเพิ่มประสิทธิภาพการเติมสินค้าได้ง่ายที่สุดโดยเก็บสินค้าที่เคลื่อนไหวช้าออกจากตำแหน่งชั้นวางที่แวะเวียนบ่อยที่สุด และแทนที่ด้วยรายการที่จำเป็นจริงๆ สิ่งที่ดีที่สุดคือมีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายอย่างในตลาดปัจจุบัน ซึ่งจะแจ้งให้ผู้ค้าปลีกทราบว่าผลิตภัณฑ์กำลังจะเติมสินค้าเมื่อใด

[ อ่าน เพิ่มเติม : การตัดสินใจที่ชาญฉลาดด้วยแอปการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับธุรกิจของคุณ ]

ป้องกันสินค้าหมด

การขยายการเพิ่มประสิทธิภาพการเติมเต็มคือการป้องกันสินค้าหมด ถือเป็นความท้าทายครั้งใหญ่สำหรับผู้ค้าปลีก เนื่องจากนักช้อปจะหันไปหาร้านค้าปลีกอื่นๆ อย่างรวดเร็ว หากพวกเขาไม่สามารถหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้

การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังที่นี่สามารถช่วยในการคำนวณระยะเวลารอคอยสินค้า - จำนวนวันที่สินค้าจะไปถึงคลังสินค้าของคุณหลังจากที่คุณสั่งซื้อ จากนั้นเวลานำนี้สามารถรวมเข้ากับข้อมูลการขายปัจจุบันเพื่อประเมินสต็อคความปลอดภัยและแจ้งให้ผู้ค้าปลีกทราบเมื่อจำเป็นต้องส่งคำขอสั่งซื้อใหม่

เร่งดำเนินการตามคำสั่งซื้อ

ข้อมูลธุรกิจค้าปลีกมีอำนาจในการเพิ่มความเร็วในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ แม้ว่าจะเป็นเรื่องปกติที่คำสั่งซื้อจะได้รับมอบหมายไปยังคลังสินค้าที่ใกล้ที่สุดเพื่อลดต้นทุนการจัดส่งและเร่งการจัดส่ง การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง สามารถทำได้มากขึ้น

ด้วยชุดเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าที่เหมาะสม คุณสามารถสร้างระบบที่คุณสามารถกำหนดตำแหน่งที่จะจัดเก็บรายการในคลังสินค้าตามระยะเวลาในการจัดส่ง นอกจากนี้ยังสามารถบอกตำแหน่งที่แน่นอนของสินค้าให้พนักงานทราบเพื่อลดเวลาที่พนักงานใช้ในการรวบรวมและแพ็คสินค้า

เรียกคืนได้อย่างรวดเร็ว

แม้ว่าจะโชคร้าย แต่การเรียกคืนสิ่งของไม่ใช่เหตุการณ์ที่แยกจากกัน พวกเขาเกิดขึ้นบ่อยมาก แม้ว่างานกิจกรรมเหล่านี้จะไม่เพียงแต่มีค่าใช้จ่ายสูง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะทำให้ภาพลักษณ์ของแบรนด์เสื่อมเสียหากไม่จัดการอย่างทันท่วงที

ตอนนี้ ส่วนใหญ่ของการเรียกคืนสินค้าคือการติดตามรายละเอียดการขาย ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยได้ด้วยการติดตามผลิตภัณฑ์ตามหมายเลขและรายละเอียดการจัดส่งในทุกขั้นตอนของ ห่วงโซ่ อุปทาน สิ่งที่ผู้ค้าปลีกรายใหญ่อย่าง Amazon ทำคือพวกเขาใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจสอบหน้าเว็บ จากโซเชียลมีเดียเพื่อตรวจสอบเว็บไซต์เพื่อค้นหาบุคคลที่ขายสินค้าที่มีข้อบกพร่องให้และแก้ไขให้ทันเวลา

ความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

โซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทอย่างมากในการปรับปรุงประสบการณ์การซื้อโดยการติดตามเหตุผลในการส่งคืนผลิตภัณฑ์และทำให้ด้านโลจิสติกส์ของเส้นทางการค้าปลีกมีความคล่องตัว

ให้เราดูวิธี การบรรลุความพึงพอใจของลูกค้า ด้วยการจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้น

• เปลี่ยนไปใช้บริการของผู้ให้บริการขนส่งที่เชื่อถือได้ หากลูกค้าอ้างว่าประสบการณ์ในการจัดส่งเป็นสาเหตุที่ไม่สั่งซื้อซ้ำหรือคืนสินค้า
• ลูกค้าได้รับสินค้าที่ไม่ถูกต้องเป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่แพร่หลายในธุรกิจค้าปลีก สิ่งที่สามารถแก้ไขได้ด้วยการสแกนบาร์โค้ดอย่างง่าย ตัวอย่างเช่น สมมติว่าพนักงานคลังสินค้าหยิบสินค้าผิดโดยไม่ได้ตั้งใจ เครื่องสแกนบาร์โค้ดสามารถแจ้งเตือนพวกเขาได้ ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาก่อนส่งสินค้าได้
• ด้วยข้อมูลของสิ่งที่ลูกค้ากำลังซื้อ/ดูเมื่อซื้อผลิตภัณฑ์ เป็นเรื่องง่ายมากที่จะผลักดันพวกเขาไปสู่ผลิตภัณฑ์เสริมที่เป็นส่วนเสริม สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อได้อย่างชาญฉลาด แต่ยังช่วยปรับปรุงผลประกอบการของร้านค้าปลีกด้วย

ลดต้นทุน

มีผู้ค้าปลีกเพียงไม่กี่รายที่เข้าใจผลกระทบด้านต้นทุนของการจัดการสินค้าคงคลัง ส่วนใหญ่มักจะเพิกเฉยต่อผลกระทบทางการเงินจากการถือสิ่งของที่มากเกินไปหรือไม่ถูกต้อง แม้ว่าการสต็อกสินค้าที่ต้องการจะเป็นสิ่งสำคัญ แต่การหายอดคงเหลือก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน เพื่อไม่ให้เปลืองพื้นที่คลังสินค้าในลักษณะที่ไม่ได้วางแผนไว้

แต่คุณจะมั่นใจได้อย่างไร? โดยรู้ต้นทุนสินค้าคงคลัง

ต้นทุนสินค้าคงคลังประกอบด้วยค่าใช้จ่ายเช่น:

• ค่าขนส่งและคลังสินค้า
• ต้นทุนการจัดการวัสดุ
• ค่าจัดเก็บ
• ทุนค่าใช้จ่าย
• ค่าประกัน
• ต้นทุนการถือครองความเสี่ยง

การทำความเข้าใจต้นทุนสินค้าคงคลังและการจัดการเป็นสิ่งสำคัญในการจัดการพื้นที่สินค้าคงคลังให้ดีที่สุด และวิธีการทำเช่นนั้นก็คือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ เพื่อให้คุณสามารถคาดการณ์ความต้องการและค้นหาระดับสต็อกที่ปลอดภัยได้

[ อ่านเพิ่มเติม : บิ๊กดาต้า มีบทบาทอย่างไรในการผลิต ]

ตอนนี้เราได้พิจารณาถึงประโยชน์หลักของการรวมการจัดการสินค้าคงคลังของคุณเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว คำถามที่เกิดขึ้นก็คือทำอย่างไร คำตอบที่ซับซ้อน – ลงทุนในเครื่องมือที่ทำงานเกี่ยวกับปัญหาการจัดการสินค้าคงคลังที่เฉพาะเจาะจง คำตอบที่สมเหตุสมผล – ลงทุนใน บริษัท ที่ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Appinventiv และให้พวกเขาจัดการกระบวนการสำหรับร้านค้าปลีกของคุณ

Appinventiv รวมการวิเคราะห์ข้อมูลกับการจัดการสินค้าคงคลังอย่างไร

ที่ Appinventiv ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลและวิศวกรของเราเชี่ยวชาญในการสร้างโซลูชันเฉพาะสำหรับร้านค้าปลีก ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ จัดการสินค้าคงคลังได้ แม้ว่าความเชี่ยวชาญพิเศษของเราจะอยู่ในการสร้างโซลูชันที่ปรับแต่งได้เอง แต่นี่คือชุดคุณลักษณะที่เรามักจะเพิ่มในโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด:

• ซิงค์ระหว่างข้อมูลสินค้าคงคลังและคลังสินค้า ช่องทางการขาย ระบบ POS และ 3PLs
• ระบบอัตโนมัติสำหรับการติดตามและการรายงานสินค้าคงคลัง
• อัลกอริทึมในการแปลงข้อมูลสินค้าคงคลังเป็นรายงานที่แจ้งเมื่อคุณขายเกินหรือเมื่อคุณกำลังจะหมดรายการ
• ตัวติดตามสำหรับคำสั่งซื้อคงค้าง วันที่มาถึง และข้อมูลการเรียกเก็บเงิน ฯลฯ

นี่เป็นเพียงการดูชุดคุณลักษณะที่โซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังทั่วไปของ Appinventiv สร้างขึ้น คุณกำลังมองหาโซลูชันการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังในอนาคตด้วยหรือไม่ ให้เราช่วย คุณ