数据分析如何帮助改善零售业的库存优化？

Research and Markets 的一份报告指出，全球零售分析市场预计将在 2019 年至 2025 年间增长 18%。这意味着很快该市场的价值将达到 95 亿美元。

超级令人印象深刻的数字引出了“如何”的问题？ 五年前甚至不存在的技术如何在一个已有10,000 年历史的行业中产生如此巨大的影响。 一个简单的答案可能是它适合的事实。 数据分析——作为一种能力——已经成为改变库存优化和整个零售面貌所需要的一切。

什么是零售大数据？

零售大数据和分析是用于阐明业务模式和绩效的数据驱动工具的应用。 在更高的层面上，零售业中的大数据或数据科学是零售经济中业务分析流程的动员。

零售商利用商业智能和大数据分析来获得可用于决策和改进库存管理、运营效率、销售和整体客户体验的关键见解。

零售业大数据生成的这些信息使零售商能够：

• 找到目标角色
• 创建客户行为和购买模式
• 比较客户偏好
• 识别基于位置的季节性趋势

虽然这是关于大数据在零售中的作用，但让我们细化我们对库存管理的关注。

库存管理分析的现状和数据分析的作用

预计到2028 年将达到 38.2 亿美元，库存管理解决方案市场是一个快速扩张的市场。 在对竞争水平效率的强烈需求的推动下，当今的库存管理能力超越了准确的库存和业务流程的自动化。 智能数据发现、数据挖掘和分析是提供业务洞察力的关键，有助于做出更好的盈利能力和生产力所需的数据支持决策。

高效的库存优化解决方案可以分析大部分过去的销售，并通过增加季节性和交货时间来预测库存的未来需求。 此外，在大数据时代，库存优化技术可以让您深入了解客户偏好、产品性能和渠道性能。

将大数据纳入库存优化解决方案有助于回答以下问题：

1. 在保持库存水平下降的同时满足需求所需的库存量是多少？
2. 如何优化库存管理？
3. 如何减少产品召回？
4. 如何启用交叉销售以改善低速股票的表现？

虽然了解库存管理中数据分析的用例很重要，但回答如何使用同样重要。

数据分析如何使库存管理流程变得顺畅？ 通过使用它的 4 个模型。

1. 描述性分析：它为零售商提供库存绩效的摘要——物品的移动、补货速度等。

2. 诊断分析：它回答了原因。 商品为什么会断货？ 为什么客户留下差评？ 等等。

3. 预测分析：它有助于根据库存管理历史预测趋势和购物者行为。

4. 规范性分析：帮助零售商在预期消费者情绪、供应冲击、需求等变化时进行逐步调整。

既然我们已经研究了大数据和分析对零售和库存优化的高级好处，让我们深入了解细节。

数据分析对库存优化有什么好处？

确定更好的库存管理方法是任何零售商的关键角色。 零售业采用大数据和分析使其变得更容易。 以下是数据分析有助于改善库存管理的多种方式。

需求预测

零售领域大数据的关键要素之一是其对库存优化功能的预测分析。 预测客户行为方式的变化可以大大提高库存管理效率。

全年，在不同的时间点，客户表现出完全不同的购买习惯。 当一家零售店未能在这些不断变化的趋势中找到模式时，他们就会留下他们不需要的库存，而没有空间留给客户真正想要的东西。 通过数据分析，他们可以深入了解在一年中的什么时候存放库存。 这不仅有助于解决不正确的库存问题，还可以让他们免于在最后一刻为客户采购物品的忙碌。

[另请阅读：如何利用预测分析促进业务增长]

补货优化

拥有大量滞销商品或没有流行商品可能会损害客户满意度和利润。

长期以来，员工不得不手动检查库存，然后估计应该重新订购多少物品——完全基于猜测工作。 现在，当您在组合中添加数据分析时，您可以分析关键业务要素，例如销售趋势、趋势产品脱销的速度、滞销商品的销售速度等。

有了所有这些信息，您就可以轻松地做出最佳补货优化决策，方法是将缓慢移动的物品远离最常光顾的货架位置，并用实际需要的物品替换它们。 最好的是，当今市场上有几种库存优化工具可以在产品即将补货时通知零售商。

[另请阅读：使用库存管理应用程序为您的企业做出明智的决策]

防止缺货

补货优化的延伸是防止缺货。 这对零售商来说是一个巨大的挑战，因为如果购物者找不到他们需要的产品，他们会很快转向其他零售店。

此处用于库存优化的数据分析可以帮助计算提前期 - 下订单后物品到达仓库所需的天数。 然后可以将此提前期与当前销售数据合并，以估计安全库存并通知零售商他们何时需要提出重新订购请求。

加快订单履行

零售业务数据具有提高订单履行速度的能力。 虽然将订单分配到最近的仓库以降低运输成本并加快交货速度是很常见的，但用于库存优化的数据分析可以做更多的事情。

使用正确的大数据技术集，您可以创建一个系统，您可以在其中根据交付时间表指定项目应存储在仓库中的位置。 此外，它还可以告诉工作人员物品的确切位置，以减少工作人员收集和包装货物的时间。

快速召回

尽管很不幸，召回物品并不是孤立的事件。 它们发生得非常频繁。 虽然这些事件不仅代价高昂，但如果不及时处理，它们甚至会损害品牌形象。

现在，商品召回的很大一部分是跟踪销售细节。 大数据可以通过在供应链的每个阶段按编号跟踪产品及其装运细节来帮助解决这个问题。 像亚马逊这样的大型零售商所做的是，他们使用大数据来监控网页，从社交媒体到审查网站，以找到有缺陷的商品卖给的人，然后及时纠正。

提高客户满意度

数据分析驱动的库存管理解决方案通过跟踪产品退货原因和简化零售过程的物流方面，在改善购买体验方面发挥着重要作用。

让我们看看如何通过更好的库存管理来实现客户满意度。

• 如果客户将运输经验作为不再次订购或退回商品的原因，请切换到可靠的承运人服务。
• 客户收到错误的商品是零售业务中的另一个普遍挑战。 可以通过简单的条形码扫描来解决的问题。 例如，假设仓库员工意外挑选了错误的物品，条形码扫描仪可以通知他们，使他们能够在物品发货之前纠正问题。
• 有了客户在购买产品时购买/查看的数据，您可以随意使用这些数据，将他们推向附加产品和补充产品变得非常容易。 这不仅可以帮助客户做出更明智的购买决策，还可以提高零售店的底线。

降低成本

很少有零售商了解库存管理的成本影响。 他们中的大多数人倾向于忽略携带过多或不正确物品的财务影响。 虽然库存有需求的东西很重要，但找到平衡点也同样重要，这样您就不会以计划外的方式浪费仓库空间。

但是你如何确保这一点？ 通过了解库存成本。

库存成本由以下费用组成：

• 物流和仓储成本
• 物料搬运成本
• 存储成本
• 资金成本
• 保险费用
• 风险持有成本

了解库存成本并对其进行管理非常重要，以最好地管理库存空间。 做到这一点的方法是从实时库存数据中收集见解，以便您能够预测需求并找到安全库存水平。

[另请阅读：大数据在制造业中的作用是什么？]

既然我们已经研究了将您的库存管理与数据分析相结合的主要好处，那么出现的问题是如何。 复杂的答案——投资于解决特定库存管理问题的工具。 明智的答案——投资像 Appinventiv 这样的数据分析服务公司，让他们为你的零售店处理流程。

Appinventiv 如何将数据分析与库存管理相结合？

在 Appinventiv，我们的数据分析师和工程师团队专注于构建零售特定的解决方案，帮助企业管理库存。 虽然我们的专长在于创建定制解决方案，但以下是我们通常在所有数据分析解决方案中添加的功能集：

• 库存数据与仓库、销售渠道、POS 系统和 3PL 之间的同步
• 库存库存跟踪和报告自动化
• 将库存数据转换为报告的算法，当您超卖或商品即将用完时通知您
• 跟踪未完成的订单、到达日期和账单信息等。

这些只是对典型 Appinventiv 构建的库存管理解决方案的功能集的一瞥。 您是否也在寻找面向未来的库存优化解决方案？ 让我们帮助您。