數據分析如何幫助改善零售業的庫存優化？

Research and Markets 的一份報告指出，全球零售分析市場預計將在 2019 年至 2025 年間增長 18%。這意味著很快該市場的價值將達到 95 億美元。

超級令人印象深刻的數字引出了“如何”的問題？ 五年前甚至不存在的技術如何在一個已有10,000 年曆史的行業中產生如此巨大的影響。 一個簡單的答案可能是它適合的事實。 數據分析——作為一種能力——已經成為改變庫存優化和整個零售面貌所需要的一切。

什麼是零售大數據？

零售大數據和分析是用於闡明業務模式和績效的數據驅動工具的應用。 在更高的層面上，零售業中的大數據或數據科學是零售經濟中業務分析流程的動員。

零售商利用商業智能和大數據分析來獲得可用於決策和改進庫存管理、運營效率、銷售和整體客戶體驗的關鍵見解。

零售業大數據生成的這些信息使零售商能夠：

• 找到目標角色
• 創建客戶行為和購買模式
• 比較客戶偏好
• 識別基於位置的季節性趨勢

雖然這是關於大數據在零售中的作用，但讓我們細化我們對庫存管理的關注。

庫存管理分析的現狀和數據分析的作用

預計到2028 年將達到 38.2 億美元，庫存管理解決方案市場是一個快速擴張的市場。 在對競爭水平效率的強烈需求的推動下，當今的庫存管理能力超越了準確的庫存和業務流程的自動化。 智能數據發現、數據挖掘和分析是提供業務洞察力的關鍵，有助於做出更好的盈利能力和生產力所需的數據支持決策。

高效的庫存優化解決方案可以分析大部分過去的銷售，並通過增加季節性和交貨時間來預測庫存的未來需求。 此外，在大數據時代，庫存優化技術可以讓您深入了解客戶偏好、產品性能和渠道性能。

將大數據納入庫存優化解決方案有助於回答以下問題：

1. 在保持庫存水平下降的同時滿足需求所需的庫存量是多少？
2. 如何優化庫存管理？
3. 如何減少產品召回？
4. 如何啟用交叉銷售以改善低速股票的表現？

雖然了解庫存管理中數據分析的用例很重要，但回答如何使用同樣重要。

數據分析如何使庫存管理流程變得順暢？ 通過使用它的 4 個模型。

1. 描述性分析：它為零售商提供庫存績效的摘要——物品的移動、補貨速度等。

2. 診斷分析：它回答了原因。 商品為什麼會斷貨？ 為什麼客戶留下差評？ 等等。

3. 預測分析：它有助於根據庫存管理歷史預測趨勢和購物者行為。

4. 規範性分析：幫助零售商在預期消費者情緒、供應衝擊、需求等變化時進行逐步調整。

既然我們已經研究了大數據和分析對零售和庫存優化的高級好處，讓我們深入了解細節。

數據分析對庫存優化有什麼好處？

確定更好的庫存管理方法是任何零售商的關鍵角色。 零售業採用大數據和分析使其變得更容易。 以下是數據分析有助於改善庫存管理的多種方式。

需求預測

零售領域大數據的關鍵要素之一是其對庫存優化功能的預測分析。 預測客戶行為方式的變化可以大大提高庫存管理效率。

全年，在不同的時間點，客戶表現出完全不同的購買習慣。 當一家零售店未能在這些不斷變化的趨勢中找到模式時，他們就會留下他們不需要的庫存，而沒有空間留給客戶真正想要的東西。 通過數據分析，他們可以深入了解在一年中的什麼時候存放庫存。 這不僅有助於解決不正確的庫存問題，還可以讓他們免於在最後一刻為客戶採購物品的忙碌。

[另請閱讀：如何利用預測分析促進業務增長]

補貨優化

擁有大量滯銷商品或沒有流行商品可能會損害客戶滿意度和利潤。

長期以來，員工不得不手動檢查庫存，然後估計應該重新訂購多少物品——完全基於猜測工作。 現在，當您在組合中添加數據分析時，您可以分析關鍵業務要素，例如銷售趨勢、趨勢產品脫銷的速度、滯銷商品的銷售速度等。

有了所有這些信息，您就可以輕鬆地做出最佳補貨優化決策，方法是將緩慢移動的物品遠離最常光顧的貨架位置，並用實際需要的物品替換它們。 最好的是，當今市場上有幾種庫存優化工具可以在產品即將補貨時通知零售商。

[另請閱讀：使用庫存管理應用程序為您的企業做出明智的決策]

防止缺貨

補貨優化的延伸是防止缺貨。 這對零售商來說是一個巨大的挑戰，因為如果購物者找不到他們需要的產品，他們會很快轉向其他零售店。

此處用於庫存優化的數據分析可以幫助計算提前期 - 下訂單後物品到達倉庫所需的天數。 然後可以將此提前期與當前銷售數據合併，以估計安全庫存並通知零售商他們何時需要提出重新訂購請求。

加快訂單履行

零售業務數據具有提高訂單履行速度的能力。 雖然將訂單分配到最近的倉庫以降低運輸成本並加快交貨速度是很常見的，但用於庫存優化的數據分析可以做更多的事情。

使用正確的大數據技術集，您可以創建一個系統，您可以在其中根據交付時間表指定項目應存儲在倉庫中的位置。 此外，它還可以告訴工作人員物品的確切位置，以減少工作人員收集和包裝貨物的時間。

快速召回

儘管很不幸，召回物品並不是孤立的事件。 它們發生得非常頻繁。 雖然這些事件不僅代價高昂，但如果不及時處理，它們甚至會損害品牌形象。

現在，商品召回的很大一部分是跟踪銷售細節。 大數據可以通過在供應鏈的每個階段按編號跟踪產品及其裝運細節來幫助解決這個問題。 像亞馬遜這樣的大型零售商所做的是，他們使用大數據來監控網頁，從社交媒體到審查網站，以找到有缺陷的商品賣給的人，然後及時糾正。

提高客戶滿意度

數據分析驅動的庫存管理解決方案通過跟踪產品退貨原因和簡化零售過程的物流方面，在改善購買體驗方面發揮著重要作用。

讓我們看看如何通過更好的庫存管理來實現客戶滿意度。

• 如果客戶將運輸經驗作為不再次訂購或退回商品的原因，請切換到可靠的承運人服務。
• 客戶收到錯誤的商品是零售業務中的另一個普遍挑戰。 可以通過簡單的條形碼掃描來解決的問題。 例如，假設倉庫員工意外挑選了錯誤的物品，條形碼掃描儀可以通知他們，使他們能夠在物品發貨之前糾正問題。
• 有了客戶在購買產品時購買/查看的數據，您可以隨意使用這些數據，將他們推向附加產品和補充產品變得非常容易。 這不僅可以幫助客戶做出更明智的購買決策，還可以提高零售店的底線。

降低成本

很少有零售商了解庫存管理的成本影響。 他們中的大多數人傾向於忽略攜帶過多或不正確物品的財務影響。 雖然庫存有需求的東西很重要，但找到平衡點也同樣重要，這樣您就不會以計劃外的方式浪費倉庫空間。

但是你如何確保這一點？ 通過了解庫存成本。

庫存成本由以下費用組成：

• 物流和倉儲成本
• 物料搬運成本
• 存儲成本
• 資金成本
• 保險費用
• 風險持有成本

了解庫存成本並對其進行管理非常重要，以最好地管理庫存空間。 做到這一點的方法是從實時庫存數據中收集見解，以便您能夠預測需求並找到安全庫存水平。

[另請閱讀：大數據在製造業中的作用是什麼？]

既然我們已經研究了將您的庫存管理與數據分析相結合的主要好處，那麼出現的問題是如何。 複雜的答案——投資於解決特定庫存管理問題的工具。 明智的答案——投資像 Appinventiv 這樣的數據分析服務公司，讓他們為你的零售店處理流程。

Appinventiv 如何將數據分析與庫存管理相結合？

在 Appinventiv，我們的數據分析師和工程師團隊專注於構建零售特定的解決方案，幫助企業管理庫存。 雖然我們的專長在於創建定制解決方案，但以下是我們通常在所有數據分析解決方案中添加的功能集：

• 庫存數據與倉庫、銷售渠道、POS 系統和 3PL 之間的同步
• 庫存庫存跟踪和報告自動化
• 將庫存數據轉換為報告的算法，當您超賣或商品即將用完時通知您
• 跟踪未完成的訂單、到達日期和賬單信息等。

這些只是對典型 Appinventiv 構建的庫存管理解決方案的功能集的一瞥。 您是否也在尋找面向未來的庫存優化解決方案？ 讓我們幫助您。