Previsioni di produzione: come soddisfare meglio la domanda dei clienti
Pubblicato: 2022-06-25Le previsioni di produzione sono parte integrante del successo del tuo marchio DTC (direct-to-consumer).
Un'efficace previsione della produzione snellisce la gestione dell'inventario e semplifica la pianificazione della produzione, ma allo stesso tempo migliora anche la soddisfazione dei clienti.
Continua a leggere per saperne di più sull'importanza delle previsioni di produzione e familiarizza con tutti i diversi metodi di previsione tra cui il tuo marchio può scegliere.
Che cos'è la previsione della produzione?
La previsione della produzione è il processo di stima della domanda futura di prodotti al dettaglio, nonché delle risorse necessarie per fabbricare tali prodotti.
Tipicamente, queste risorse includono lavoro manuale, denaro, macchinari e materie prime.
Le previsioni di produzione aiutano i marchi basati sui prodotti a mantenere livelli di inventario ottimali. In questo modo, possono soddisfare i clienti e aumentare la loro redditività complessiva.
Come esattamente? Se eseguita correttamente, la previsione della produzione ti aiuta a fare stime più accurate della domanda futura. In questo modo, puoi essere sicuro di inviare ordini di acquisto (PO) per ciò di cui hai bisogno per soddisfare la domanda per evitare scorte insufficienti o eccessive.
Una corretta previsione può:
- Migliorare l'efficienza in ogni fase della catena di approvvigionamento
- Prevenire le situazioni di esaurimento delle scorte e la conseguente perdita di vendite
- Ottieni quantità d'ordine ottimali che fanno risparmiare denaro al tuo marchio
- Delizia i clienti con una selezione di prodotti coerente
- Mantieni il flusso di cassa su una traiettoria costante e ascendente
Ognuno di questi vantaggi gioca un ruolo nel successo della tua azienda. Ma il vantaggio più grande di tutti? Le previsioni di produzione rendono il tuo marchio estremamente più resiliente alle incertezze lungo tutta la catena di approvvigionamento dell'e-commerce.
La previsione della produzione è più importante che mai
Al giorno d'oggi, le previsioni di produzione sono più importanti che mai, soprattutto alla luce delle attuali sfide della catena di approvvigionamento e delle crescenti aspettative dei clienti.
Prendi ad esempio la carenza di formule per bambini del 2022. La maggior parte delle formule sono state ampiamente non disponibili per mesi. Ma ciò non significa che non ci fosse richiesta per questi prodotti esauriti (c'era).
Con l'introduzione di ByHeart, il quarto latte artificiale approvato dalla FDA negli Stati Uniti, si spera che la carenza stia volgendo al termine. Previsioni precise consentiranno ai rivenditori interessati di aggirare i problemi increspati della catena di approvvigionamento causati dalla carenza, come tempi di consegna lunghi e scorte in eccesso.
Ma per fare ciò, le previsioni dei rivenditori devono tenere conto della domanda che non potrebbero soddisfare oltre al latte artificiale attraverso il quale hanno venduto.
Questa carenza in tutto il paese non è un valore anomalo dopo la pandemia di COVID-19. Molte industrie devono affrontare sfide simili nella catena di approvvigionamento (ricordate quando non c'era la carta igienica?).
Fortunatamente, una corretta previsione della produzione può aiutare i marchi a superare queste sfide (senza sovraccaricare le scorte di sicurezza) rendendo il marchio più resiliente contro future interruzioni.
Le 3 principali tipologie di previsione della produzione
I 3 tipi principali di previsione della produzione sono la previsione qualitativa, la modellazione causale e l'analisi delle serie temporali.
Previsione qualitativa
La previsione qualitativa viene utilizzata quando i dati storici sono scarsi o inesistenti, ad esempio quando si lancia un nuovo marchio o prodotto.
Senza questi dati, i direttori di produzione devono usare il loro miglior giudizio. In alternativa, possono fare affidamento sui dati qualitativi dei loro clienti e dei team di vendita interni ottenuti tramite sondaggi, sondaggi e altri metodi simili.
Esaminando i tuoi clienti, puoi ottenere informazioni che non sono accessibili dai dati di vendita statici, come informazioni che valutano la soddisfazione per il tuo marchio o misurano l'interesse per una nuova versione.
Sondare il tuo team di vendita può anche aiutarti a prevedere quanto bene venderà un nuovo prodotto. In questo modo è possibile creare previsioni di produzione per soddisfare adeguatamente questa domanda.
Dopo aver raccolto informazioni qualitative, puoi trasformarle in stime quantitative per i tuoi prodotti finiti e materie prime. Ciò rende le previsioni qualitative relativamente accurate, anche se inizialmente si basavano su opinioni e giudizi soggettivi.
| Quando utilizzare i metodi di previsione qualitativa: | I rivenditori possono implementare strumenti di previsione qualitativa quando non hanno dati storici su cui basarsi. Questo modello di previsione viene utilizzato più spesso dai marchi che stanno iniziando o da coloro che si stanno preparando a lanciare un nuovo prodotto o una nuova linea di prodotti. |
Modellazione causale
La modellazione causale è quando i marchi tentano di prevedere eventi futuri all'interno del mercato al dettaglio.
Queste previsioni prendono in considerazione le variabili che spesso influenzano il movimento dei prodotti e le tendenze del mercato, come la disponibilità dell'inventario e le preferenze dei consumatori.
L'idea alla base della modellazione causale è determinare l'impatto che tali variabili avranno sulla domanda effettiva e sulla capacità di evadere gli ordini.
Ad esempio, la mancanza di disponibilità dell'inventario comporterà ritardi nell'evasione degli ordini al dettaglio? Oppure un determinato prodotto diventerà virale sui social media, provocando un aumento della domanda?
In generale, la modellazione causale inizia con una valutazione del mercato così com'è attualmente, incluso il posizionamento della tua azienda rispetto ai tuoi concorrenti.
Da lì, dovrai identificare tutte le variabili che possono influenzare la direzione in cui il mercato potrebbe muoversi. Ancora una volta, questo include cose come:
- Comportamenti e preferenze dell'acquirente
- Il flusso della tua filiera
- Se prodotti e materiali sono prontamente disponibili
Una volta che hai una buona idea di cosa accadrà con il mercato più ampio, puoi applicare quelle variabili alle tue stime di previsione.
Spesso, la modellazione causale esamina le considerazioni sulla pipeline, le informazioni sulle indagini di mercato ei risultati di un'analisi di serie temporali.
| Quando utilizzare i metodi di modellazione causale: | I rivenditori possono utilizzare la modellazione causale dopo aver identificato le variabili indipendenti e dipendenti che influiscono sulla previsione. Queste variabili includeranno concorrenti di mercato, forze economiche e opinioni dei consumatori o tendenze di acquisto. |
Analisi delle serie temporali
L'analisi delle serie temporali è una strategia che fa previsioni basate su dati con timestamp. Più specificamente, un commerciante raccoglie questi dati a intervalli coerenti entro un periodo di tempo designato, piuttosto che registrarli a caso.
Il tuo team è quindi responsabile dell'analisi di questi dati, che possono far luce sul "perché" alla base dei diversi risultati di inventario, ad esempio il motivo per cui le vendite dell'azienda si sono stabilizzate nel terzo trimestre.
L'analisi delle serie temporali può anche rivelare come le variabili cambiano nel tempo, ad esempio come i dati variabili fluttuano nel corso di diverse settimane, mesi, trimestri o persino un anno di vendite.
Tuttavia, un'analisi di serie temporali richiede un'ampia gamma di punti dati.
Troppi pochi dati lasceranno buchi nella tua analisi, il che può causare previsioni di inventario imprecise o inaffidabili. D'altra parte, un ampio set di dati ti consentirà di scoprire le tendenze delle vendite ed eliminare i valori anomali come la variazione stagionale della domanda.
| Quando utilizzare i metodi di analisi delle serie temporali: | I rivenditori possono trarre vantaggio dalle analisi delle serie temporali quando hanno molti dati non stazionari, come modelli di acquisto variabili. Questo metodo può essere utile per vedere come determinate risorse di inventario o punti dati si spostano e cambiano in un determinato periodo. |
Come prevedere la produzione utilizzando i migliori metodi di previsione
La previsione della produzione è tutt'altro che un processo valido per tutti i rivenditori.
Invece, ci sono più metodi di previsione tra cui il tuo marchio può scegliere a seconda delle sue esigenze, capacità, tipi di prodotto e dati disponibili.
Ad esempio, un'azienda che lancia il suo primo prodotto richiederà indubbiamente un metodo di previsione diverso rispetto a un'azienda in attività da diversi anni.
Allo stesso modo, un marchio che subisce fluttuazioni della domanda dovute alla stagionalità prevede previsioni diverse rispetto a un marchio con numeri di vendita coerenti durante tutto l'anno.
Per questo motivo, dovresti sempre definire le esigenze del tuo marchio prima di scegliere un metodo di previsione o fare previsioni sulla domanda futura.
Ecco alcuni dei metodi di previsione più comuni.
Il metodo Delfi
Il metodo Delphi è un tipo di previsione qualitativa. Utilizzando il modello Delphi, i rivenditori consultano esperti di inventario per informare le loro previsioni di produzione. Queste opinioni vengono raccolte attraverso diversi round di questionari inviati a ciascun esperto.
Dopo ogni ciclo, un facilitatore di terze parti raccoglie le risposte, genera un rapporto di riepilogo e lo distribuisce a tutti i partecipanti.
Da lì, gli esperti leggono il rapporto e concordano o non sono d'accordo con le risposte degli altri (ed eventualmente danno ulteriori suggerimenti sul processo di previsione).
Il metodo Delphi non è completo finché l'intero gruppo non ha raggiunto un consenso.
Sebbene questa strategia richieda un po' di tempo, consente ai rivenditori di trarre spunti da diverse persone esperte e, poiché non comporta alcuna discussione di persona, i tuoi esperti possono trovarsi in qualsiasi parte del mondo.
Detto questo, i questionari devono essere compilati entro lo stesso lasso di tempo, quindi tienilo a mente se scegli di provare il metodo Delphi.
| A cosa serve questo metodo: | Il metodo Delphi viene utilizzato per arrivare a una decisione previsionale esaminando un panel di esperti. Le applicazioni tipiche del metodo Delphi includono le previsioni per le vendite a lungo termine e le vendite per nuovi prodotti (dove non esistono dati storici). |
| Precisione di questo metodo: | Il metodo Delphi è classificato come "da discreto a molto buono" in termini di accuratezza delle previsioni. Questo livello di accuratezza si applica a tutti i livelli — per previsioni di produzione a breve termine (da 0 a 3 mesi), a medio termine (da 3 mesi a 2 anni) e a lungo termine (da 2 anni in su). |
| Risorse e dati richiesti: | Il metodo Delphi richiede l'aiuto di un gruppo di esperti, una serie di questionari e un facilitatore di terze parti per rivedere tutte le informazioni rilevanti (inviate tramite i questionari). |
Il metodo dell'analogia storica
Il metodo dell'analogia storica è un approccio quantitativo alla previsione in cui le vendite passate di un prodotto simile aiutano a prevedere le vendite probabili di un nuovo SKU. Al centro, è un'analisi comparativa dell'introduzione e della crescita di voci di magazzino simili.
La previsione per analogia storica presuppone che due prodotti diversi abbiano abbastanza in comune per seguire lo stesso comportamento di base per quanto riguarda le vendite e la domanda dei clienti.
I rivenditori analizzano il ciclo di vita del prodotto e la domanda delle scorte precedenti partendo dal presupposto che anche un nuovo articolo nella stessa categoria di prodotti o simile seguirà quella traiettoria.
Ad esempio, supponiamo che il tuo marchio stia introducendo un prodotto in una nuova dimensione, colore o sapore. Utilizzando il metodo dell'analogia storica, è possibile utilizzare i dati storici di vendita del prodotto "originale" per guidare le stime di produzione.
È anche importante notare il rischio di cannibalizzazione del prodotto con il metodo dell'analogia storica. La cannibalizzazione si verifica quando un nuovo prodotto sostituisce uno esistente. Ciò significa che la tua ultima versione influisce sulle vendite di un articolo più vecchio (e potenzialmente danneggia il tuo flusso di cassa).
A meno che tu non stia introducendo una categoria completamente nuova, è probabile che i nuovi prodotti influiscano in una certa misura sui tuoi articoli esistenti. Questo è un aspetto da considerare mentre crei previsioni di produzione per nuovi SKU e inventario precedente.
| A cosa serve questo metodo: | Il metodo dell'analogia storica crea previsioni per nuovi SKU o offerte di prodotti. Le applicazioni tipiche dell'analogia storica includono le vendite di prodotti nuovi ea lungo raggio. In alcuni casi, viene utilizzato anche per prevedere i margini di profitto. |
| Precisione di questo metodo: | Il metodo dell'analogia storica si classifica come "scarso" per le previsioni a breve termine (da 0 a 3 mesi). Tuttavia, è considerato "da buono a giusto" nella sua accuratezza sia per le stime di previsione a medio termine (da 3 mesi a 2 anni) che a lungo termine (da 2 anni in su). |
| Risorse e dati richiesti: | Il metodo dell'analogia storica richiede diversi anni di dati sulle vendite su uno o più prodotti simili al tuo SKU più recente. Senza queste informazioni storiche, non sarai in grado di analizzare correttamente le tendenze di vendita o il comportamento degli acquirenti. |
Il metodo della media mobile
Il metodo della media mobile è talvolta chiamato "media mobile" o "media mobile".
Indipendentemente dal termine che preferisci, questo metodo analizza un intervallo di punti dati creando una serie di medie dall'intero set di dati. Per i marchi DTC, questo set di dati deriva dalle tue informazioni storiche e viene utilizzato per identificare i modelli di acquisto che potrebbero influenzare le tue stime.
La media mobile è un metodo di previsione statistica generalmente utilizzato per prevedere le tendenze a breve termine e la domanda a lungo termine. Viene spesso utilizzato insieme ai dati delle serie temporali per attenuare le fluttuazioni a breve termine (come la stagionalità) ed evidenziare i cicli di vendita a lungo termine.
Questa strategia trova la media da una serie di dati con data e ora, quindi applica tale media alla domanda futura dei tuoi prodotti.
Ma come si “muove” questo metodo? Si sta muovendo nel senso che puoi spostare la tua gamma di dati secondo necessità. Ciò rende la strategia più flessibile rispetto al fare affidamento su un set di dati rigido o su un modello di foglio di calcolo statico.
| A cosa serve questo metodo: | Il metodo della media mobile identifica le tendenze di vendita a breve termine e la domanda a lungo termine per i tuoi prodotti. È anche un metodo appropriato per mantenere il controllo dell'inventario su prodotti a basso volume o poco venduti dal tuo catalogo. |
| Precisione di questo metodo: | Il metodo della media mobile è abbastanza basso in termini di accuratezza delle previsioni. È considerato "scarso" per le previsioni a breve termine (da 0 a 3 mesi) e a medio termine (da 3 mesi a 2 anni) ed è "molto scarso" per quanto riguarda le stime a lungo termine (da 2 anni in su). |
| Risorse e dati richiesti: | Il metodo della media mobile richiede un minimo di 2 anni di dati storici e cronologia delle vendite se si verificano fluttuazioni stagionali. Altrimenti, se i tuoi prodotti non presentano stagionalità, puoi scegliere di utilizzare meno dati secondo necessità. |
Il metodo di proiezione delle tendenze
La proiezione delle tendenze è il modo più semplice per stimare le previsioni di produzione. Questo metodo utilizza i dati sulle vendite passate della tua azienda per prevedere la produzione futura.
L'idea è che i fattori responsabili delle tendenze passate e dei picchi di domanda continueranno più o meno allo stesso ritmo. In altre parole, si presume che le previsioni della domanda seguiranno modelli storici.
In questo modo, puoi stimare rapidamente i programmi di produzione poiché prevedi che le cose sembreranno come nei mesi, negli anni precedenti e così via.
La proiezione delle tendenze è uno stile di previsione quantitativo che si basa su dati tangibili e concreti delle vendite precedenti. Per utilizzare questo metodo, il tuo marchio deve avere circa 2 anni di dati accumulati e pronti per l'analisi.
| A cosa serve questo metodo: | La proiezione delle tendenze viene utilizzata per i marchi DTC che desiderano prevedere un modo semplice e senza complicazioni. È l'ideale per previsioni a medio o lungo termine per articoli di inventario popolari. |
| Precisione di questo metodo: | La proiezione delle tendenze si classifica come "molto buona" nella sua accuratezza per le previsioni a breve termine (da 0 a 3 mesi). Inoltre, è un'opzione "buona" per stime di produzione a medio termine (da 3 mesi a 2 anni) ea lungo termine (da 2 anni in su). |
| Risorse e dati richiesti: | La proiezione delle tendenze richiede alcuni anni di dati sulle vendite annuali per garantire l'accuratezza. Una buona regola pratica è avere tra 2 e 5 anni di dati da analizzare a fini di previsione. |
Il metodo del modello di regressione
La previsione di regressione delle vendite viene utilizzata per comprendere in che modo determinati fattori all'interno del processo di vendita influiscono sulle prestazioni del prodotto e in che modo tali fattori possono prevedere i cambiamenti nelle previsioni di vendita nel tempo.
Sebbene all'interno del modello di regressione siano in gioco sia le variabili indipendenti che quelle dipendenti, la variabile dipendente - la performance delle vendite - rimane sempre la stessa. Le prestazioni di vendita possono estendersi a qualsiasi cosa, dalle entrate totali ai prodotti totali venduti.
Al contrario, le tue variabili indipendenti sono i fattori che stai esaminando e che influiscono sulle prestazioni di vendita. Le variabili indipendenti comuni includono le tue strategie di marketing, le campagne sui social media o il numero di mercati in cui vendi.
Con la previsione della regressione delle vendite, i rivenditori possono ottenere informazioni su come potrebbe essere il futuro in base alle vendite precedenti e alle prestazioni di produzione.
L'analisi di questa performance aiuta ad anticipare le esigenze future e può rivelare i cambiamenti che devono essere apportati, come espandere dove si vende o spendere più soldi per il marketing.
| A cosa serve questo metodo: | La previsione di regressione esamina le variabili indipendenti e dipendenti che possono influenzare le prestazioni di vendita. Questo metodo aiuta a prevedere specifiche categorie di prodotti. |
| Precisione di questo metodo: | La previsione di regressione è classificata come "da buona a molto buona" per l'accuratezza della previsione sia a breve termine (da 0 a 3 mesi) che a medio termine (da 3 mesi a 2 anni). Al contrario, è noto che le previsioni a lungo termine (da 2 anni in su) hanno un'accuratezza "scarsa" con questo metodo. |
| Risorse e dati richiesti: | La previsione di regressione richiede diversi anni di cronologia delle vendite trimestrali per osservare le tendenze significative nelle prestazioni delle vendite. Richiede inoltre di considerare l'influenza di variabili indipendenti e dipendenti sui dati. |
Il metodo di analisi del ciclo di vita
Il metodo di analisi del ciclo di vita osserva il ciclo di vita di un prodotto per prevederne la crescita potenziale. Questo metodo descrive le prestazioni di un prodotto in un determinato intervallo di tempo sulla base di un'analisi della curva a S. Viene spesso utilizzato per anticipare le tendenze di acquisto e individuare le esigenze di vendita al dettaglio.
Il ciclo di vita di un prodotto è tipicamente suddiviso in cinque fasi:
- Sperimentazione e sviluppo
- Introduzione al mercato
- Crescita delle vendite di prodotti
- Maturità e saturazione del prodotto
- Declino del mercato per il prodotto
In diverse fasi di questo ciclo, la domanda dei tuoi prodotti e della tua produzione può aumentare, stabilizzarsi o diminuire costantemente. L'analisi di questo flusso e riflusso può guidare il processo decisionale per il rifornimento dell'inventario, il riordino e altro ancora.
Utilizzare questo metodo per prevedere la domanda di un nuovo prodotto? Esamina il lancio di un articolo simile per migliorare l'accuratezza delle tue stime.
In generale, la domanda inizia lentamente e poi accelera man mano che le tue promozioni entrano in gioco e i prodotti ottengono maggiore visibilità.
La difficoltà sta nel prevedere la velocità con cui progredirà il ciclo di vita del prodotto, motivo per cui è fantastico fare riferimento a elenchi di prodotti simili ove possibile.
| A cosa serve questo metodo: | Il metodo di analisi del ciclo di vita è radicato in un'analisi con curva a S del ciclo di vita del prodotto. Viene spesso utilizzato per generare previsioni di produzione per i nuovi prodotti che si preparano al lancio. |
| Precisione di questo metodo: | Il metodo di analisi del ciclo di vita è abbastanza basso per l'accuratezza delle previsioni. In effetti, è "scarso" nella sua accuratezza per le previsioni a breve termine (da 0 a 3 mesi) e semplicemente "da scarso a buono" per le previsioni a medio termine (da 3 mesi a 2 anni) e a lungo termine (da 2 anni in su). . |
| Risorse e dati richiesti: | Il metodo di analisi del ciclo di vita richiede dati sulle vendite annuali del prodotto preso in considerazione o dati da un prodotto simile quando si introduce un nuovo SKU sul mercato. |
Una previsione accurata richiede dati accurati
Una previsione accurata inizia con dati di inventario accurati. Periodo.
Fortunatamente, Cogsy e ShipBob possono aiutarti a eliminare i tuoi ostacoli all'accuratezza dell'inventario, così puoi prevedere la domanda con chiarezza e sicurezza.
L'importanza di avere dati precisi
Non è un segreto che dati accurati siano la linfa vitale del tuo marchio DTC. Dopotutto, più imprecisioni ci sono con i tuoi dati, più è probabile che tu possa incorrere in problemi.
Dati accurati ti assicurano di evitare esaurimenti e scorte eccessive, supportando nel contempo relazioni più solide con i fornitori.
Questo perché i fornitori si sentono frustrati quando i tuoi ordini di acquisto sono costantemente errati o richiedono molte modifiche. Dopotutto, questo crea più lavoro e mal di testa da parte loro.
Nel frattempo, dati accurati sono praticamente sinonimo di previsioni di inventario accurate. Quando i tuoi record di inventario sono affidabili, lo sono anche le tue previsioni di produzione e più migliori sono i tuoi record di inventario, meno lavoro dedichi ai tuoi fornitori e al tuo team di ordinazione.
Perché avere dati accurati è così difficile per i rivenditori
Riconoscere l'importanza di dati accurati non allevia le sfide associate alla loro raccolta e conservazione.
Mantenere l'integrità dei dati di vendita e di prodotto non è facile per i moderni marchi DTC, soprattutto con conteggi di inventario imprecisi che rappresentano uno dei maggiori fattori scatenanti.
Vari fattori possono causare conteggi di inventario imprecisi, comprese perdite di inventario non documentate, errori di evasione, magazzini disorganizzati e resi mal gestiti.
Sebbene uno qualsiasi di questi fattori possa compensare l'accuratezza, gestire più contemporaneamente aggraverà ulteriormente i tuoi problemi.
Fortunatamente, l'implementazione dei processi e della tecnologia giusti può supportare l'accuratezza e la facilità! — durante le tue operazioni di vendita al dettaglio.
Come Cogsy e ShipBob aiutano a risolvere queste sfide
Quando i rivenditori utilizzano Cogsy e ShipBob insieme, possono affrontare tonnellate di diverse sfide di e-commerce, in particolare quelle associate all'accuratezza dei dati.
Con l'integrazione Cogsy x ShipBob, puoi:
- Sincronizza automaticamente la cronologia delle vendite, gli ordini di acquisto e le informazioni sui prodotti.
- Ottieni informazioni più approfondite sulle tendenze del tuo inventario.
- Produci previsioni di produzione accurate basate su vendite storiche e tendenze di inventario.
- Crea facilmente ordini di acquisto con la giusta quantità di inventario per soddisfare la domanda futura.
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Domande frequenti sulla previsione della produzione
Di seguito sono riportate le risposte alle domande comuni sulla previsione della produzione.
Perché è importante la previsione della produzione?
Le previsioni di produzione sono più importanti che mai, soprattutto alla luce delle attuali sfide della catena di approvvigionamento e delle crescenti aspettative dei clienti.
Un'attenta previsione della produzione ti aiuta a fare stime accurate per la domanda futura. In questo modo, puoi inviare con sicurezza i tuoi ordini di acquisto e ordinare esattamente ciò di cui hai bisogno per soddisfare la domanda senza eccedere nelle scorte.
Quali sono i metodi di previsione più comuni?
Esistono diversi metodi di previsione tra cui scegliere in base a diversi fattori. I più comuni includono il metodo Delphi, il metodo dell'analogia storica, il metodo della media mobile, il metodo dell'analisi del ciclo di vita e il metodo della proiezione dei trend.
In che modo Cogsy e ShipBob consentono gli sforzi di previsione della produzione?
Integrando ShipBob con Cogsy, il tuo marchio può accedere ai dati in tempo reale per il tuo inventario e il tuo negozio online. I punti dati di inventario in tempo reale vengono aggiornati 24 ore su 24, in modo da poter prevedere la produzione con maggiore precisione ed efficienza.