Veri Analizi, Perakendede Envanter Optimizasyonunu Geliştirmeye Nasıl Yardımcı Olabilir?

Research and Markets tarafından hazırlanan bir rapor, dünya çapında perakende analitik pazarının 2019 ile 2025 arasında %18 oranında büyümesinin beklendiğini belirtiyor. Bu, pazarın yakında 9,5 milyar dolar değerinde olacağı anlamına geliyor.

Uber etkileyici iken sayı “Nasıl” sorusunu soruyor. Elli yıl önce var olmayan bir teknoloji, 10.000 yıldan beri var olan bir endüstride nasıl bu kadar büyük bir etki yaratıyor ? Buna basit bir cevap, uygun olduğu gerçeği olabilir. Bir yetenek olarak veri analitiği , bir bütün olarak envanter optimizasyonu ve perakendeciliğin çehresini değiştirmek için gereken her şey olmuştur .

Perakendede büyük veri nedir ?

Perakende için büyük veri ve analitik, iş modellerini ve performansı ifade etmek için kullanılan veriye dayalı araçların uygulamasıdır. Daha yüksek bir düzeyde, perakendede büyük veri veya veri bilimi , perakende ekonomisinde iş analitiği süreçlerinin mobilizasyonudur.

Perakendeciler , karar verme ve envanter yönetimini , operasyonel verimliliği, satışları ve genel müşteri deneyimini iyileştirmek için kullanılabilecek temel içgörüler elde etmek için iş zekası ve büyük veri analitiğinden yararlanır .

Perakendede büyük verinin ürettiği bu bilgi , perakendecilerin şunları yapmasını sağlar:

• Hedef kişileri bulun
• Müşteri davranışı ve satın alma kalıpları oluşturun
• Müşteri tercihlerini karşılaştırın
• Konum tabanlı ve mevsimsel eğilimleri belirleyin

Bu, perakendede büyük verilerin rolüyle ilgiliyken, envanter yönetimine odaklanmamızı sağlayalım.

Envanter yönetimi analitiğinin mevcut durumu ve veri analitiğinin rolü

2028 yılına kadar 3,82 Milyar ABD Dolarına ulaşması öngörülen envanter yönetimi çözümü pazarı, hızla büyüyen bir pazardır. Rekabetçi düzeyde verimlilik için yoğun taleple desteklenen günümüz envanter yönetimi yetenekleri, doğru envanter ve iş süreçlerinin otomasyonunun ötesine geçiyor. Akıllı veri keşfi , veri madenciliği ve analitiği, daha iyi kârlılık ve üretkenlik için gereken veri destekli kararların alınmasına yardımcı olan iş içgörüleri sağlamanın anahtarına sahiptir.

Verimli envanter optimizasyon çözümleri , geçmiş satışların büyük bir bölümünü analiz edebilir ve mevsimsellik ve teslim sürelerini ekleyerek gelecekteki envanter talebini tahmin edebilir. Ayrıca, büyük veri çağında envanter optimizasyon teknikleri size müşteri tercihleri, ürün performansı ve kanal performansı hakkında fikir verebilir.

Büyük verilerin envanter optimizasyon çözümlerine dahil edilmesi, aşağıdaki gibi soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir:

1. Stok seviyelerini düşük tutarken talebi karşılamak için gereken stok miktarı nedir?
2. Stok yönetimi nasıl optimize edilebilir?
3. Ürün geri çağırmaları nasıl azaltılabilir?
4. Yavaş hareket eden hisse senetlerinin performansını artırmak için çapraz satış nasıl etkinleştirilebilir?

Envanter yönetiminde veri analitiğinin kullanım durumlarını bilmek önemli olmakla birlikte, nasıl sorusuna cevap vermek de aynı derecede önemlidir.

Veri analitiği, envanter yönetimi sürecini nasıl pürüzsüzleştirir? 4 modelinin kullanımı sayesinde.

1. Tanımlayıcı analitik: Perakendecilere envanter performansının özetini verir - öğelerin hareketi, yenileme hızı vb.

2. Teşhis analizi: Nedenine yanıt verir. Ürünler neden tükendi? Müşteri neden kötü bir inceleme bıraktı? Vb.

3. Tahmine dayalı analitik : Envanter yönetimi geçmişi temelinde eğilimleri ve müşteri davranışını tahmin etmeye yardımcı olur.

4. Kuralcı analitik: Perakendecilerin tüketici duyguları, arz şokları, talep vb.

Perakende ve envanter optimizasyonu için büyük veri ve analitiklerin üst düzey faydalarını incelediğimize göre, şimdi ayrıntılara geçelim.

Envanter optimizasyonu için veri analitiğinin faydaları nelerdir?

Daha iyi envanter yönetiminin yollarını belirlemek, herhangi bir perakendeci için kilit bir roldür. Perakende için büyük veri ve analitiğin benimsenmesi bunu kolaylaştırır. İşte veri analitiğinin envanter yönetimini iyileştirmeye yardımcı olmasının birçok yolu.

ihtiyaçların tahmini

Perakende alanındaki büyük verilerin kilit unsurlarından biri, envanter optimizasyon özelliği için tahmine dayalı analitiktir. Müşterilerin davranışlarındaki değişiklikleri tahmin etmek, envanter yönetimini verimli hale getirmede uzun bir yol kat edebilir.

Yıl boyunca farklı noktalarda müşteriler tamamen farklı satın alma alışkanlıkları gösteriyor. Bir perakende satış evi, bu değişen trendlerde bir model bulamadığı zaman, müşterilerin gerçekten istedikleri şey için hiçbir boşluk bırakmadan ihtiyaç duymadıkları bir envanterle baş başa kalırlar. Veri analitiğiyle, yılın hangi zamanında envanterlerini neyle stoklayacaklarına dair içgörüler elde ederler. Bu, yalnızca yanlış stoklama sorununa yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda onları müşterileri için son dakika ürün tedarik etme telaşından da kurtarır.

[ Ayrıca Okuyun : Büyüyen işletmeler için tahmine dayalı analitikten nasıl yararlanılır ]

ikmal optimizasyonu

Çok fazla yavaş hareket eden öğeye sahip olmak veya trend olan bir öğenin bulunmaması hem müşteri memnuniyetine hem de kâra zarar verebilir.

Uzun bir süredir, çalışanların envanteri manuel olarak kontrol etmesi ve ardından, tamamen tahmin çalışmasına dayalı olarak, bir öğenin ne kadarının yeniden sipariş edilmesi gerektiğini tahmin etmesi gerekiyordu. Artık karışıma veri analitiği eklediğinizde, satış trendleri, trend olan bir ürünün stoktan çıkma hızı, yavaş hareket eden bir ürünün satılma hızı vb. gibi temel iş unsurlarını analiz edebilirsiniz.

Tüm bu bilgiler emrinizdeyken, yavaş hareket eden öğeleri en sık kullanılan raf konumlarından uzak tutarak ve bunları gerçekten ihtiyaç duyulan öğelerle değiştirerek en iyi yenileme optimizasyon kararını almak kolay hale gelir. En iyi yanı, bugün piyasada bir ürünün yenilenmek üzere olduğunu perakendecilere bildiren birkaç envanter optimizasyon aracının bulunmasıdır.

[ Ayrıca Okuyun : İşletmeniz için envanter yönetimi uygulamasıyla akıllı bir karar verme ]

Stok tükenmesini önleyin

İkmal optimizasyonunun bir uzantısı, stokların tükenmesinin önlenmesidir. Alışveriş yapanlar, ihtiyaç duydukları ürünü bulamazlarsa, hızla diğer perakende evlerine yöneleceğinden, perakendeciler için büyük bir zorluktur.

Buradaki envanter optimizasyonu için veri analitiği, teslim sürelerinin hesaplanmasına yardımcı olabilir - sipariş verdikten sonra bir ürünün deponuza ulaşması için geçen gün sayısı. Bu teslim süresi daha sonra güvenlik stoğunu tahmin etmek ve perakendecileri ne zaman yeniden sipariş vermeleri gerektiği konusunda bilgilendirmek için mevcut satış verileriyle birleştirilebilir.

Sipariş karşılamayı hızlandırın

Perakende iş verileri, sipariş karşılama hızını iyileştirme gücünü elinde tutar. Sevkiyat maliyetini azaltmak ve teslimatı hızlandırmak için siparişlerin en yakın depoya atanması yaygın olsa da, envanter optimizasyonu için veri analitiği çok daha fazlasını yapabilir.

Doğru büyük veri teknolojisi seti ile, teslimat zaman çizelgesi temelinde ürünün depoda nerede saklanması gerektiğini belirleyebileceğiniz bir sistem oluşturabilirsiniz. Ayrıca, personelin malları toplaması ve paketlemesi için gereken süreyi azaltmak için personele öğenin tam yerini söyleyebilir.

Hızlı hatırlama

Talihsiz olsa da, öğelerin geri çağrılması izole olaylar değildir. Çok sık oluyorlar. Bu olaylar sadece maliyetli olmamakla birlikte, derhal ele alınmazsa bir markanın imajını zedeleme eğilimindedir.

Şimdi, ürün geri çağırmanın büyük bir kısmı satış detaylarını takip ediyor. Büyük veri, tedarik zincirinin her aşamasında ürünü numarasına ve sevkiyat detaylarına göre takip ederek bu konuda yardımcı olabilir . Amazon gibi büyük perakendecilerin yaptığı şey, kusurlu ürünlerin satıldığı kişileri bulmak ve ardından zamanında düzeltmek için web sitelerini incelemek için doğrudan sosyal medyadan web sayfalarını izlemek için büyük verileri kullanmaktır.

Artan müşteri memnuniyeti

Veri analitiğiyle desteklenen envanter yönetimi çözümleri, ürün iade nedenlerini takip ederek ve perakende yolculuğunun lojistik yönünü düzene sokarak satın alma deneyimini iyileştirmede büyük bir rol oynar.

Daha iyi envanter yönetimi ile müşteri memnuniyetinin nasıl sağlanabileceğine dair bazı yollara bakalım .

• Müşteriler, tekrar sipariş vermeme veya ürünleri iade etme nedeni olarak nakliye deneyimini gösteriyorsa, güvenilir bir taşıyıcı hizmetine geçmek.
• Müşterinin yanlış ürünü alması, perakende satış işindeki diğer bir yaygın zorluktur. Basit bir barkod taramasıyla çözülebilecek bir şey. Örneğin, bir depo çalışanının yanlışlıkla yanlış bir öğeyi seçtiğini, bir barkod tarayıcısının bunları bilgilendirerek, öğe gönderilmeden önce sorunu düzeltmelerine olanak tanıdığını varsayalım.
• Müşterilerin bir ürün satın aldıklarında ne satın aldıklarına/görüntülediklerine ilişkin veriler emrinizdeyken, onları ek, tamamlayıcı ürünlere yönlendirmek son derece kolay hale gelir. Bu, yalnızca müşterilerin daha akıllı satın alma kararları vermesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda perakende satış evinin kârlılığını da iyileştirir.

Azaltılmış maliyetler

Envanter yönetiminin maliyet etkisini anlayan çok az perakendeci var. Çoğu, aşırı veya yanlış eşya taşımanın mali etkisini görmezden gelme eğilimindedir. Talep edileni stoklamak önemli olmakla birlikte, depo alanını plansız bir şekilde boşa harcamamak için bir denge bulmak da aynı derecede önemlidir.

Ama bunu nasıl sağlıyorsunuz? Envanter maliyetini bilerek.

Bir envanter maliyeti aşağıdaki gibi giderlerden oluşur:

• Lojistik ve depo maliyeti
• Malzeme taşıma maliyeti
• Depolama maliyeti
• Sermaye maliyeti
• sigorta maliyeti
• Risk tutma maliyeti

Envanter maliyetini anlamak ve onu yönetmek, envanter alanını en iyi şekilde yönetmek önemlidir. Bunu yapmanın yolu, talebi tahmin edebilmeniz ve emniyet stoğu seviyelerini bulabilmeniz için gerçek zamanlı envanter verilerinden içgörüler toplamaktır.

[ Ayrıca Okuyun : Büyük verinin üretimdeki rolü nedir?]

Artık envanter yönetiminizi veri analitiğiyle birleştirmenin temel faydalarını incelediğimize göre, nasıl yapılacağı sorusu ortaya çıkıyor. Karmaşık cevap – belirli envanter yönetimi sorunları etrafında çalışan araçlara yatırım yapın. Mantıklı cevap – Appinventiv gibi bir veri analizi hizmetleri şirketine yatırım yapın ve perakende satış eviniz için süreci onların yönetmesine izin verin.

Appinventiv, veri analitiğini envanter yönetimiyle nasıl birleştirir?

Appinventiv'de veri analistleri ve mühendislerden oluşan ekibimiz, işletmelerin envanterlerini yönetmelerine yardımcı olan perakendeye özel çözümler oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. Uzmanlığımız özelleştirilmiş çözümler oluşturmak olsa da, genellikle tüm veri analizi çözümlerine eklediğimiz özellik kümeleri şunlardır:

• Envanter verileri ile depo, satış kanalı, POS sistemi ve 3PL'ler arasında senkronizasyon
• Envanter stok takibi ve raporlaması için otomasyon
• Envanter verilerini, fazla satış yaptığınızda veya bir öğenin bitmek üzere olduğunu bildiren raporlara dönüştürmek için algoritmalar
• Bekleyen siparişler, varış tarihleri ​​ve fatura bilgileri vb. için izleyici.

Bunlar, tipik bir Appinventiv yerleşik envanter yönetimi çözümünün sahip olduğu özellik kümesine yalnızca bir bakış. Siz de geleceğe yönelik bir envanter optimizasyonu çözümü mü arıyorsunuz? Size yardım etmemize izin verin .