LEAFIO dostarcza rozwiązania w chmurze, które optymalizują i automatyzują łańcuch dostaw dla firm detalicznych. Dzięki 10-letniemu doświadczeniu, zrealizowaniu 150 projektów w 15 krajach i zespołowi 200 osób, LEAFIO wyróżnia się jako ekspert w dziedzinie optymalizacji zapasów.
Optymalizacja zapasów to znacznie więcej niż efektywna i skuteczna praca nad łańcuchem dostaw, promocją handlową i zarządzaniem. Niezależnie od tego, czy zajmują się Państwo marketingiem w branży zdrowia i urody, majsterkowania, specjalistycznego handlu detalicznego, artykułów spożywczych, elektronicznych, ropy naftowej i gazu, czy też supermarketów, istnieje jedna spójna prawda: każda z tych branż ma podobne problemy, które można rozwiązać w ten sam sposób.
Optymalizacja łańcucha dostaw rozwiązuje problemy związane z zapasami i promocją, z którymi borykają się handlowcy.
Jednak zrównoważona optymalizacja na każdym etapie łańcucha dostaw wymaga szeregu rozwiązań programowych do dokładnego prognozowania.
Optymalizacja nie zawsze była łatwa, zwłaszcza jeśli chodzi o wydajność powierzchni sklepowej. Merchandiserzy muszą brać pod uwagę produkt, pozycję i zysk przy określaniu optymalnej strategii marketingowej. Możemy wzmocnić tę strategię, wykorzystując dane do automatycznego generowania planogramów, które są częścią zintegrowanego rozwiązania merchandisingowego, obejmującego proces od końca do końca, a rezultatem jest skuteczne rozwiązanie typu "wszystko w jednym".
W zarządzaniu trzecią promocją widzimy zwiększone zapotrzebowanie na pomoc firmom detalicznym w zarządzaniu prognozami dla promocji handlowych. Prognozowanie sprawia, że analiza danych jest nie tylko pomocna, ale wręcz niezbędna.
Nic dziwnego, że prognozowanie to tylko wierzchołek góry lodowej. Próba przewidzenia potrzeb magazynowych produktów i pozycji marketingowej prowadzi do innych wyzwań.
Ogromna ilość złożonych procesów wymaga również koordynacji międzyfunkcjonalnej pomiędzy działami i dostawcami. Rosnące trendy wskazują, że firmy widzą nadmiar zapasów artykułów promocyjnych. W zależności od pionu i lokalizacji, ilość ta waha się od 20%-70%.
Porównanie procesu promocyjnego z procesem regularnej sprzedaży pozwala lepiej zrozumieć różnice i poprawić plany rozwoju.
Zasadniczą różnicą między sprzedażą regularną a promocyjną jest szybkość i częstotliwość, z jaką działa sprzedaż promocyjna. Typowe planowanie sprzedaży zaczyna się od planowania asortymentu, następnie przechodzi się do planowania negocjacji z dostawcami, merchandisingu, logistyki, finansów itd. Regularna sprzedaż odbywa się co roku, natomiast sprzedaż promocyjna odbywa się co tydzień, a czasami co dwa tygodnie, co powoduje ogromną presję na operacje.
W odpowiedzi na zwiększone wymagania, firmy detaliczne często realizują cztery etapy rozwoju strategii promocyjnej. Te cztery etapy to:
Każda faza składa się z kilku etapów i koordynacji pomiędzy działami. Na przykład, osoby o różnych rolach pracują jednocześnie nad setkami, a nawet tysiącami SKU w ramach równoległych działań promocyjnych, co tworzy ogromną złożoność.
Procesy zarządzania promocjami muszą być wysoce wydajne, w przeciwnym razie będą nieskuteczne.
Istnieją dwa sposoby prognozowania modelu strategii promocyjnej.
Można zatrudnić osobę, która zrobi to za Państwa. Ten proces jest prosty. Państwa prognostyk porównuje sytuacje rynkowe, kieruje się intuicją i uzyskuje 50% wskaźnik dokładności.
Nie ma sposobu na uzyskanie wiarygodnych i spójnych wyników. Zwiększona sprzedaż tworzy większy popyt, a brak lekcji zapasów efektywność. W rezultacie prognostycy gromadzą nadmierne zapasy, a proces ten trwa tylko po to, aby ponownie wystąpiły te same problemy.
Inną możliwością jest działanie jak znani giganci branży. Facebook, Amazon, Google i Alibaba nauczyły się analizować ogromne ilości danych i wykorzystywać wyniki do poprawy efektywności.
Średniej wielkości detaliści mogą reagować tak samo, jak te większe firmy. Dlaczego nie zrobić tego samego w przypadku prognozowania Państwa sprzedaży detalicznej?
W idealnej sytuacji duże dane pochodziłyby z podobnych źródeł, dzięki czemu sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe byłyby prostym procesem. Jednak dane nieustrukturyzowane pochodzą z różnych plików: poczty elektronicznej, arkuszy kalkulacyjnych, dokumentów itp. Musimy określić rodzaj potrzebnych danych wysokiej jakości i połączyć je z tych różnych źródeł.
Skuteczna optymalizacja zapasów/promocji może być zrealizowana za pomocą prostej formuły:
Posiadanie wysokiej jakości danych nie rozwiązuje problemu od razu. Modele AI muszą się nauczyć przewidywać wyniki, a to się dzieje tylko przy wysokiej jakości big data. Aby osiągnąć ten poziom efektywności, marketerzy mogą zastosować pięć kroków w celu optymalizacji zapasów handlowych.
Na te kroki potrzeba co najmniej sześciu miesięcy, a na przejście przez cykl roczny i analizę wszystkich promocji handlowych - 12 miesięcy.
Kompleksowe rozwiązanie, takie jak AI + rozwiązania do zarządzania promocjami, poprawia zdolność firmy do koordynowania procesów. Wewnętrzny przepływ zapewnia wielopoziomowe, wieloetapowe procesy dla nadchodzących promocji. Każdy uczestnik procesu wykonuje zadania w odpowiednim czasie.
Model AI przewiduje aktualną wydajność promocji i redukuje czas poświęcony na tworzenie prognoz. Odpada zgadywanie. Nie muszą już Państwo polegać na planiście, który przewiduje Państwa sukces częściowo na podstawie danych, a częściowo na podstawie przeczucia.
Im więcej promocji handlowych, tym szybciej modele będą się uczyć i doskonalić. Ostatecznie dane stają się dokładniejsze niż wyniki zarządzania promocjami.
Niestety ponad 80% detalistów nie posiada danych potrzebnych do analizy AI. Zebranie wysokiej jakości big data może zająć 18-24 miesięcy. Należy zacząć strukturyzować i gromadzić dane już teraz, aby zgromadzić dane historyczne niezbędne do analizy.
Dane przetwarzane przez AI muszą być dobrze skoordynowane w zarządzaniu procesami end-to-end. W razie potrzeby należy skorzystać z pomocy w celu określenia, jakie dane są potrzebne i opracowania porównań.
Przy podejmowaniu tej operacji należy pamiętać o następujących kwestiach:
Optymalizacja zapasów musi być stopniowa i systematyczna. Mogą Państwo wykorzystać technologię AI, aby wykorzystać swoją pozycję na rynku i stać się bardziej konkurencyjnym, ale tylko wtedy, gdy z czasem zgromadzą Państwo wystarczającą ilość danych.
Najlepszym momentem na rozpoczęcie przygotowania danych jest teraz. Należy gromadzić dobre dane, które są przetwarzane przez AI i dobrze skoordynowane w zarządzaniu procesami end-to-end. Proszę połączyć tę strategię z ciągłym doskonaleniem w celu zwiększenia konkurencyjności Państwa firmy, a będą Państwo na dobrej drodze do efektywnej optymalizacji zapasów.
Globalny handel detaliczny
Globalny handel detaliczny
Globalny handel detaliczny
Nie przegap naszego cotygodniowego biuletynu
