22.3 C
New York

Detaljhandelsterminer: Hur man utnyttjar data för att revolutionera lagerhantering

Datum:

Covid-19-låsningar påskyndade en övergång till onlineshopping som redan var på god väg. Enligt Adobe Digital Economy Index, spenderar konsumenter nu i genomsnitt 6.7 miljarder dollar online varje månad på matvaror, upp från 3.1 miljarder dollar före pandemin. Adobe förväntar sig att kategorin kommer att nå en årlig siffra på 85 miljarder dollar 2022.

Denna fördubbling av efterfrågan sammanfaller med turbulens i försörjningskedjan på grund av frågor om arbetskraftsutbud, stigande inflation och geopolitiska kriser som kriget i Ukraina. Det är ett utmanande landskap för både återförsäljare och leverantörer.

Återförsäljare var tvungna att revolutionera lager och planering när pandemin slog till, och många företag hittar fortfarande sina fötter i den post-pandemiska ekonomin. Vissa analytiker har förutspått att det kan ta fram till mitten av 2024 för försörjningskedjor att återgå till relativt normala. Men den perioden av "normal" kan vara kortlivad: McKinsey rapporterar att betydande störningar i tillverkningsproduktionen nu inträffar i genomsnitt vart 3.7:e år.

Med så många faktorer som påverkar ömtåliga, sammanlänkade leveranskedjor, hur kan återförsäljare använda data för att reagera effektivt på störningar?

Anpassa eller tappa kunder

54 % av företagsledningen erkänn att de inte har tydlig synlighet av sina leveranskedjasdata efter nivå 1. Störningar i de tidiga stadierna förblir osynliga, och företag känner inte av konsekvenserna förrän det finns tomma utrymmen där produkterna ska finnas. Då är det för sent.

Konsumenter stötte på 60 miljarder slutsålda meddelanden från onlineåterförsäljare mellan mars 2020 och februari 2022, enligt Adobe. Köpare kommer nu sannolikt att se ett meddelande om slutsåld på en av 59 produktsidor, en ökning med 235 % från nivåerna före pandemi.

Att ha otillräckligt lager för att möta efterfrågan leder till utebliven försäljning, skadar rykte och skickar kunder till konkurrenter.

När störningarna i tillverkningen och leveranskedjan ökar måste återförsäljare optimera lagerhanteringen för att ge kunderna en bättre upplevelse. Företag som använder dataledda lösningar för att effektivisera leveranskedjans effektivitet kommer att skörda frukter.

Vanlig huvudvärk för lagerhantering

Siled datasystem: Stora kalkylblad klipper det inte längre. Med inventeringsdata spridda över interna och externa siled system, kan team inte hitta vad de behöver, när de behöver det.

Oförmåga att behandla data effektivt: Data är inte bra om du inte kan tolka det. Återförsäljare behöver verktyg som kan ansluta och korrelera alla lagerdata med påverkan av externa händelser. Utan dem kan återförsäljare inte proaktivt ta itu med inkommande störningar, exakt beräkna lageromsättningshastigheten och minska rabatter och överlager.

Ineffektiva processer: Manuella, felbenägna processer – som telefonsamtal och e-postkedjor med team i ditt ekosystem – är ineffektiva när du snabbt behöver fatta bra lagerrelaterade beslut. Värdefulla medarbetare slösar tid på att spåra upp tillgängligt lager snarare än att avsluta en försäljning eller hantera en kundrelation.

Hur kan återförsäljare hantera leveranskedjor för att minimera störningar?

Eftersom avbrott kan orsaka lagerbrist eller överskott som upptäcks långt efter att de har ägt rum, måste företag komma före i leveranskedjan genom att samla in, klassificera och strukturera data. De flesta företag förstår behovet av att utnyttja sin data, med 89 % av företagen som uppger att de behöver programvara för datahantering i sin hela leveranskedja.

AI och maskininlärning kommer i allt större utsträckning att spela en roll i supply chain management. De kan hjälpa återförsäljare att bli mer sofistikerade i hur de hanterar störningar, automatisera reaktioner och förutsäga potentiella utmaningar innan de inträffar.

Programvara för detaljplanering gör det möjligt för företag att orkestrera en integrerad process från planering och utveckling till leverans och omni-channel försäljning. Med rätt programvara kan återförsäljare planera, visualisera och utföra baserat på realtidsplaner kontra faktisk feedback under hela produktens livscykel.

Hur kommer data att forma framtiden för lagerhantering?

Exakt, uppdaterad och relevant data är livsnerven i framgångsrik lagerhantering. Nästa generations analys- och planeringsverktyg tolkar stora mängder data så att återförsäljare kan förutse och reagera på störningar innan de påverkar lagernivåerna.

Digitaliseringen minskar manuella uppgifter, vilket frigör tid för anställda att fokusera på innovation, hantera relationer och förbättra produktionen. Ännu bättre, AI och maskininlärning kan hjälpa till att fatta beslut som minskar säkerhetslagernivåer och bärkostnader och ökar lageromsättningen. Detta kommer att underlättas av mer exakta och realtidsprognoser, i sin tur med stöd av prediktiva modeller.

Sammantaget kan vi förvänta oss att se en smartare dataanvändning som leder till snabbare och bättre underbyggda beslutsprocesser. I slutändan kan utmaningarna från pandemin och samtidiga problem med leveranskedjan ses som en vändpunkt för detaljhandeln – en punkt där lagerhanteringen förändrades till det bättre.

Om författaren

Som expert på affärslösningar för den globala konsumentvaruindustrin har Paula Biste under de senaste 15 åren givit företag råd om mjukvaruteknologi. Karriären har gett henne ovanlig insikt i produktutveckling, tillverkning och varuexponering. Hon ger just nu råd till återförsäljare och varumärken över hela världen om hur de kan digitalisera sina end-to-end-varuexponeringsprocesser som affärskonsult på Centrisk programvara.

  • Myntsmart. Europas bästa bitcoin- och kryptobörs.Klicka här
  • Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
  • källa: https://www.allthingssupplychain.com/retail-futures-how-to-harness-data-to-revolutionize-inventory-management/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=retail-futures-how-to-harness-data-to-revolutionize-inventory-management

Relaterade artiklar

plats_img

Senaste artiklar

plats_img