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            大數據給零售供應鏈管理帶來的價值

            2020-12-28 09:56:01  來源:企業網D1Net

            摘要:零售商正努力跟上不斷增長的在線購物需求。他們發現,隨著客戶轉向在線商務,冠狀病毒疫情徹底顛覆了他們的商業模式。這促使許多零售商尋求更多依靠大數據的創新電子商務營銷模式。
            關鍵詞: 大數據 供應鏈
              研究表明,大數據分析正在重新定義人們在21世紀的零售供應鏈管理方法。
             
              零售商正努力跟上不斷增長的在線購物需求。他們發現,隨著客戶轉向在線商務,冠狀病毒疫情徹底顛覆了他們的商業模式。這促使許多零售商尋求更多依靠大數據的創新電子商務營銷模式。
             
              因此,零售商在保持供求關系方面的工作更加艱巨。但是值得慶幸的是,新技術和新工具可以在這個領域帶來巨大的變化。利用大數據和分析技術,零售商可以更容易地優化他們的供應鏈。以下是人們需要知道的改善零售供應鏈管理的知識。
             
              實時管理交付
             
              作為零售商,開展業務和獲利的關鍵要素是盡快收到貨物,并確保貨物也能迅速交付給商店或客戶。大數據通過使零售商能夠實時管理交付而提供幫助,這是零售供應鏈管理的關鍵。
             
              零售商可以了解交通和天氣狀況最新信息,以及正在運輸的貨物所在的位置。反過來,客戶將清楚地知道確切的交貨時間。這對需要按時到達的易腐貨物或客戶希望盡快收到訂購產品的零售商來說尤其有利。
             
              利用放置在包裝上的RFID跟蹤傳感器來獲取更新并加快庫存管理流程。當貨物到達時,RFID閱讀器可以立即掃描整箱貨物,以檢查是否所有貨物都符合訂單要求,從而能夠立即卸貨。
             
              更好的揀選時間
             
              許多零售商的另一個重要組成部分是揀選和包裝訂單。這是一個傳統的勞動密集型流程,在以往,只有大型零售商才能通過自動化揀選機器人或組織大量員工來加快揀選速度。如今采用大數據,即使是小型零售商也可以改進其流程,并在更好的揀選時間進行揀選。
             
              從各種來源獲取信息,例如倉庫布局、產品庫存、訂單詳細信息和過去的揀貨時間,并將這些詳細信息輸入分析程序。根據定義的規則,大數據解決方案可以計算和模擬選項,以確定最佳揀選流程。調整不同的設置和參數來測試準則,然后將它們分發給倉庫團隊和商店員工。從長遠來看,這可以節省大量時間,并提高客戶滿意度。
             
              細分供應鏈
             
              如今,消費者比以往任何時候都期待獲得更加個性化的購物體驗和客戶服務。零售商可以通過數據對供應鏈進行細分,更好地迎合不同的目標市場,提高轉化率。通過記錄數據分析告訴零售商在不同渠道(例如,網絡、移動和社交)與購物者的互動,從而使其向購物者提供個性化服務。
             
              其細分可能與愛好、價值觀、地理位置、年齡段、價格意識或其他因素有關。而分解內容可以增加整體收入和利潤,因為零售商更有可能將潛在客戶變成購買者,并將其變成回頭客。
             
              改善供應商管理
             
              零售商可能與供應鏈中的多家公司合作??赡軙兄边\供應商、物流供應商、包裝供應商和其他供應商,他們需要組織、管理和審查。反過來,試圖提高盈利能力和可靠性也可能是一項挑戰。
             
              大數據技術可以提供幫助。分析解決方案可以將供應商的實際績效與其關鍵績效指標(KPI)進行比較。其程序可以幫助查看哪些供應商在按時交貨、客戶滿意度和貨物破損等方面落后于人。
             
              將大數據程序與供應商系統、財務投入(例如每種商品的成本)以及與客戶反饋(尤其是投訴)相關的社交網絡進行集成。設置報告和警報,以便在關鍵績效指標(KPI)低于預定范圍或數據以其他方式發生重大變化時自動生成。讓供應商了解這些系統并保持警惕。這種跟蹤、分析和審查將幫助供應商提高客戶服務和業務盈利能力。
             
              更好的計劃
             
              大數據還可以通過檢查人口統計數據和經濟指標的線索來幫助零售商預測趨勢。機器學習算法通過挖掘“情感分析”數據來確定消費者的行為和對背景的興趣,它還可以幫助零售商預測銷售表現最佳的產品,從而減少庫存的消耗。
             
              在以往,零售商不得不花費大量時間仔細研究文檔并猜測可能的結果,如今擁有大數據可以處理這項工作。零售商可以通過多種方式使用大量信息來改善其零售供應鏈,那么為什么不立即開始采用這項技術呢?

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            責編:zhangwenwen

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