Пандемия Covid меняет представление о том, как работают компании. Несмотря на взлеты и падения в том, как менялись отрасли, общей положительной чертой является то, что это побудило руководителей компаний заняться большей автоматизацией процессов. Ключ в том, чтобы найти точку поворота, а затем перейти к последующим процессам. Например, в розничной торговле отправной точкой является обновление прогнозирования спроса.
Изменение покупательского поведения потребителей внесло много неопределенности в прогнозирование спроса. Тем не менее, ИИ приходит на помощь, делая прогнозы более удобными, быстро адаптируемыми, более точными и масштабируемыми. Согласно отчету marketsandmarkets.com, вот выдержка.
«Сегмент потребительских товаров и розничной торговли, по оценкам, будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста на рынке облачных услуг в течение прогнозируемого периода, за ним следует сегмент ИТ и ITeS. Розничные продавцы модернизируют свою ИТ-инфраструктуру, чтобы использовать объединенную и совместную рабочую силу для повышения общей производительности. Кроме того, большинство ритейлеров переключают свое внимание на коммерческие веб-сайты, поскольку онлайн-покупки набирают обороты во время пандемии, поскольку большая часть населения изолирована дома во время пандемии».
Связанное с этим наблюдение взято из отчета Gartner о том, что гиперавтоматизация является главной стратегической технологической тенденцией на 2020 год. Ключ в том, чтобы делать (автоматизировать) это правильно, а также уметь делать правильную автоматизацию. Мы немного углубимся в детали.
Итак, когда розничные продавцы сталкиваются с повышенным спросом, когда все больше пользователей выходят в интернет, а отрасль переходит на гиперавтоматизацию, с чего нам начать? Когда есть ряд процессов для автоматизации, как мы их синхронизируем? Понимание этих вопросов можно получить, поняв цепочку поставок и выявив единую точку отказа. Для большинства ритейлеров это система определения/прогнозирования спроса. Например, если прогнозы спроса оказываются неверными, розничный продавец сталкивается не только с частыми случаями отсутствия товара на складе, но и с его избытком, что приводит к двойному удару. Планирование отгрузки/логистики, основанное на неверных данных о спросе, также приводит к завышенным затратам на логистику. Короче говоря, неэффективность распространяется на все последующие процессы, и, следовательно, автоматизация в некоторых случаях может оказаться бесполезной или даже вредной! С другой стороны, правильно прогнозируйте спрос и напрямую используйте преимущества, а также создайте прочную основу для автоматизации остальных процессов. В качестве опорного приложения и основы ритейлеры получают 4 преимущества роста, когда используют его.
1. Быть активным, а не реактивным
В модели, ориентированной на заказы, отдел продаж ждет заказов от клиентов (дистрибьюторов или розничных продавцов). Этот процесс работает нормально, но зависит от таких условий, как наличие на складе, давление на маржу и часто неоптимальные затраты на логистику. Тенденцию можно обратить вспять, чтобы добиться упреждающего выполнения, основанного на подталкивании, путем лучшего понимания сигналов спроса. В качестве основы для повторных или общих заказов можно использовать хорошую систему прогнозирования спроса, которая предсказывает спрос на детальном уровне (например, SKU, местоположение, выполняемое еженедельно и ежемесячно) в сочетании с историей предыдущих заказов.
2. Включение практических идей с прогнозированием спроса
Инсайты хороши, но лучше, если они применимы к действиям. Информация о прогнозировании спроса является основой того, что должен иметь ритейлер, и, следовательно, необходимо, чтобы она была действенной. Чтобы идеи были действенными, они должны работать на детальном уровне как минимум в двух измерениях — продукт и время. Соответственно, он должен работать на уровне SKU-Store или SKU-DC, а также на уровне Weekly или Monthly.
3. Инвестируйте в системы Foundation для дальнейшего роста
Прогнозирование спроса на основе ИИ считается основополагающим, поскольку оно обеспечивает тщательно подобранный источник данных для многих вариантов использования в дальнейшем. Например, это обеспечивает хорошую основу для оптимизации функции логистики при отгрузке товаров конечным потребителям. То же самое и с оптимизированными системами закупок. Короче говоря, это также способствует повторному использованию усилий по разработке данных, поскольку источники данных, необходимые для прогнозирования спроса, являются общими для многих функций. По мере расширения бизнеса одна и та же платформа может помочь автоматизировать несколько вариантов использования синергетическим образом, тем самым получая преимущества по стоимости и конкурентные преимущества.
4. Использование преимуществ платформы для создания унифицированного пользовательского интерфейса
Несколько продуктов могут существовать вместе, но использовать общую платформу. Ориентированная на API архитектура озера данных для платформы помогает создавать пользовательский интерфейс тонкого клиента. Тонкий слой пользовательского интерфейса способствует гибкости. Функции можно легко включать и отключать, а также легко добавлять новые элементы управления пользовательского интерфейса. Здесь снова базовый набор механизмов доступа пользователей позволяет реализовать сценарии с несколькими арендаторами.
В заключение, по мере того, как мы выходим на постковидную «новую нормальность», ритейлерам, безусловно, нужно прямо сейчас обратить внимание на стратегические области для автоматизации бизнес-процессов. Это позволит ритейлерам уделять больше времени управлению категориями, переговорам с дистрибьюторами и тому подобному, что позволит им сосредоточиться на факторах, формирующих спрос, таких как рекламные акции и оптимизация ассортимента, чтобы еще больше влиять на спрос.
