Связывают ли ваши системы прогнозирования спроса все категории в магазине?
Целостное понимание потребительского спроса с учетом всех категорий (групп товаров или объединение подгрупп товаров) и каналов улучшает сквозную цепочку поставок. Недавний всплеск потребления стал настоящим испытанием для технологий розничных сетей, определяющих истинный спрос. Стоит добавить сюда влияние событий 2020 года, пандемию и связанные с ней изменения в поведении покупателей, которые изменили соотношение интересов покупателей как по категориям, так и по каналам. Сегодня поговорим о том, как сделать так, чтобы система прогнозирования спроса имела полный набор данных и не оставляла слепые зоны в ваших процессах.
Что происходит, если система прогнозирования не учитывает все категории товаров?
Все глобальные и локальные всплески нужно вовремя обрабатывать, именно в этом ключевой момент успеха в розничной торговле. И, чтобы реагировать оперативно, ритейлеру нужно иметь целостную картину данных для качественного прогнозирования. Какие же возникают проблемы, когда системы отслеживают только определенные группы товаров и не учитывают весь магазин?
К примеру, есть система для прогнозирования, дающая понимание потребительского спроса по основным категориям магазина, и отдельно система для анализа сопутствующих групп товаров и категории fresh. Как связать данные, чтобы увидеть, как покупатели переходят между категориями и как все составляющие бизнес-процессов влияют друг на друга?
Происходящее в одной части магазина неминуемо влияет на другие элементы процесса в ритейле. Недавнее исследование EsembleIQ (потребуется подписка) показывает, что только 36% опрошенных профессионалов цепочки поставок в рознице подтвердили работу своей компании на единой платформе. И даже там, где применяется комплексный подход, не всегда решение для прогнозирования продаж и спроса является полным.
Приглашаем проверить бизнес-процессы пополнения и автозаказа: скачайте чек-лист «Управления цепочками поставок» и посмотрите, где и что можно улучшить.
Розничные сети зачастую используют лучшие в своем классе решения для основных групп товаров, но для категории fresh могут использовать ручной учет либо прогнозирование с помощью подручных инструментов. Либо компания отдельно покупает решение у поставщика для управления свежими продуктами, изолируя их от централизованной платформы.
В действительности большинства инструментов, разработанных специально для свежих продуктов, недостаточно для понимания непродовольственных категорий. К тому же существующие системы планирования основных товарных групп не учитывают особенностей управления группой fresh. Потому ритейлеры часто используют разрозненные системы.
Категории свежих продуктов и сопутствующих продуктов (мясо, молочные продукты, выпечка) особенно сложно прогнозировать. Такая продукция зависима от таких факторов, как погода, и имеет непродолжительный срок хранения. Если еще нужно обеспечивать видимость и учитывать среднесуточную доставку отдельных продуктов, то составление прогнозов становится крайне сложной задачей.
Использование основной системы и разрозненного метода прогнозирования спроса этих сложных категорий лишает ритейлеров целостного представления обо всех группах товаров, что еще больше усложняет ситуацию.
Оценку и прогнозирование спроса следует основывать на решении, способном учитывать взаимное влияние основных и сопутствующих групп товаров и особенностей каждой из них.
Решение для прогнозирования потребительского спроса
Для оценки закономерностей покупательского спроса необходимо учитывать все факторы влияния во всех товарных группах, а не только их части. События 2020 года показали, что поведение покупателей может быть весьма непредсказуемо и быстро меняться. Способность оперативно реагировать на изменения и корректировать прогнозы по всем товарам в единой системе – ключ к предотвращению дорогостоящих ошибок.
Полное представление о потребностях и мотивах покупателей дает прогнозирование, основанное на машинном обучении и автоматизированных системах с использованием искусственного интеллекта.
Команда International Retail Consulting Group (IRCG) внедряет IT-решения, которые обеспечивают следующие преимущества:
- учитывают воздействия на спрос в масштабах всего магазина и торговой сети;
- устраняют непоследовательные и избыточные закупки запасов, чем повышают маржу.
Покупатель всегда остается движущей силой, которую ритейлеры должны стремиться понять. В условиях непредсказуемости бизнеса без проверенного искусственного интеллекта и машинного обучения невозможно в полной мере выполнить прогнозирование покупательского спроса, но автоматизированные системы дают максимально полное представление для прогноза и упрощают процесс.
Современные решения IRCG используют лучшие мировые методики и опыт работы в сфере дистрибуции, розницы и логистики. По всем вопросам внедрения IT-решений, услугам аудита и консалтинга в ритейле пишите на [email protected] или заполняйте форму ниже. Мы с радостью поможем автоматизировать ваши бизнес-процессы.
Підготовлено за матеріалами symphonyretailai.com
