研究表明，大數(shù)據(jù)分析正在重新定義人們在21世紀(jì)的零售供應(yīng)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(fā)現(xiàn)，隨著客戶轉(zhuǎn)向在線商務(wù)，冠狀病毒疫情徹底顛覆了他們的商業(yè)模式。這促使許多零售商尋求更多依靠大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新電子商務(wù)營銷模式。因此，零售商在保持供求關(guān)系方面的工作更加艱巨。但是值得慶幸的是，新技術(shù)和新工具可以在這個(gè)領(lǐng)域帶來巨大的變化。利用大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)，零售商可以更容易地優(yōu)化他們的供應(yīng)鏈。以下是人們需要知道的改善零售供應(yīng)鏈管理的知識。

實(shí)時(shí)管理交付

作為零售商，開展業(yè)務(wù)和獲利的關(guān)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(shù)據(jù)通過使零售商能夠?qū)崟r(shí)管理交付而提供幫助，這是零售供應(yīng)鏈管理的關(guān)鍵。

零售商可以了解交通和天氣狀況最新信息，以及正在運(yùn)輸?shù)呢浳锼诘奈恢?。反過來，客戶將清楚地知道確切的交貨時(shí)間。這對需要按時(shí)到達(dá)的易腐貨物或客戶希望盡快收到訂購產(chǎn)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(dāng)貨物到達(dá)時(shí)，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(shí)間

許多零售商的另一個(gè)重要組成部分是揀選和包裝訂單。這是一個(gè)傳統(tǒng)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(jī)器人或組織大量員工來加快揀選速度。如今采用大數(shù)據(jù)，即使是小型零售商也可以改進(jìn)其流程，并在更好的揀選時(shí)間進(jìn)行揀選。

從各種來源獲取信息，例如倉庫布局、產(chǎn)品庫存、訂單詳細(xì)信息和過去的揀貨時(shí)間，并將這些詳細(xì)信息輸入分析程序。根據(jù)定義的規(guī)則，大數(shù)據(jù)解決方案可以計(jì)算和模擬選項(xiàng)，以確定最佳揀選流程。調(diào)整不同的設(shè)置和參數(shù)來測試準(zhǔn)則，然后將它們分發(fā)給倉庫團(tuán)隊(duì)和商店員工。從長遠(yuǎn)來看，這可以節(jié)省大量時(shí)間，并提高客戶滿意度。

細(xì)分供應(yīng)鏈

如今，消費(fèi)者比以往任何時(shí)候都期待獲得更加個(gè)性化的購物體驗(yàn)和客戶服務(wù)。零售商可以通過數(shù)據(jù)對供應(yīng)鏈進(jìn)行細(xì)分，更好地迎合不同的目標(biāo)市場，提高轉(zhuǎn)化率。通過記錄數(shù)據(jù)分析告訴零售商在不同渠道(例如，網(wǎng)絡(luò)、移動和社交)與購物者的互動，從而使其向購物者提供個(gè)性化服務(wù)。

其細(xì)分可能與愛好、價(jià)值觀、地理位置、年齡段、價(jià)格意識或其他因素有關(guān)。而分解內(nèi)容可以增加整體收入和利潤，因?yàn)榱闶凵谈锌赡軐撛诳蛻糇兂少徺I者，并將其變成回頭客。

改善供應(yīng)商管理

零售商可能與供應(yīng)鏈中的多家公司合作?？赡軙兄边\(yùn)供應(yīng)商、物流供應(yīng)商、包裝供應(yīng)商和其他供應(yīng)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(xiàng)挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提供幫助。分析解決方案可以將供應(yīng)商的實(shí)際績效與其關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)進(jìn)行比較。其程序可以幫助查看哪些供應(yīng)商在按時(shí)交貨、客戶滿意度和貨物破損等方面落后于人。

將大數(shù)據(jù)程序與供應(yīng)商系統(tǒng)、財(cái)務(wù)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(guān)的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行集成。設(shè)置報(bào)告和警報(bào)，以便在關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)低于預(yù)定范圍或數(shù)據(jù)以其他方式發(fā)生重大變化時(shí)自動生成。讓供應(yīng)商了解這些系統(tǒng)并保持警惕。這種跟蹤、分析和審查將幫助供應(yīng)商提高客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)盈利能力。

更好的計(jì)劃

大數(shù)據(jù)還可以通過檢查人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的線索來幫助零售商預(yù)測趨勢。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過挖掘“情感分析”數(shù)據(jù)來確定消費(fèi)者的行為和對背景的興趣，它還可以幫助零售商預(yù)測銷售表現(xiàn)最佳的產(chǎn)品，從而減少庫存的消耗。在以往，零售商不得不花費(fèi)大量時(shí)間仔細(xì)研究文檔并猜測可能的結(jié)果，如今擁有大數(shù)據(jù)可以處理這項(xiàng)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(yīng)鏈，那么為什么不立即開始采用這項(xiàng)技術(shù)呢？