によると、新型コロナウイルス感染症のロックダウンにより、すでに成功していたオンラインショッピングへの移行が加速したという。 Adobe デジタルエコノミーインデックス, 消費者は現在、オンラインで食料品の購入に毎月平均67億ドルを費やしており、パンデミック前の31億ドルから増加しています。 アドビは、このカテゴリが 2022 年までに年間 850 億ドルに達すると予想しています。
この需要の 2 倍化は、システムの中断と同時に発生します。 サプライチェーン 労働力供給の問題、インフレの上昇、ウクライナ戦争のような地政学的危機が原因だ。 これは小売業者とサプライヤーの両方にとって困難な状況です。
パンデミックが発生したとき、小売業者は在庫と計画を変革する必要がありましたが、多くの企業は依然としてパンデミック後の経済に参入しています。 2024年半ば として サプライチェーン 比較的正常な状態に戻ります。 しかし、その「通常」の期間は短いかもしれません。 マッキンゼーレポート 現在、製造業の生産における大規模な中断は平均して 3.7 年ごとに発生しています。
脆弱で相互接続されたサプライチェーンに影響を与える要因が非常に多い中、小売業者はデータをどのように活用して混乱に効果的に対応できるのでしょうか?
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顧客を適応させるか失うか
企業幹部の54% 私たちは、Tier 1 を超えたデータについては明確な把握ができていないことを認識しています。 サプライチェーン。 初期段階の混乱は目に見えず、製品を配置するための空きスペースができるまで、企業は成果を実感できません。 その時にはもう手遅れです。
Adobe によると、2020 年 3 月から 2022 年 2 月の間に、消費者はオンライン小売業者から 600 億件の在庫切れメッセージに遭遇しました。現在、買い物客は 59 の商品ページに 1 件で在庫切れメッセージを見る可能性が高く、これは以前と比べて 235 % 増加しています。パンデミック前のレベル。
需要を満たすのに十分な在庫がない場合、売上の損失、評判の低下、顧客の流出につながります。
製造チェーンとサプライチェーンの混乱が進む中、小売業者は最適化を図る必要がある 在庫管理 顧客により良い体験を提供するために。 データドリブンのソリューションを採用してシステムの効率を最適化する企業 サプライチェーン 彼らは恩恵を受けるでしょう。
一般的な在庫管理の悩み
サイロ化されたデータ システム: 巨大なスプレッドシートではもはや十分ではありません。 在庫データがサイロ化された内部システムと外部システムに分散しているため、チームは必要なときに必要なものを見つけることができません。
データを効果的に処理できない。: 解釈できない場合は、データが正しくありません。 小売業者には次のことができるツールが必要です。 すべての在庫データを接続して関連付けます 外部の出来事の影響下。 これらがなければ、小売業者はインバウンドの混乱に積極的に対処し、在庫回転率を正確に計算し、割引や過剰在庫を減らすことができません。
非効率なプロセス：在庫について適切な決定を迅速に行う必要がある場合、手動でエラーが発生しやすいプロセス（エコシステム全体のチームとの電話や電子メールの連鎖など）は非効率的です。 貴重な従業員は、販売を終了したり顧客関係を管理したりする代わりに、利用可能な在庫の追跡に時間を費やしています。
小売業者はサプライチェーンを管理して混乱を最小限に抑えることができるでしょうか?
企業は、次の問題に積極的に取り組む必要があります。 サプライチェーンというのは、停止により欠品や過剰在庫が発生する可能性があり、それらが発生してからかなり経ってから発見される可能性があるからです。 データの収集、分類、構造化ほとんどの企業がデータ活用の必要性を理解しており、89% がデータ活用の必要性を理解していると回答しています。 サプライチェーン エンドツーエンドにはデータ管理ソフトウェアが必要です。
AIと機械学習 管理においてますます重要な役割を果たしています。 サプライチェーン。 これにより、小売業者は、停止への対処方法、対応の自動化方法、および潜在的な問題が発生する前に予測できる方法がより洗練されるようになります。
小売計画ソフトウェア これにより、企業は計画から開発、流通、オムニチャネル販売までの統合プロセスを調整できます。 適切なソフトウェアを使用すると、小売業者は製品ライフサイクル全体を通じてリアルタイムの計画と現実世界のフィードバックを活用して計画、視覚化、実行できます。
データは在庫管理の未来をどのように形作るのでしょうか?
正確で最新の関連データは、企業の生命線です。 在庫管理 成功。 今後の計画および分析ツール 世代 膨大なデータを解釈して、小売業者が混乱が在庫レベルに影響を与える前に予測して対応できるようにします。
デジタル化により手作業が軽減され、従業員の時間が解放されてイノベーション、関係管理、生産改善に集中できるようになります。 さらに良いことに、AI と機械学習は、安全在庫レベルを下げ、コストを把握し、在庫回転数を増やす決定を下すのに役立ちます。 これは、リアルタイムでのより正確な予測と予測モデルによってサポートされています。
一般に、データをより賢く利用することで、より迅速でより多くの情報に基づいた意思決定プロセスが実現されることが期待できます。 結局のところ、パンデミックによってもたらされる課題と、同時に発生するサプライチェーンの問題は、小売業界にとっての転換点となる可能性があります。 ここがポイントです。 在庫管理 良い方向に変わりました。
著者について
Paula Biste は、世界の消費財業界のビジネス ソリューションの専門家であり、過去 15 年間にわたって企業にソフトウェア テクノロジーのアプリケーションについてアドバイスを行ってきました。 彼のキャリアは、製品開発、製造業務、マーケティングに対する優れた洞察力を与えてくれました。 彼女は現在ビジネス コンサルタントとして、エンドツーエンドのマーチャンダイジング プロセスをデジタル化する方法について世界中の小売業者やブランドにアドバイスを行っています。 中心的なソフトウェア。
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