Co odróżnia silne marki detaliczne od tych, które walczą o przetrwanie? Co zwycięzcy robią inaczej? Sukces w handlu detalicznym wymaga starannego wyważenia wielu wymiarów. Dostarczanie klientom wartości w odpowiednim czasie i miejscu pomaga budować trwałą lojalność. Zmniejszenie napięć i zwiększenie zaangażowania, zarówno w sklepach stacjonarnych, jak i internetowych, również jest postrzegane jako kluczowy czynnik, który wpływa na wzrost i rentowność marki. To trudna praca. Ale inwestowanie w nowoczesne technologie i tworzenie strategicznych partnerstw pomagają zrobić różnicę.
Przeczytaj również 👉 Bezobsługowe Żappka Store dostępne już w 4 lokalizacjach
Jak zmniejszyć ślad węglowy?
Dzisiaj konsumenci oczekują od największych marek podejmowania wysiłków w celu obniżania śladu węglowego i działań na rzecz zrównoważonego rozwoju. Można iść w tym kierunku jedną z dwóch dróg. Pierwsza i najbardziej oczywista polega na zmniejszeniu wykorzystania energii opartej na węglu w procesach produkcyjnych i logistycznych np. przez używanie ciężarówek zasilanych energią elektryczną lub kupowanie produktów od lokalnych dostawców. Niestety często utrudniają to liczne przeszkody, jak konieczność inwestycji czy wyższe koszty, które nie są zbieżne z celami biznesowymi.
Drugim sposobem jest poprawa efektywności procesów produkcyjnych i optymalizacja łańcucha dostaw. Nierzadko ciężarówki transportowe nie są wypełnione do maksimum ładowności i nie zawsze podążają najlepszymi trasami. Niewłaściwe oszacowanie realiów sprzedaży zwiększa liczbę przeterminowanych produktów, które muszą potem zostać zutylizowane. Obydwa te problemy da się neutralizować przez zwiększanie wydajności łańcucha dostaw, co poprawia zarówno stabilność, jak i rentowność operacji. A tylko zaawansowane narzędzia analityczne potrafią poradzić sobie z całą złożonością handlu detalicznego, w którym kluczowymi obszarami są prognozowanie i optymalizacja procesów.
Kopalnia danych, które czekają na wykorzystanie
Im lepsza wizja przedsiębiorstwa na temat tego, co zamierza sprzedawać oraz jaka będzie podaż, tym lepsze da się podejmować decyzje. Algorytmy optymalizacyjne mogą analizować wszystkie potencjalne parametry procesu i określać, które z nich są prawidłowe. W ten sposób menadżer dowie się np., że bardziej efektywne będzie zmniejszenie częstotliwości dostaw, używanie ciężarówek o różnych pojemnościach czy zmiana polityki dotyczącej zapasów.
Warto pamiętać, że to dane są paliwem analityki, a firmy handlowe dysponują ogromnymi ilościami szczegółowych informacji o preferencjach kupujących. Z perspektywy data science można powiedzieć, że przedsiębiorstwa siedzą w kopalni danych, które czekają na wykorzystanie.
Przeczytaj również 👉 Robot zaserwuje klientom Żabki Nano hot-doga
Uczenie maszynowe do tworzenia lepszych prognoz
Skąd pewność, że powstające prognozy będą trafne? Zastosowanie uczenia maszynowego koryguje prognozy krótkoterminowe na poziomie tygodniowym i dziennym. Firmy szybko zauważają znaczną poprawę dokładności przewidywań w porównaniu z dotychczasowymi miesięcznymi prognozami według regionów geograficznych, rynków i kanałów. Dane pozyskiwane z punktów sprzedaży oraz dane o zapasach klientów dodatkowo poprawiają dokładność dziennych i tygodniowych przewidywań. Metody krótkoterminowego wykrywania popytu wykorzystują uczenie maszynowe, aby zapewnić elastyczne, przejrzyste i skalowalne rozwiązania, które służą firmom handlowym do efektywnego planowania popytu.
Więcej informacji o przyszłości branży retail można znaleźć w raporcie „Future of Retail”.
