소매업을 위한 공급망 분석 미래를 항해하다

소매를 위한 공급망 분석의 힘:

간소화된 재고 관리: 소매업체는 재고에 대한 섬세한 균형 잡기에 직면합니다. 너무 많으면 비용이 많이 드는 과잉 재고로 이어질 수 있고, 너무 적으면 판매를 놓치게 됩니다. Supply Chain Analytics는 재고 수준, 수요 패턴 및 계절성에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 소매업체가 최적의 재고 위치를 유지하는 데 도움이 됩니다 차키케이스.

수요 예측: 고객이 무엇을 원하는지, 언제 원하는지 예측하는 것은 끊임없는 도전입니다. Supply Chain Analytics는 과거 데이터와 예측 알고리즘을 활용하여 수요를 정확하게 예측하여 재고 부족 및 과잉 재고 상황의 위험을 줄입니다.

공급업체 성과 분석: 리테일러는 공급업체 네트워크에 의존합니다. Supply Chain Analytics는 공급업체 성과를 평가하여 리테일러가 병목 현상을 파악하고, 더 나은 조건을 협상하고, 적시에 상품을 배송하도록 돕습니다.

향상된 고객 경험: 대화형 공급망은 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공합니다. 실시간 주문 추적, 정확한 배송 예상, 향상된 제품 가용성은 고객 만족과 충성도를 창출합니다.

소매업체를 위한 대화형 통찰력:

공급망 분석은 단순히 통찰력을 제공하는 것이 아니라, 이를 통해 높은 상호 작용성을 제공합니다.

실시간 가시성: 대화형 대시보드를 통해 실시간으로 상품의 이동과 재고 수준을 모니터링합니다. 이를 통해 예상치 못한 중단과 변화하는 시장 상황에 빠르게 대응할 수 있습니다.

시나리오 모델링: 다양한 공급망 시나리오를 테스트하여 정보에 입각한 결정을 내립니다. 예를 들어, 다양한 운송 경로 또는 공급업체 선택이 비용과 배송 시간에 미치는 영향을 평가합니다.

예측적 유지 관리: 예측적 유지 관리 알림을 통해 공급망의 기계 및 장비가 효율적으로 작동하도록 보장하고 예상치 못한 가동 중단을 방지하세요.

협력적 데이터 공유: 데이터 공유를 통해 공급업체 및 파트너와의 협력을 활성화하여 보다 통합되고 대응성이 뛰어난 공급망 생태계를 구축합니다.

소매업계의 BI 개요

글로벌 리테일 시장 규모는 2020년에 23조 달러를 돌파했으며 2023년에서 2028년 사이에 건강한 속도로 증가할 것으로 예상됩니다. 가장 데이터 중심적인 기업 중 하나인 리테일 기업은 가능성을 활용하기 위해 점점 더 Business Intelligence로 전환하고 있습니다. Business Intelligence(BI) 기술은 리테일러가 비즈니스 데이터를 구성, 분석 및 맥락화하는 데 도움이 됩니다. 또한 보고서, 성과 지표 및 기업 동향을 통해 현재에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 BI를 통해 리테일러는 매출을 추정하고, 시장 잠재력을 평가하고, 소비자에 대한 이해를 높일 수 있습니다.

리테일에서 BI의 이점

BI(Business Intelligence)를 통해 조직은 판매에서 시장 동향, 고객 행동 및 요구 사항 등에 대한 방대한 양의 데이터를 파악할 수 있습니다. BI 도구의 도움으로 분석된 데이터는 기업이 고객과 연결하는 데 도움이 됩니다.

소매업계에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하는 데 따른 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

후원자 행동에 대한 심층적 이해: 고객 만족은 모든 사업의 성공에 초석입니다. 이는 회사에 가치를 제공하고, 고객 유지에 도움이 되며, 직원 이직률을 최소화하고, 브랜드 충성도를 향상시킵니다. 비즈니스 인텔리전스는 상인이 고객, 욕구 및 행동을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 데이터는 고객 서비스를 향상하고 더 성공적인 마케팅 이니셔티브를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

향상된 재고 관리: 재고 관리가 모든 성공적인 소매 운영의 기초입니다. 여기에는 원자재와 완제품의 조달, 보관 및 판매가 포함됩니다. 재고가 있는 모든 소매 조직은 여러 가지 재고 과제를 겪습니다. 비효율적인 모니터링에서 과잉 재고 과제에 이르기까지 재고 관리가 상인에게 어려울 수 있습니다. 그러나 BI 및 데이터 분석 솔루션은 재고 관리를 지원하고 매장에서 경험하는 대부분의 재고 관련 문제를 제거할 수 있습니다.

매장 평면도 최적화: 소매업체가 BI를 사용하는 주된 이유 중 하나는 고객이 쇼핑에 상당한 시간을 할애하도록 유도하는 층 레이아웃을 만드는 것입니다. 기업은 고객이 번거로움 없이 쇼핑할 수 있는 레이아웃을 선택해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구의 도움으로 정차 횟수, 각 방문 시간, 구매한 품목과 같은 많은 데이터 세트를 검토하고 고객이 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있는 레이아웃을 제안할 수 있습니다.