Khi công nghệ 4.0 bùng nổ, tất cả mọi ngành nghề đều nhanh chóng bắt kịp xu hướng và có sự chuyển mình đáng kinh ngạc. Dự báo nhu cầu là một trong số những hoạt động đã và đang ứng dụng dụng những tiến bộ khoa học kỹ thuật để tăng độ chính xác cho hoạt động dự báo của mình, loại bỏ đáng kể những yếu tố ảnh hưởng đến kết quả dự báo. Theo McKinsey & Company Digital, dự báo được hỗ trợ bởi AI có thể giảm từ 30 đến 50% lỗi trong mạng chuỗi cung ứng. Độ chính xác được cải thiện dẫn đến giảm 65% doanh thu bị mất do tình huống hết hàng tồn kho và chi phí lưu kho giảm khoảng 10 đến 40%
Dưới đây là một số lợi ích của việc ứng dụng AI vào việc phân tích dữ liệu để đưa ra dự báo nhu cầu:
-
Cải thiện khả năng hiển thị
Một trong những tiện ích cốt lõi của công nghệ AI là giúp cho các nhà hoạch định cập nhật nhanh chóng nhu cầu của người tiêu dùng, từ đó giúp doanh nghiệp kiểm soát được lượng hàng trong kho. Nếu sự cố xảy ra, phân tích do AI hỗ trợ sẽ nhận thấy chúng nhanh hơn để bạn có thể cải thiện một cách hiệu quả hơn. Đơn cử, các nhà hoạch định sẽ được cảnh báo khi hàng tồn kho đạt mức thấp hoặc mức dự trữ đệm cho phép các nhà hoạch định nhu cầu thực hiện hành động ngay lập tức.
-
Giảm chi phí & tăng vòng quay hàng tồn kho
Một dự báo nhu cầu không chắc chắn thường xuyên mang lại rủi ro rất cao về hàng tồn kho, lượng hàng trong kho có thể bị quá tải hay ngược lại là không đủ hàng để cung cấp cho thị trường. Cả 2 trường hợp đều ảnh hưởng đến chi phí của doanh nghiệp. Việc ứng dụng công nghệ số giúp cho kết quả dự báo nhu cầu được chuẩn xác nhất. Từ đó giảm thiểu tối đa khoảng chi phí dùng để giải quyết hàng tồn và tăng số vòng quay hàng tồn kho trong một thời gian nhất định.
-
Cải thiện hợp tác giữa các bên liên quan
Nền tảng phân tích thống nhất cung cấp cho các nhóm của bạn cái nhìn chung về từng bộ phận, kênh và vị trí cửa hàng. Với mọi người trên cùng một trang, thông tin liên lạc được cải thiện và các nhóm của bạn làm việc cùng nhau hiệu quả hơn
THAM GIA: CỘNG ĐỒNG LOGISTICS VÀ SUPPLY CHAIN
-
Tăng doanh số bán hàng
Phân tích nâng cao đảm bảo các cửa hàng của bạn có sản phẩm mà khách hàng muốn khi họ sẵn sàng mua. Dự báo nhu cầu chính xác hơn bằng cách sử dụng kết quả giải pháp công nghệ có thể thông báo về số lượng và chi phí bổ sung chính xác trong tương lai. Điều này có thể làm giảm các cơ hội bán hàng bị bỏ lỡ thông qua việc hết hàng hoặc thực hiện giảm giá đối với các sản phẩm đã được dự trữ quá nhiều. Lượng hàng dư thừa chiếm thêm không gian, hạn chế vốn lưu động và có thể dẫn đến tăng chi phí cho doanh nghiệp.
-
Tăng khả năng mở rộng thị trường
Các nền tảng dựa trên đám mây này xử lý hàng triệu điểm dữ liệu trong vài giây, cho phép chúng mở rộng quy mô với doanh nghiệp của bạn theo yêu cầu. Thêm nhiều cửa hàng, thêm kênh mới, sử dụng nhiều biến hơn. Phân tích bán lẻ nâng cao tích hợp liền mạch mọi khía cạnh của doanh nghiệp đang phát triển của bạn.
-
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Không gian thương mại điện tử ngày càng trở nên cạnh tranh và được thúc đẩy bởi nhu cầu của khách hàng. Đảm bảo tính sẵn có của sản phẩm là chìa khóa để đảm bảo sự trung thành của khách hàng và sự không hài lòng có thể xảy ra do hết hàng. Nếu một sản phẩm không có sẵn khi nào và như thế nào họ muốn có thì sẽ có rủi ro cao là người tiêu dùng sẽ tìm mua sản phẩm đó từ đối thủ cạnh tranh.
Một số phần mềm hỗ trợ dự báo nhu cầu hiện đại bạn có thể tham khảo:
- amoCRM
- Capsule
- COLIBRI
- ClosePlan
- Effectmanager
- FutureMargin
- Pipedrive
- Smart Demand Planner
Tạm kết:
Không đáp ứng được những thách thức trong việc dự báo nhu cầu và nguồn cung gây ra các vấn đề khó khăn nhất trong bán lẻ từ việc luân chuyển hàng tồn kho chậm đến GMROI thiếu máu. Nhưng bây giờ bạn có thể giải quyết tận gốc những vấn đề này.
Phân tích bán lẻ hiện đại, được hỗ trợ bởi AI cho phép bạn tận dụng các dự báo về nhu cầu thực sự của khách hàng để hợp lý hóa hoạt động kinh doanh của bạn:
- Loại bỏ chi phí và sự kém hiệu quả từ các quy trình lập kế hoạch của bạn.
- Tăng doanh thu, lợi nhuận và thị phần.
- Hợp nhất các kênh bán hàng của bạn.
- Cải thiện sự hợp tác và giao tiếp.
Nguồn tổng hợp