Con soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, i retailer possono dare ai propri team gli strumenti per prendere decisioni basate sull'accesso a dati in tempo reale e approfondimenti intelligenti. L'intelligenza artificiale ha permesso di reimmaginare la pianificazione, rendendo possibile per i retailer operare in modo più efficace trasformando la gestione delle categorie in un processo agile, reattivo e continuo, strettamente sincronizzato con la più ampia catena di fornitura.

La gestione delle categorie basata sull'intelligenza artificiale semplifica il mantenimento del consumatore finale al centro delle funzioni della supply chain, aiutando i retailer a raggiungere rapidamente diverse capacità critiche tra cui: Soddisfazione della domanda su ogni canale / Pianificazione a livello iperlocale /
Ottimizzazione della domanda in tempo reale / Considerazione dei parametri di spazio e manodopera /
Monitoraggio e regola all'istante / Identificazione e risposta rapida alle opportunità e alle preoccupazioni /
Abilitazione dell'apprendimento continuo con feedback costanti sulle prestazioni dello spazio e dell'assortimento / Condivisione di previsioni di domanda aggiornate lungo tutta la catena di fornitura.

Abilitare l'IA in questo modo facilita una previsione della domanda in continuo miglioramento poiché il modello di IA si basa iterativamente sui dati forniti, consentendo ai pianificatori dell'intera catena del valore di prendere decisioni migliori per l'azienda. È chiaro che, opportunamente integrata, l'IA non è solo un progresso tecnologico, ma piuttosto uno strumento strategico che può portare a esperienze dei clienti migliorate, efficienze operative e, in ultima analisi, crescita finanziaria e scala per i rivenditori.

Sincronizzazione con l'intera catena di fornitura

Una cosa fondamentale da considerare è la misura in cui il processo di gestione delle categorie deve essere sincronizzato con la catena di fornitura più ampia per abilitare un processo agile, reattivo e iterativo. Ciò richiede di pensare a come ottenere i dati iniziali e poi a come renderli operativi, ovvero a come mettere i dati al lavoro. Tutto dovrebbe essere inquadrato in termini di consumatore finale come punto focale, assicurandosi di soddisfare la domanda su tutti i canali. Ciò normalizza i canali fisici e digitali, consentendo una pianificazione iperlocale a livello di singolo negozio.

In passato, qualunque fosse la pratica, si raggruppavano i negozi e si parlava di negozi che avevano formati simili, pianificando in modo simile per tutte le sedi dei negozi in base a un modello generalizzato. Ora, con l'integrazione di analisi e approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale, stiamo entrando nella pianificazione dei negozi iperlocali, dove è possibile riflettere non solo gli acquirenti della comunità locale che si recano nei punti vendita fisici, ma anche supportare il modo in cui gli acquirenti vogliono fare acquisti online, normalizzando queste due esperienze.

Ma questo richiede anche una consapevolezza acuta della pianificazione della domanda, poiché devi essenzialmente assicurarti che la pianificazione della domanda sia ottimizzata in tempo reale. Ecco perché la correlazione con la supply chain è così importante: perché stai riflettendo le ultime tendenze, ma stai anche lavorando sui parametri di spazio e manodopera nel negozio e ottimizzando in tempo reale per assicurarti che la pianificazione della domanda venga aggiornata di conseguenza. Questa capacità di eseguire dati in continuo cambiamento nei flussi di lavoro, di monitorare e adattare al volo, è fondamentale per ottenere la parte di agilità che è così necessaria per rispondere con flessibilità alle richieste del mercato e guidare margini migliori per l'azienda.

Abilitare la condivisione collaborativa dei dati

La condivisione dei dati si colloca esattamente all'intersezione tra beni di consumo al dettaglio e gestione delle categorie. In un processo di gestione delle categorie supportato dall'intelligenza artificiale, i category captain gestiscono interi scaffali di una categoria e raccolgono preziose informazioni nel processo sulle prestazioni dei prodotti sugli scaffali, sia fisici che digitali. Queste informazioni informano e supportano le loro partnership al dettaglio in modi che non erano possibili fino a poco tempo fa.

La condivisione dei dati cross-capacity consente di identificare i problemi e le cause profonde, comprenderli rapidamente, agire e quindi implementare quell'apprendimento continuo. Con l'interoperabilità, puoi sfruttare quel componente di apprendimento continuo basato sull'intelligenza artificiale in merito alle prestazioni di spazio e assortimento, reinserendo quei dati nel motore di previsione per generare una vista aggiornata della domanda che può essere condivisa lungo la supply chain in modo che la previsione della domanda migliori costantemente, consentendo ai pianificatori lungo l'intera catena del valore di prendere decisioni migliori.

Coinvolgere il negozio come nodo nella catena di fornitura

Sincronizzare questo concetto di gestione delle categorie con la supply chain è fondamentale per risultati di grande impatto, perché è qui che l'operatività dei dati diventa reale. È importante comprendere che l'architettura integrata non è un ecosistema orchestrato. Per avere una visione olistica del business, è necessario sincronizzare. Stai riducendo la latenza per avere una migliore sincronizzazione dei dati tra le varie funzioni della supply chain; stai consentendo la collaborazione sia con gli addetti ai negozi, sia con i marchi e i rivenditori, potenziando il processo decisionale adattivo collegando le funzioni di pianificazione ed esecuzione.

Ciò che è fondamentale realizzare qui è un tema che vedremo diventare più importante nel tempo: il negozio è ora un'enorme fonte di dati che deve essere integrata con il resto della supply chain. Mentre vediamo l'esperienza del cliente svolgere un ruolo sempre più fondamentale nella supply chain, vediamo una maggiore necessità di incorporare dati specifici del negozio. Non stiamo più solo ottimizzando le operazioni del negozio a parte: il negozio e le sue operazioni sono ora parte della supply chain stessa.

Molte organizzazioni cercano di affrontare le preoccupazioni relative alla tecnologia isolata e, tuttavia, il punto vendita al dettaglio continua spesso a essere una componente trascurata. Molti rivenditori hanno sistemi di gestione del magazzino che sono collegati alle loro soluzioni di gestione del trasporto (TMS), ma molto raramente collegano anche i negozi come un nodo nella catena di fornitura per una reale visibilità dell'inventario. Quindi, quando pensiamo all'ottimizzazione attraverso i diversi canali con e-commerce e distribuzione, alla strutturazione dei magazzini e della rete di distribuzione, diventa più rilevante collegare i dati attraverso queste funzioni.

Alimentare una supply chain connessa

L'intelligenza artificiale integrata nella supply chain ha un potenziale incredibile per migliorare le prestazioni aziendali e ridurre la volatilità con l'intelligenza predittiva, semplificando per i rivenditori l'avanzamento con tecnologie che potenziano l'agilità, la trasformazione e le operazioni innovative su larga scala.

Riunendo il meglio della tecnologia della supply chain e delle capacità della piattaforma cloud, si è pronti all'avanguardia di una rivoluzione cognitiva dell'innovazione della supply chain per una supply chain autonoma veramente intelligente con capacità di intelligenza artificiale predittiva e generativa specifiche del settore, consentendo l'innovazione della supply chain attraverso il collegamento delle informazioni lungo la catena del valore per una migliore collaborazione, scalabilità, sicurezza e conformità.