Ottimizzare le scorte nella nuova normalità
Se operate nell’ambito del commercio al dettaglio, è probabile che abbiate sentito dire che l'accuratezza dell'inventario è la chiave del successo.
Questo consiglio conta il doppio in una pandemia.
Vedete, lo shopping all'interno dei negozi non è più semplice come una volta. Prima della pandemia, molti clienti venivano nei negozi solo per curiosare e interagire con i prodotti. I consumatori potevano trovare facilmente delle sostituzioni, magari provando un nuovo marchio quando necessario, e una visita in negozio che non si traduceva in un acquisto non era niente di serio (almeno per il cliente).
Come sono cambiate le cose! Per un cliente, un negozio non è più un luogo casuale da visitare e lasciare. Questo potrebbe essere il motivo per cui stiamo vedendo opzioni di shopping senza contatto come l’acquisto online e il ritiro in negozio (BOPIS), il click and collect e il curbside pick up crescere esponenzialmente in popolarità. Ma a volte per i clienti l'unico modo per ottenere ciò di cui hanno bisogno solo è camminare su e giù per i corridoi, soprattutto quando fanno la spesa per i prodotti più belli o per la carne fresca per i loro ospiti. In questo caso, stiamo vedendo i clienti acquistare più articoli per ogni viaggio per ridurre al minimo la necessità di frequenti visite ripetute.
In quanto tali, i viaggi tendono ad avere un'altra cosa in comune: sono ben studiati. I clienti vogliono rendere i loro viaggi il più efficienti possibile, quindi tendono a fare i “compiti” prima di uscire di casa. Cercano nei siti web dei loro rivenditori preferiti, controllando i prezzi, la disponibilità e l'ubicazione degli articoli per assicurarsi che quando raggiungeranno il negozio sapranno esattamente dove stanno andando e cosa comprare. Entrano ed escono velocemente.
Detto questo, il fatto che un numero maggiore di clienti faccia acquisti online significa che l'accuratezza delle scorte è molto, molto più importante di quanto non fosse prima della pandemia. Se un cliente entrava nel negozio prima della pandemia e trovava un articolo necessario fuori stock, non era un grosso problema. I sostituti erano ampiamente disponibili, e il cliente probabilmente andava avanti e si accontentava di una delle opzioni disponibili per convenienza - il che significa che, nonostante la sfortunata imprecisione, il rivenditore effettuava comunque la vendita.
Con un numero maggiore di clienti che hanno fatto acquisti online per primi, le imprecisioni dell'inventario sono diventate più rischiose. Quando un rivenditore si rende conto di avere un problema di accuratezza dell'inventario per un codice prodotto universale specifico (UPC), o il conteggio dell'inventario raggiunge una soglia predefinita e di bassa quantità, l'articolo viene tolto dal sito web fino a quando il problema non viene risolto. Questo significa che anche se il rivenditore ha ancora il prodotto sullo scaffale del negozio, un cliente che cerca lo stesso prodotto online lo vedrà elencato come non disponibile e supporrà che sia esaurito in entrambi i posti. Poiché il cliente online può facilmente trovare un altro rivenditore con lo stesso prodotto prima di uscire di casa, basta una rapida ricerca su internet e il rivenditore con l'imprecisione dell'inventario perde una vendita (o peggio, un cliente un tempo fedele).
In altre parole, l'ottimizzazione dell'inventario è fondamentale per i rivenditori che vogliono avere successo nella nuova normalità. Se un cliente sta già affrontando il rischio che il COVID-19 entri nel vostro negozio, l'ultima cosa che volete che succeda è che entri e trovi esaurito l'articolo per cui è venuto. Se il vostro sito web ha indicato che l'articolo era effettivamente in stock, il cliente non verrà mai più a fare acquisti nel vostro negozio.
Non posso sottolinearlo abbastanza: l'inventario è il vostro bene più importante e la vostra più grande spesa in conto capitale - e il momento di ottimizzarlo è adesso!
Ma ottimizzare le prestazioni dell'inventario è difficile. Gli assortimenti di magazzino sono più grandi e più complessi da gestire che mai, rendendo difficile identificare le differenze inventariali, i prodotti a lenta vendita, i prodotti invenduti (che occupano gli scaffali e non sono produttivi), le imprecisioni e le scorte esaurite. I nuovi canali di commercio creano ancora più movimento da tenere sotto controllo. E c'è il rischio di non conformità da parte degli operatori. Uno spedizioniere che porta un cartone nel negozio sbagliato, un acquirente che inserisce il prezzo sbagliato nella lista principale dell'inventario o un dipendente che si dimentica di rifornire un singolo prodotto possono scatenare un'ondata di problemi per i rivenditori e i loro clienti.
Ecco perché molti dei nostri clienti stanno adottando il modulo di inventario Zebra Prescriptive Analytics per tenere sotto controllo il loro inventario.
Il modulo di inventario guida le prestazioni prevedendo le scorte, garantendo la conformità del planogramma, prevedendo i rischi e segnalando gli articoli con restringimenti potenzialmente elevati, migliorando l'accuratezza delle scorte e molto altro ancora. Quando si verifica un problema, l'analisi avanzata delle cause alla radice del modulo è in grado di risalire alla fonte e di indirizzare una risposta appropriata, tenendo conto del suo impatto finanziario e di come dovrebbe essere data priorità.
Ecco alcuni casi d'uso che mostrano come i rivenditori hanno utilizzato Zebra Prescriptive Analytics per risolvere gli errori di inventario prima che potessero influenzare notevolmente l'esperienza del cliente:
Latte scaduto
In due dei suoi punti vendita, un riveditore di generi alimentari aveva una quantità di rifiuti leggermente superiore al solito per quanto riguardava il latte scaduto. Ogni mese, i negozi buttavano via molti litri di latte che avevano raggiunto la data di scadenza, per un totale di oltre 15.000 dollari all'anno. Le operations hanno insistito sul fatto che il negozio non stava seguendo la procedura corretta, ma i responsabili del negozio hanno detto che l'azienda stava assegnando troppo latte attraverso il suo planogramma per il frigorifero del caseificio. Il sistema di analisi esistente del rivenditore non è riuscito a rintracciarne la causa. Gli operatori continuavano a buttare via il latte e le scorte.
Quando il retailer ha adottato il modulo di inventario di Zebra Prescriptive Analytics, il problema è diventato chiaro. Per controllare le differenze inventariali, il droghiere ha richiesto che il latte invenduto fosse marcato al 50% tre giorni prima della sua scadenza come "speciale del manager". Nei negozi con maggiori sprechi, tuttavia, i lavoratori dei reparti lattiero-caseari non seguivano questa procedura a causa di una lacuna nella formazione. Il problema in un negozio era dovuto al fatto che il direttore generale era stato assunto da un altro rivenditore che non aveva attuato la pratica di marcare il latte quasi scaduto. Senza alcun incentivo per i clienti ad acquistare il latte quasi scaduto, combinato con una scarsa rotazione (un'altra lacuna di formazione), scadeva direttamente sullo scaffale, che gli operatori poi buttavano via. Il retailer ha riqualificato il personale dei due negozi, eliminando i 15.000 dollari di sprechi annuali.
Sapone mancante?
Al culmine della pandemia di COVID-19, un rivenditore generico ha adottato il modulo di inventario Zebra Prescriptive Analytics per assicurarsi di mantenere i prodotti più critici. Ha rilevato rapidamente un negozio che mostrava un'abbondanza di sapone liquido nel suo inventario, ma che non ne aveva venduto per diverse ore, con il risultato di circa 400 dollari di vendite mancate. Il responsabile del negozio ha ricevuto un'azione prescrittiva che lo indirizzava a verificare la disponibilità del sapone sugli scaffali.
Il direttore è andato nel reparto di cura del corpo e ha scoperto che c'era del sapone sullo scaffale, ma era in fondo. Le molle dell'espositore sullo scaffale erano rotte e non spingevano il sapone in avanti come previsto. Poiché il ripiano era all'altezza della vita, era impossibile per i clienti vedere o addirittura raggiungere il sapone rimanente senza contorcersi in modo imbarazzante.
Il responsabile ha spostato il sapone verso la parte anteriore dello scaffale dove poteva essere più facilmente visto e ha dato istruzioni ai dipendenti di fare lo stesso durante il rifornimento. Le vendite sono riprese immediatamente dopo l'azione correttiva. È stato anche chiamato un team delle strutture per fissare le molle dell'espositore sullo scaffale.
Prodotti danneggiati?
Un rivenditore di hardware sapeva di subire danni per milioni di dollari all'anno e voleva affrontarli a livello di negozio. Ha implementato un modello attraverso il modulo di inventario Zebra Prescriptive Analytics per monitorare i singoli punti vendita in caso di danni elevati.
Poco dopo l'implementazione, il modello ha avvisato un responsabile regionale di un negozio che aveva segnalato 256 unità danneggiate in un solo giorno, per un importo di oltre 11.000 dollari. Il manager regionale si recò al negozio per indagare e scoprì che due nuovi collaboratori avevano effettuato una scansione impropria degli articoli per verificare la presenza di danni, semplicemente perché non sapevano come elaborare il codice corretto. I prodotti perfettamente vendibili erano ora in viaggio verso un impianto di distruzione. Grazie all'allarme quasi in tempo reale, il responsabile regionale è stato in grado di intercettare la spedizione e restituirla al negozio per la vendita. I collaboratori sono stati inoltre riqualificati sulla scansione delle unità per evitare tali problemi in futuro.
Conclusioni
Molti problemi di imprecisione dell'inventario possono essere facilmente risolti e le perdite possono essere facilmente attenuate guardando le vostre operazioni attraverso una lente diversa, piuttosto che attraverso i rapporti. Anche se i report forniscono teoricamente tutti i dati di cui avete bisogno (e poi alcuni), tende ad essere più veloce nel vedere i modelli comportamentali guidati dai dati e nel correlare determinate azioni (o inazioni) relative a problemi di inventario su larga scala attraverso il semplice compito dell'analisi prescrittiva, poiché vi dice cosa fare per risolvere il problema. I rapporti vi mandano semplicemente in missione di accertamento dei fatti attraverso montagne di dati. Non ti dicono cosa è successo o "prescrivono" una soluzione.
di Guy Yehiav, General Manager, Zebra Analytics
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