יותר מ-50 אחוז מהמלאי הם תוצאה של שיטות לא יעילות בחנות כמו מילוי, הזמנת חנויות וחיזוי ולא בעיות בשרשרת האספקה במעלה הזרם.
שיטות מדידת המלאי הקיימות בחנות לא הצליחו לעמוד בקצב של נוף הקמעונאות הנע במהירות. כאשר התעשייה נאבקת כיום עם שיעור אזל במלאי (OOS) גבוה של שמונה אחוזים, טיפול בבעיה זו דורש טכנולוגיות חדשניות המציעות מבט מקרוב ומפורט יותר על זמינות על המדף (OSA).
מעקב אחר OSA עם ניתוח מדף המופעל על ידי בינה מלאכותית
טכנולוגיית בינה מלאכותית ולמידת מכונה מבצעת דיגיטציה של החנות הקמעונאית, מה שאומר שמותגים וקמעונאים יכולים לעקוב אחר מה שקורה לכל מק"ט בכל חנות כמעט בזמן אמת. המרת תמונות מדף בפועל לתובנות, זן חדש זה של נתוני מדף יכול להגביר את ניהול הזמינות וביצוע מושלם בחנות .
על ידי זיהוי דפוסים המתרחשים כהקדמה לתרחישים של הוצאת מלאי או בעקבותיהם, Trax data יכול לעזור למקסם את ביצועי המוצר במדף. להלן 3 דרכים פשוטות שבהן תוכל לגשת לבעיות OSA שלך באמצעות Trax:
- בדוק אילו חנויות מתמודדות עם בעיות OOS
חנות במיקום מגורים עשויה להתמודד עם שעות שיא בסופי שבוע, אבל חנות במרכז העיר הקרובה לבנייני משרדים עשויה להכניס את רוב הלקוחות במהלך שעות הצהריים בימי חול.
מגמות הביקוש משתנות בין סוגי החנויות, וכך גם מבחר המוצרים. לא נתוני הסורק ולא שיטות הביקורת הידניות מציעות נתונים ספציפיים לחנות ברמת מק"ט בודדת, מה שמקשה ראשית לזהות מה אין במלאי, ושנית, לפתור בעיות.
עם Trax Retail Execution, מפקחי מכירות יכולים לגשת לקונסולה (איור 1) כדי לעקוב אחר אזל המלאי וזמינות המדף ברמת חנות, קטגוריה או מק"ט. התראות מאפשרות לך לדעת אם OSA צונח מתחת לסף מסוים, כך שתוכל לנקוט פעולה מהירה. לדוגמה, אתה יכול להגדיר התראה אם ה-OSA של קטגוריית טיפוח השיער שלך נופל מתחת ל-60 אחוזים ביותר מ-30 אחוזים מהשקעים האישיים שלך. או אם מוצר המשקה שלך בנפח 330 מ"ל אזל מהמלאי ביותר מ-15 מהחנויות המוזלות העיקריות שלך.
איור 1: מסוף מפקח בביצוע קמעונאי של Trax
- דע אילו מק"טים לתעדף
מק"טים מסוימים נוטים להיות אזל מהמלאי לעתים קרובות יותר מאחרים. זה יכול לנבוע מביקוש גבוה למק"טים מסוימים או מבצעים שמדרבנים ביקוש רב מהצפוי. אבל זה יכול גם לאותת על בעיות בסיסיות, כמו תיוג מדף לא מדויק או מיקום שגוי. מסיבה זו, חשוב לבודד SKUs עם בעיות OOS תכופות כדי לתעדף את זמינות המדף שלהם.
הפתרון של טראקס יכול לעזור בזה. למרות מספר מק"טים וחזיתות כמעט זהות למוצר, Trax יכולה להבדיל בין מוצרים ברמת דיוק גבוהה - מעקב אחר מק"ט עם אריזה לא ברורה בתנאי תאורה גרועים וזיהוי גרסאות מוצרים חדשות יותר, למשל.
איור 2: מעקב אחר זמינות ברמת מק"ט
דוגמה של Trax data (איור 2) מציג את ה-OSA של תשעה מוצרים תחת מגוון ה-Hero בשש חנויות. כאן, חנות A היא בעלת הביצועים הגרועים ביותר, עם שישה מוצרים לא זמינים בזמן הביקורת. מוצרים 1, 4 ו-7 דורשים תשומת לב, מכיוון שהם אינם זמינים בשלוש חנויות. על ידי השוואת רמות OSA בין חנויות ומק"ט לאורך זמן, היצרנים יכולים לזהות דפוסי תנועה ולזהות עבריינים חוזרים.
- השוואת מתחרים כדי לזהות פערים והזדמנויות
עכשיו כשאתה יודע מהן החנויות הבעייתיות שלך עם בעיות זמינות נמוכה, אתה יכול גם להתחיל לחשוף את ביצועי המוצרים שלך מול מתחרים.
לדוגמה, לקוח השתמש ב-Trax כדי לנתח את הביצועים של מוצרי קטגוריית התה שלו מול אלו של מתחריו. הלקוח צמצם חנויות עם שיעורי זמינות נמוכים יותר ולאחר מכן ניתח את הבעיה על ידי השוואת תעריפי ה-OSA שלו מול אלו של מתחרים, לא רק ברמת החנות אלא על פני מיקומי מדף ומיקומים שונים (איור 3).
איור 3: תרשים השוואת OSA
מחקר ההשוואה חשף פערי סחורה, במיוחד בקטגוריית ה-500 מ"ל. יתרה מכך, התרגיל גילה כי המתחרים סיפקו חבילות קטנות יותר במדפים קרים לקונים לצרוך מיד. עם ראייה ברורה של פעולות ממוקדות שיש לבצע, הלקוח הצליח לשפר את הזמינות היכן שהכי חשובה וגם להפחית את עלות הביצוע.
תרגום תובנות לביצוע
בעידן שבו נאמנות מותגים שברירית יכולה להוביל לעלויות הזדמנות גבוהות, טכנולוגיה חדשנית היא קריטית לניהול זמינות המוצר. איסוף נתונים בזמן אמת מהשטח ותרגום נתונים אלה לאסטרטגיות ניתנות לפעולה יכול להיות מחליף משחק אמיתי.
כדי ללמוד עוד על האופן שבו נתוני ביצוע בחנות יכולים לחזק את ניהול ה-OSA שלך, הירשם עכשיו לסדרת ארוחת הבוקר הקרובה Trax Casual Connect Australia .
