Освоение розничных цепочек поставок: обеспечение бесшовного омниканального опыта

Давление на розничные цепочки поставок

Руководители розничных цепочек поставок находятся под интенсивным давлением, чтобы обеспечить бесшовный омниканальный опыт, которого требуют потребители в цифровую эпоху.

Потребители хотят больше разнообразия товаров, быстрейшей доставки, доступных цен, а также возможности забирать и возвращать товары через любой канал. Выполнение этих ожиданий зависит от того, насколько эффективно ритейлеры управляют цепочкой поставок, способной быстро и точно реагировать. Когда речь идет о превосходном клиентском опыте, это не менее важно, чем персонализированный фронтенд-маркетинг.

Времена тяжелые для руководителей розничных цепочек поставок. Ставки невероятно высоки — каждый день приносит новости о новом громком провале.

Статистика проблемы

Розничная цепочка поставок — сложная система, которую трудно укротить. Недавнее исследование Sapio Research показало:

• 94% ритейлеров не имеют сквозной видимости событий, влияющих на производительность цепочки поставок.
• 71% заявляют, что отсутствие видимости негативно влияет на бизнес.
• 87% считают, что полностью видимая цепочка поставок с обновлениями в реальном времени дала бы конкурентное преимущество.

Эти результаты, к сожалению, не удивляют. Почти две трети ритейлеров и производителей все еще используют Excel для планирования цепочек поставок, по данным исследования eyefortransport. И 46% полагаются на ручные, трудоемкие процессы.

«Теперь больше чем когда-либо эффективная цепочка поставок станет критическим драйвером роста для ритейлеров и производителей», — говорится в отчете Reuters. «Устаревшие инструменты планирования вроде Excel и традиционные решения с ограниченными возможностями больше не подходят для решения сегодняшних сложных вызовов».

Когда «пластырь» не помогает

Розничные цепочки поставок инновируют для лучшего удовлетворения спроса. Пример — временные склады в высокоспросных районах для ускорения последней мили. Они также могут служить пунктами самовывоза или предлагать ограниченный ассортимент. Кроме того, ритейлеры используют модели ship-from-store, превращая физические магазины в ад-hoc центры выполнения заказов.

Обе модели доставляют товары быстрее, но вносят дополнительные затраты, снижая маржи. Это «пластыри», не решающие корневую причину неэффективности: изолированные приложения, растущие объемы данных и врожденные человеческие ограничения.

Планирование на базе Excel и традиционные инструменты прогнозирования спроса, использующие данные из ERP, WMS, инвентаризации, продаж и логистики, не справляются. Объемы данных и сложность приложений растут так же быстро, как ожидания потребителей.

В результате ритейлеры не могут быстро реагировать на изменения спроса. С лид-таймами, заданными за месяцы вперед, они медленно адаптируются, если спрос взлетает в одном регионе и падает в другом, или если e-commerce продажи превышают прогнозы. Часто прибегают к перезапасанию, рискуя высокими затратами на хранение и непроданным товаром.

Управление динамикой современной цепочки поставок в реальном времени практически невозможно для человеческих планировщиков. Слишком много данных, приложений и переменных. Тем временем традиционные ритейлеры теряют почву цифровым нативам вроде Amazon, использующим ИИ для оптимизации цепочки поставок и клиентского опыта.

«Необходимость оцифровки для совмещения с растущей скоростью розничных цепочек поставок будет только расти», — говорит отчет Reuters. «Для прогрессивных ритейлеров критично начать думать о том, как использовать новые аналитические технологии не только для анализа прошлого, но и для принятия лучших решений на будущее».

Когнитивная автоматизация на базе ИИ

ИИ вошел в нашу потребительскую жизнь, помогая выбирать товары, избегать пробок, выбирать лечение. Теперь он делает то же на корпоративном уровне, давая компаниям прорывные возможности для более быстрых, видимых и менее затратных цепочек поставок.

ИИ — базовая технология когнитивной автоматизации, вносящей глубокий машинный обучение (ML) в операции цепочек поставок. Платформа когнитивной автоматизации на базе ИИ проводит сканирование данных тысячи раз в день по всем релевантным приложениям, агрегируя информацию в единый когнитивный слой данных.

Он называется когнитивным, потому что именно здесь алгоритмы ИИ и ML анализируют ситуации, предсказывают исходы и рекомендуют оптимальные действия на основе целей — перераспределение запасов, снижение затрат или ускорение доставки.

В отличие от традиционных методов, эти инсайты не основаны на данных возрастом в недели или месяцы; они используют почти реальное время. Когнитивная автоматизация выявляет тренды и проблемы по мере их возникновения, позволяя быстро вмешиваться. И поскольку она подключена к транзакционным системам, корректирующие меры могут выполняться автоматически, без входа людей в системы для изменения процессов.

Результаты внедрения

Когнитивная автоматизация уже приносит многомиллионные улучшения в операциях цепочек поставок у компаний CPG, фарма и производства. Ритейлеры, начинающие в малом и масштабирующиеся, могут получить множественные выгоды:

Лучшее прогнозирование

Когнитивная автоматификация консолидирует детализированные данные на уровне SKU по множеству приложений, каналов и географий. ИИ-анализ трендов продаж, демографии, SKU-разнообразия и других переменных повышает точность наличия нужного товара в нужном месте в нужное время.

Гибкое перераспределение запасов

Когнитивная автоматизация постоянно анализирует реальные данные о запасах и продажах со скоростью и охватом, недоступными традиционным инструментам. Она рекомендует перераспределение запасов при изменении условий или предлагает акции для медленно продаваемых товаров.

Интегрированное планирование

Опираясь на широкий спектр данных, когнитивная автоматизация помогает ритейлерам координировать производство, запасы, маркетинг, мерчандайзинг, промо, логистику и другие обычно изолированные области. Мерчандайзеры могут принимать данные-ориентированные решения по полным жизненным циклам, а не полагаться на догадки.

Улучшение транспорта и логистики

Когнитивная автоматизация оснащает ритейлеров для ускорения выполнения заказов и минимизации затрат за счет анализа реальных переменных: текущих запасов, колебаний спроса, доступности перевозчиков, фрахтовых тарифов, лид-таймов и др. При сбоях ИИ рекомендует альтернативы для достижения целей.

Разрушение розничного ландшафта продолжится в 2020 году и далее. Все более очевидно: технологическая инновация разделяет выигрывающих ритейлеров и аутсайдеров. Те, кто умно инвестирует в технологии для данных-ориентированных решений и оркестрации процессов, будут готовы выжить и процветать в быстро меняющейся отрасли.

Арно Морван — старший директор по вовлечению клиентов в Aera Technology.