În contextul impactului pe care pandemia COVID-19 îl are la nivel internațional, retailerii sunt nevoiți să își regândească strategiile de aprovizionare din mers.
Cererea de bunuri de larg consum (FMCG) și produse medicale esențiale a înregistrat creșteri substantiale, în special prin “cumpără online, ridică din magazin” (BOPIS – Buy Online, Pick Up in Store) și livrarea la domiciliu pentru a păstra distanțarea socială. Acest lucru a determinat uneori relocarea inventarului sau livrarea comenzilor de la magazine din afara localităților clienților.
Prin urmare, retailerii trebuie să analizeze cu exactitate de unde provine cererea reală astfel încât să asigure stocurile necesare în mod diferențiat, în funcție de coportamentul clienților din fiecare zonă și să înțeleagă ce schimbări suplimentare ar trebui făcute în funcție de fluctuația cererii din lunile următoare.
Există mai multe modalități pentru a face față acestei provocări, însă toate pornesc de la un prim pas comun: identificarea și înțelegerea cererii reale și capacitatea de a o măsura în timp real.
Identificarea Cererii Reale poate fi dificilă fără instrumentele de analiză corecte
Spre deosebire de calculul tradițional al cererii, care era făcut prin simpla verificare a istoricului de vânzări, apoi realizarea unei predicții având în vedere tendințele trecute, cererea reală se bazează pe dată, oră și geolocalizare.
De ce această schimbare?
Inventarele fizice, efectuate în magazin, nu mai sunt nici singura și nici principala măsuratoare pentru cerere și consum. Utilizarea pe scară tot mai largă a metodelor moderne precum „cumpără online, ridică din magazin”(BOPIS), „cumpără online, returnează în magazin” (BORIS), livrarea în magazin, expedierea din magazin, livrarea la domiciliu din depozit sau chiar dropshipping-ul a forțat atât retailerii tradiționali cât și pe cei online să evalueze disponibilitatea stocurilor și modelele de consum într-o manieră cu totul nouă decât până acum.
În prezent, nu mai este suficient să știi din ce magazin s-a cumpărat un anumit produs. Trebuie să cunoști, de asemenea, locația cumpărătorului, dar și unde este consumat, în foarte multe situații cele două locații fiind diferite. Iar la aceste întrebări se poate răspunde folosind geolocalizarea – indicatorul cererii reale și cheia pentru a înțelege cererea suficient de bine încât să îți poți optimiza lanțurile de aprovizionare în retailul modern.
De exemplu, să spunem că o persoană se află în autoizolare la domiciliu și trebuie să comande mâncare online de la un lanț comercial național, pentru a-i fi livrată la domiciliul său din București.
Caz 1
Dacă această comandă a fost preluată și expediată de unul dintre magazinele locale ale comerciantului, locația cererii reale în acest caz este simplă: București – de aici a fost plasată comanda și tot aici produsele au fost livrate și consumate.
Caz 2
Dacă magazinul din București al comerciantului (locația ideală de satisfacere a cererii) nu mai are produsele respective pe stoc, atunci comanda trebuie îndeplinită de un magazin din Ilfov, pentru a optimiza costurile și timpul de livrare.
Cărei locații ar trebui să îi fie atribuită cererea și, prin extensie, unde ar trebui refăcut stocul după reducerea volumului de marfă? Ar trebui să meargă către magazinul din București, unde persoana a comandat inițial sau către cel din Ilfov, care a îndeplinit cererea? Aceasta este o dilemă cu care mulți retaileri se confruntă atunci când încearcă să estimeze cererea adevărată și să-și optimizeze lanțurile de aprovizionare.
Presupunând că retailerul deține o soluție de tip analytics cu capacități de alocare a cererii reale, acesta ar constata că, și în acest caz, locația cererii reale va fi tot București – deși comanda a fost finalizată în Ilfov, București este locul unde a apărut cererea și unde vor fi consumate produsele. În concluzie, retailerul ar trebui să aloce mai multe resurse magazinului respectiv pentru a acoperi cererea viitoare.
Cum pot instrumentele de analiză prescriptivă să ajute la identificarea cererii reale?
Soluțiile de analiză predictivă au fost utilizate destul de intens în ultimul deceniu pentru a planifica cererea consumatorilor. Dar, adevărul este că numai analiza de tip prescriptiv poate combina toate aceste puncte de date – și multe altele – pentru a calcula cu exactitate cererea reală.
Caz 3
Să zicem că persoana respectivă decide să cumpere aceleași alimente, doar că, de data aceasta, le trimite familiei sale din Ploiești, care nu ar trebui să își părăsească locuința. Cărei locații va atribui retailerul cererea? Ar trebui să o atribuie unității din București – unde se află cumpărătorul, unității din Ilfov – care îndeplinește comanda sau orașului Ploiești – unde locuiește familia cumpărătorului – și, prin urmare, destinația finală a produselor?
O soluție de analytics mai puțin avansată ar putea oferi ca răspuns Ilfov, locația unde este îndeplinită cererea, ceea ce înseamnă că acolo vor fi alocate resurse suplimentare. Dar acesta s-ar putea să nu fie răspunsul corect și comerciantul să înregistreze pierderi ca urmare a suplimentării stocului cu produse, care vor ramâne nevândute.
O soluție analitică prescriptivă, cu capacități reale de estimare a cererii, va identifica drept răspuns corect Ploiești, unde consumatorul locuiește și unde probabilitatea de a fi nevoie de mai multe alimente este mai mare. În plus, soluția de analytics va regla în mod automat algoritmii de distribuție. Soluțiile analytics mai puțin avansate nu au această capabilitate și nici nu pot evalua în mod corespunzător cererea reală pentru a oferi recomandări pe baza acestor analize.
Acționabilitatea
Acționabilitatea este crucială în astfel de situații pentru lanțul de aprovizionare. Planificarea cererii este doar atât – planificare. Nu vă oferă vouă, magazinelor voastre sau furnizorilor parteneri recomandări în legătură cu ce acțiuni trebuie să întreprindeți în fiecare moment. Analiza prescriptivă este singura cale eficientă de a vă optimiza lanțul de aprovizionare, având în vedere faptul că cererea din ce în ce mai complexă conduce la o dependență crescută față de importuri, de vânzarea omnichannel (canale de vânzare multiple) și, prin urmare, față de modele mai avansate de evidență a stocurilor.
Clienții nu sunt interesați neapărat de modul cum le sunt gestionate comenzile, atât timp cât acestea ajung la locațiile solicitate și la momentul promis, în special în situații de izolare. Instrumentele avansate de analiză vin în ajutorul retailerilor pentru a crea un lanț de aprovizionare sigur, flexibil și optimizat la nivelul costurilor.
Webinar Zebra despre Retail: Provocări și soluții în 2020
Situația actuală cauzată de pandemie a pus presiune pe retaileri să se concentreze pe asigurarea cererii venite din partea populației și să răspundă provocărilor cauzate de reorganizarea sectorului.
Experții noștri, Mark Thomson (Director EMEA Retail & Hospitality) și Yonatan Olsha (Managing Director Zebra Prescriptive Analitics, EMEA, ZebraZebra), vor oferi insight-uri despre soluțiile inovatoare care vă pot asigura un lanț de aprovizionare din retail fiabil și flexibil în timp real, instrumentele de tip analytics de ultimă oră, noutăți despre roboții colaborativi (cobots) și multe altele.
Webinarul va avea loc marți, 2 iunie, între orele 3.00 – 4.30 pm. Participarea este gratuită, iar prezentările vor fi în limba engleză.
Întregul conținut al site-ului www.retail-FMCG.ro este proprietatea S.C. Retail FMCG Media S.R.L. și este protejat de legea dreptului de autor, neputând fi preluat, copiat parțial sau integral sau folosit pentru crearea de articole derivate, fără acordul expres scris în prealabil al proprietarului. Folosirea în alt scop decât cel personal sau non-comercial este strict interzisă.
În fiecare dimineaţă puteți primi gratuit, direct pe adresa dvs de e-mail, cele mai proaspete ştiri din retailul alimentar şi din industria FMCG.
Abonaţi-vă la newsletterul zilnic gratuit.
Revista retail-FMCG.ro reprezintă platforma ideală pentru a vă promova produsele sau serviciile. Mai multe detalii, AICI.
